Ứng dụng AI có đạo đức thu hẹp bất bình đẳng trong tuyển dụng

AI với tuyển dụng

Các nhà tuyển dụng, đặc biệt là những người cần tuyển dụng nhanh chóng với số lượng nhân viên lớn, đang chuyển sang sử dụng các công nghệ dựa trên AI như chương trình sàng lọc sơ yếu lý lịch, phỏng vấn tự động và ứng dụng tuyển dụng trên thiết bị di động để xây dựng lại lực lượng lao động của họ.

Đối với hàng triệu nhân viên đã phải thay thế vì đại dịch COVID-19, những công nghệ này có thể giúp các DN nhanh chóng trở lại nơi làm việc. Và đối với các DN bị đóng cửa bởi đại dịch, những công nghệ này là một con đường hiệu quả để quay trở lại kinh doanh một cách sớm nhất có thể.

Đầu tư của các công ty toàn cầu vào AI dự kiến sẽ tăng gấp đôi lên khoảng 110 tỷ USD trong 2 năm tới. Một trong những lĩnh vực chính của ứng dụng AI trong tổ chức, DN là tuyển dụng nhằm giúp các nhà tuyển dụng nhân sự tối ưu hóa việc nhập dữ liệu, phân loại hồ sơ, mô tả công việc, lên lịch phỏng vấn, cho phép những người liên quan dành nhiều thời gian hơn với ứng viên để cải thiện cả độ chính xác của việc tuyển dụng và trải nghiệm của người tìm việc.

Bên cạnh đó, các nghiên cứu học thuật mới cũng cho thấy AI có thể tăng cường nỗ lực của các DN để dự đoán chính xác hiệu suất công việc của nhân viên và chọn đúng người cho đúng vai trò, cũng như tăng tính công bằng, minh bạch và nhất quán.

Hiện nay, các công cụ thuật toán đều có sẵn cho hầu hết mọi giai đoạn của quy trình tuyển dụng. Với những lợi ích đó, không có gì ngạc nhiên khi nhiều nhà tuyển dụng trên khắp các quốc gia và ngành công nghiệp cũng đã ứng dụng việc ra quyết định theo thuật toán trong quy trình tuyển dụng của họ.

Về cơ bản, trong cuộc chiến giành nhân tài, AI đã cho thấy nó có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa cách các tổ chức tìm nguồn, xếp hạng và lựa chọn các ứng viên tiềm năng. Các giải pháp tuyển dụng thông minh cũng được coi là một cách hiệu quả để giảm thiểu những thành kiến và định kiến vô thức có thể xâm nhập vào các phương pháp tuyển dụng nhân sự truyền thống, đồng thời tăng hiệu quả và giải phóng người tuyển dụng làm việc với các nhiệm vụ có giá trị cao hơn.

Nguy cơ gia tăng bất bình đẳng khi sử dụng AI trong quá trình tuyển dụng

Mặc dù AI có khả năng loại bỏ sự thiên vị trong tuyển dụng, nhưng nó cũng có thể nhân lên sự bất bình đẳng theo cấp số nhân nếu không được sử dụng một cách cẩn thận. Điều này là do cách thức hoạt động của AI: các thuật toán tương quan thông tin từ một tập dữ liệu hữu hạn để đưa ra dự đoán về người xin việc. Các dự đoán của thuật toán cũng giống như tập dữ liệu mà nó dựa vào. Nếu dữ liệu đào tạo của thuật toán bao gồm lực lượng lao động hiện tại của nhà tuyển dụng, thì nó có thể chỉ sao chép nguyên trạng. Điều này có thể có vấn đề nếu lực lượng lao động hiện tại chủ yếu bao gồm các nhân viên thuộc một chủng tộc, giới tính hoặc nhóm tuổi nhất định, vì thuật toán tuyển dụng có thể tự động sàng lọc những ứng viên không có cùng những đặc điểm đó.

Bên cạnh đó, thời gian vừa qua cũng có nhiều mô hình được sử dụng để phân tích ngôn ngữ tự nhiên đã thể hiện thành kiến đối với phụ nữ và người khuyết tật, các mô hình nhận dạng giọng nói cũng đã thể hiện thành kiến rõ ràng đối với người Mỹ gốc Phi.

Nhiều nghiên cứu, bao gồm cả Báo cáo Tương lai Việc làm năm 2020 (Future of Jobs Report) của Diễn đàn Kinh tế thế giới (WEF) đã cho thấy tình trạng bất bình đẳng tại nơi làm việc toàn cầu. Ví dụ, trong giai đoạn đầu của đại dịch COVID-19, phụ nữ trên khắp thế giới thất nghiệp với tỷ lệ cao hơn nam giới; và những người trẻ tuổi luôn có tỷ lệ thất nghiệp cao hơn những người lao động lớn tuổi. Tỷ lệ thất nghiệp ở người Mỹ gốc Phi và người Latinh luôn cao hơn người da trắng vài điểm phần trăm và xu hướng đó vẫn tồn tại ngay cả khi người Mỹ bắt đầu tái gia nhập lực lượng lao động với số lượng kỷ lục.

Do đó, trên thực tế việc đảm bảo rằng các công nghệ tuyển dụng được thiết kế và triển khai theo những cách không thiên vị cũng là một thách thức không nhỏ.

Câu hỏi lớn được đặt ra là các ứng dụng AI trong tuyển dụng được đào tạo về dữ liệu nào. Một thuật toán học máy chỉ tốt khi chất lượng của thông tin đi vào nó cũng tốt.

Hầu hết các công cụ tuyển dụng AI đều thu thập dữ liệu đào tạo từ các nhân viên hiện tại. Ví dụ: để đào tạo một máy quét sơ yếu lý lịch, một công ty sẽ thu thập sơ yếu lý lịch của công nhân hiện tại và so sánh chúng với dữ liệu hiệu suất như số lượng bán hàng hoặc đánh giá hàng năm. Các tập dữ liệu này dạy các thuật toán cách xác định sơ yếu lý lịch giống nhất với hồ sơ của những nhân viên hoạt động hàng đầu của công ty.

Với cách tiếp cận này, hệ thống sẽ có xu hướng đưa ra những ứng viên giống như lực lượng lao động hiện có, nhưng nó lại vô tình tạo ra những thành kiến tồn tại trong quá khứ mà nhiều công ty đang cố gắng vượt qua.

Tuy nhiên, đây là vấn đề hoàn toàn có thể khắc phục được, đặc biệt khi ngày càng có nhiều dữ liệu tuyển dụng hơn trong những năm gần đây. Nếu tập hợp dữ liệu đào tạo bắt đầu từ một nhóm cá nhân đa dạng và dữ liệu không thiên vị về nhân khẩu học được sử dụng để đo lường những người trong đó, thì kết quả về cơ bản có thể làm giảm sự thiên vị và mở rộng sự đa dạng và hòa nhập tốt hơn con người từng có thể làm được.

Ứng dụng đạo đức AI vào tuyển dụng

Cho dù đó là xem xét thông tin của người xin việc, lựa chọn ứng viên để phỏng vấn, đánh giá hoặc thực hiện các cuộc phỏng vấn, mọi bước của quy trình tuyển dụng truyền thống đều dễ bị ảnh hưởng bởi những thành kiến vô thức của con người. Bằng cách áp dụng AI phù hợp, có đạo đức và có trách nhiệm cho các giai đoạn khác nhau đó, DN, tổ chức có thể giảm thiểu và thậm chí loại bỏ thành kiến vô thức vốn có trong các quy trình đó. 

Đây là một mục tiêu quan trọng bởi vì các công ty đang ngày càng tìm kiếm các kết quả công bằng hơn và bao trùm hơn về việc ai được chọn và ai được thuê để từ đó, họ có nhiều lực lượng lao động đại diện hơn. Nghiên cứu cho thấy các công ty đa dạng và bao trùm hoạt động tốt hơn các công ty khác và cũng có mức độ gắn kết của nhân viên cao hơn.

Shervin Khodabandeh - người đồng lãnh đạo hoạt động kinh doanh AI của Tập đoàn Tư vấn Boston (BCG) tại Bắc Mỹ cho biết bài học quan trọng nhất là các công ty không nên tuân theo các khuyến nghị của AI một cách mù quáng và các nhà quản lý tuyển dụng nên giữ quyền kiểm soát đối với việc ra quyết định. 

"Không nên tin tưởng hoàn toàn vào bất kỳ thuật toán nào nói với bạn rằng: Đây là người bạn nên thuê", ông nhấn mạnh.

Cũng theo Khodabandeh, thay vì yêu cầu AI chỉ ra những ứng viên tốt nhất và để người quản lý tuyển dụng nhân sự đưa ra quyết định, các công ty nên sử dụng AI để kiểm tra các hoạt động tuyển dụng của chính họ. AI lý tưởng cho việc tuyển dụng sẽ nghiên cứu rất nhiều dữ liệu tuyển dụng, không phải để dự đoán ai sẽ là người được tuyển dụng tốt nhất tiếp theo, mà để chỉ ra ai đã có xu hướng thành công trong quá khứ.

"Một trong những điều mà các thuật toán AI tốt sẽ làm là cho bạn biết thành kiến của bạn ở đâu. Bạn sẽ nhìn vào nó và nhận ra rằng, tôi đã ủng hộ một số thuộc tính một cách vô cớ và vô trách nhiệm hoặc vô đạo đức mà không hề hay biết", Khodabandeh chia sẻ. "Đây là lúc con người cần phải chủ động loại bỏ những thành kiến đó và đưa ra quyết định về những thuộc tính nào cần tìm kiếm trong các vòng tuyển dụng".

Bên cạnh đó, các nhà tuyển dụng sử dụng các hệ thống AI để đưa ra quyết định tuyển dụng cũng phải hiểu cách thức hoạt động của công nghệ. Nhà tuyển dụng nên hỏi các nhà cung cấp về tính mạnh mẽ của dữ liệu đào tạo cũng như việc giảm thiểu sự thiên vị và khả năng gây ra những tác động khác nhau. Tóm lại, họ nên hiểu chính xác những gì họ đang sử dụng.

Cuối cùng, chúng ta nên nhớ là trong khi chúng ta nói về "AI có đạo đức", nhưng thực tế AI, cũng giống như bất kỳ công nghệ nào khác, không bao giờ có thể là đạo đức hoặc phi đạo đức. Chỉ những con người phát triển và triển khai nó mới có thể được coi là có đạo đức hoặc phi đạo đức và đó chính là lực lượng cần phải chịu trách nhiệm thay đổi chứ không phải công nghệ./.