不过 ， 要把AI继续深入应用到人力资源的其他领域 ， 恐怕还需慎重再慎重 。
得牢记一点 ， AI并不具有什么“来自数据世界的神秘力量” ， 它能给出的仅仅是参考 。 如果迷信并盲从AI的判断 ， 不仅不负责任 ， 甚至并不道德 。
涉及到人的事 ， 大多比较复杂 ， 它没有标准答案 。 而业界和学界普遍认同 ， 机器学习就是一个“黑箱” 。 你投喂给人工智能数据 ， 一再调整算法模型 ， 你知道它做出判断的准确率越来越高 ， 但你不知道为什么 。
人工智能的“心” ， 也是海底的针 ， 你不知道它学到了什么 。 同样 ， 你也不知道一家公司的人力资源算法模型里包含了多少偏见 。
AI能够根据它掌握到的员工信息对其进行潜力评估 ， 但它究竟如何评估 ， 在评估过程中有没有伦理和道德的风险 ， 它收集数据的边界在哪里？社会技术学家Zeynep Tufekci做过一次公开演讲 ， 她举了一个例子：机器能推断出你没有公开的事情——比如 ， 它认为你有很高概率会换上抑郁症 ， 或者 ， 它认为你有很高概率三个月内会怀孕 。 于是 ， 它“贴心”地提前斩断了你的路 ， 而直到此时 ， 你还蒙在鼓里 ， 不知道自己为何被机器划到了“待定区” 。
那么 ， 这究竟是精准的预言 ， 还是赤裸裸的偏见？偏见可能无处不在 ， 当偏见以机器之名施加于群体之上时 ， 会变得更为隐蔽 。
无论人工智能发展到什么程度 ， 人 ， 都要坦荡并坚决地承担自己的责任 。 HR要在对员工的一轮轮评估中去了解和审视自己的偏见 ， 去反思自家的企业文化 。
【人工智能当HR，能帮你找到好工作吗？】这其中涉及复杂的判断 ， 人无法“甩锅” ， 更不能缺席 。
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