招募中的AI工具：機會還是障礙？

隨著招聘決策從傳統的簡歷評估轉向依賴技術獲取的信息，合格候選人因階級、背景或殘疾而被篩選出局的風險正在增加。

例如，雇主越來越多地使用科技來做出或協助招募決策。沃爾沃斯、澳洲航空和Afterpay等公司被通報使用機器人面試候選人，而希爾頓澳洲區則要求一些申請者製作TikTok影片。

現代招聘中使用的其他工具包括上下文招聘系統、非同步視訊面試、遊戲化和社交媒體。

在我的新書中，我揭示了一些新的招募技術對工作場所平等帶來前所未有的風險，可能導致歧視。

例如，上下文招聘系統是一種演算法，被包括Allens Linklaters和Herbert Smith Freehills在內的多家大型雇主使用。

它挖掘求職者的人口統計數據，試圖發展多元化的工作場所。然而，這種演算法只能評估公開可用或自願提供的數據，因此可能無法準確評估實際上（而不是紙面上）處於劣勢的候選人。

非同步視訊面試工具可能會對那些說話方式和詞彙選擇與工人階級相關的求職者不利。這是因為演算法可能偏好那些來自專業家庭、擁有精練語言技能的候選人。

此外，遊戲化在篩選基於線上遊戲結果的求職者方面越來越受歡迎，但可能會排除那些由於醫療條件而影響完成線上遊戲能力的人。

社群媒體也越來越多地被雇主用於篩選或“網路審查”求職者，讓雇主可以存取個人的“數位化指標”，從而暴露於強大的認知偏見，可能導致歧視。

綜上所述，儘管使用科技在招募中有許多好處，包括自動化帶來的時間和成本節省，但它可能也帶來了非常人性化的成本。

雇主需要注意，他們用於自動化招聘決策的技術不會同時產生基於受保護屬性的歧視風險。

這些技術在紙面上被宣稱為可以減少人類偏見並提高工作場所多樣性。

但在實踐中，它們可能產生相反的效果，並基於「社會起源」、殘疾和年齡或這些屬性的綜合作用創建就業障礙。

這可能會不可挽回地改變我們未來專業勞動力的組成，偏向於更富有、更有修養、更有能力和更年輕的人。

這將使我們在爭取工作場所平等方面倒退，而不是前進。