虽然人工智能可能感觉像是一个被过度使用的流行语，但这个笼统的术语涵盖了广泛的令人兴奋的技术——但你如何区分好坏呢?
虽然人工智能的市场规模正在迅速增长并不是什么秘密，但数字不会说谎。当世界争先恐后地跟上科技进步的步伐时，塞姆拉什说，2020年至2027年人工智能的年增长率预计为33.2%。
尽管如此，重要的是要记住，并非所有的人工智能都是平等的。虽然大多数人工智能系统都被设计成“决策树”类型的格式，不能自己学习，只能遵循一组预先确定的规则，但机器学习可以说是人工智能的未来。
结合了机器学习的人工智能通过将大量数据与快速迭代处理和智能算法相结合，使软件能够自动从数据中的模式或特征中学习。从根本上讲，人工智能系统的质量取决于它所提供的数据——这在招聘期间部署时尤为重要。
人工智能基础知识的介绍
人工智能是由机器展示的智能，与包括人类在内的动物展示的自然智能相反。人工智能技术通常是为了完成通常由人类完成的任务而推出的，它已经为我们日常生活中的许多过程提供了动力——即使我们没有意识到这一点。
事实上，当今人工智能在工作中的常见例子包括用于制造业的机器人、自动驾驶汽车、自动金融投资，甚至是通常用于替代人类客户服务代理的虚拟助理。
在商业世界中，能够理解文本的特定行业人工智能是平等的帮助招聘经理找到最佳候选人，并确定他们在工作上的潜在表现。如果使用得当，人工智能最终有助于降低执行任务所需的成本和时间。
随着时间的推移，由于机器学习，人工智能的能力不断进步，机器学习通常是指人工智能在没有人类或新数据集的帮助下进行自我教育的能力。人工智能模型是为了模仿现实而建立的，但模型越接近现实的复杂性和互联性，这个模型就越好。虽然这一因素通常是定义优秀AI的因素，但现实是，任何AI系统的质量通常是由人类最初提供的数据集以及这些数据集的已知结果的质量决定的。
尽管这一进步在许多领域都被证明是革命性的，但人们开始认识到人工智能的局限性，尤其是在伦理和道德方面潜在的偏见．
关于招聘中道德人工智能的讨论
人工智能改变游戏规则的承诺是它能够做一些事情，比如提高效率，降低成本，加速研发。政府和企业面临的问题是如何以一种被认为是道德的、公正的方式进行。
私营公司使用人工智能软件来确定健康和医疗、就业、信誉，甚至刑事司法，而不必回答他们如何确保程序不会有意或无意地编码，带有结构性偏见。
虽然可以阅读和理解的人工智能被部署在各种各样的环境中，但人们对使用的担忧越来越多机器学习用于招聘．如果任其自行其是，没有仔细监控，人工智能可能会通过偏见算法在不经意间评估、排名和推荐候选人，或者忽略其他人。
为什么对人工智能偏见的担忧越来越多，人工智能如何克服它
在对潜在员工进行排名时，基于人工智能的招聘平台可能会在不知不觉中基于性别、种族或年龄进行歧视。这些工具也可能不会改善企业的多样性，因为它们是基于过去的公司数据，因此可能会提拔与当前员工最相似的候选人。
从根本上说，用人工智能招聘算法解决道德问题和消除偏见与系统输入的数据是紧密相关的。在Vervoe进行机器学习的最重要的事情之一(如果不是的话，也是最重要的事情)是确保你只输入对计算机学习有意义的数据，或者我们所说的“干净”数据。这样，机器就永远无法访问可能被滥用以形成偏见的信息。
对于那些不熟悉这个术语的人来说，数据清理是修复或删除数据集中不正确、损坏、格式不正确、重复或不完整的数据的过程。不遵守这些原则可能会导致人工智能系统对候选人是否戴眼镜、是否戴围巾，甚至在申请中提到“儿童”一词等进行评分。机器学习可以比人类更好，因为你正在消除这些潜意识的偏见，这就是好的人工智能的意义所在。
事实上，最近在世界上最大的公司之一发现了一个糟糕的人工智能招聘算法的例子。在2018年,亚马逊宣布，他们将放弃开发人工智能招聘引擎因为它在候选人的简历上识别了性别的替代品，并利用它们来歧视女性求职者。
此外,这项研究来自《人格与社会心理学》杂志女性经常在简历中淡化自己的技能，而男性则经常夸大自己的技能，使用适合职位的短语——这让他们在标准的人工智能招聘算法筛选简历时，因为错误的原因而脱颖而出。更重要的是，候选人也可能会无意识地使用性别语言，包括与性别刻板印象有关的词汇。
例如，男性更倾向于使用“领导”、“竞争”和“主导”等自信的词语，而女性则可能使用“支持”、“理解”和“人际关系”等词语。这复制了招聘经理判断求职者的性别方式，使女性求职者处于不利地位。当算法扫描他们的简历与男性简历进行比较时，它可能会根据男性使用的积极语言来判断他们更有资格。
对于全球越来越多的企业来说，解决方案不是使用基于人工智能的招聘门户，而是在招聘过程的后期阶段利用这项技术，比如使用人工智能模拟工作．通过技能评估评估申请人履行该职位的能力，能够阅读和理解的人工智能将重点放在工作上，而不是人身上。
如何区分好AI和坏AI
如果我们相信《黑客帝国》(The Matrix)或《机械姬》(Ex Machina)等电影对人工智能技术的描述，甚至相信埃隆·马斯克(Elon Musk)的观点，就应该谨慎对待人工智能。人工智能能够通过预先提供的数据和过去的经验随着时间的推移进行学习，但在方法上无法具有创造性，其创新受到限制。
因此，任何会话式人工智能软件都应该持续监控和调整。考虑到技术在不断发展，人工智能系统永远不应该以“设定并忘记”的心态来对待。此外，优秀的人工智能从来都不是为了取代人类而设计的，而是为了赋予人类更高的效率。
对于希望实现基于人工智能的招聘平台的企业来说，Pramudi Suraweera-首席数据科学家寻求-具有丰富的AI工作经验，能够阅读和理解作为其角色的一部分。根据Pramundi的说法，与合适的人工智能软件开发公司合作的关键是要研究哪些系统实际上能够完成你想要完成的任务。
“计算很便宜，但它也形成了一把双刃剑，因为你可以有没有考虑到影响的解决方案。他们可能听起来很棒，但最终可能会偏向于真正解决问题。”
“探索那些能减少日常工作时间而不是让你变得多余的选择。此外，不要害怕询问潜在公司如何将数据用于其人工智能产品，以及他们在负责任使用数据方面的政策是什么。”
简单地说，我们应该把人工智能看作一个光谱。一端是通过你的手机服务提供商等找到的在线自助菜单，而另一端是自动驾驶汽车。人工智能系统的智能——或者说它的能力——在于人类提供给它的数据，以及它用这些数据做什么。
不管你喜不喜欢，到2023年，全球人工智能市场规模将达到5000亿美元．大约28%的人声称完全信任人工智能，而42%的人声称普遍接受人工智能。高达83%的公司认为在其战略中使用人工智能是一个高优先级，这反映在使用人工智能的企业数量上，在5年内增长了300%。虽然招聘被认为是开放采用人工智能技术的主要行业之一，但负责任地使用它是一个将继续进行的对话。
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