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KI darf Diskriminierung nicht aus dem Einstellungsprozess herausschneiden. kate_sept2004 / Getty Images

Führerinnen wie die neuseeländische Premierministerin Jacinda Ardern und die Bürgermeisterin von San Francisco, London Breed, erhalten Anerkennung für ihr schnelles Handeln angesichts der COVID-19-Pandemie.

Aber Männer werden in weitaus größerer Zahl als Regierungschefs auf der ganzen Welt ausgewählt.

Diese Ungleichheit beschränkt sich nicht auf die politische Führung. Im Jahr 2019 wählte Forbes 100 der „einflussreichsten Führer Amerikas“ aus, von denen 99 Männer waren.

Der Mangel an Vielfalt ist nicht auf das Geschlecht beschränkt. Eine Umfrage unter leitenden Angestellten des gemeinnützigen Sektors ergab, dass 87% der Befragten sich selbst als weiß identifizierten.

Als leitender und akademischer Direktor eines Führungszentrums studiere ich Diskriminierung und Inklusion am Arbeitsplatz. Ich habe gesehen, dass viele Organisationen einen Prozess wünschen, bei dem die Identifizierung von Führungskräften nicht mehr verzerrt werden kann. Investoren möchten in Unternehmen mit unterschiedlichen Arbeitskräften investieren, und Mitarbeiter möchten in verschiedenen Organisationen arbeiten.

Meine Forschung zeigt, dass es nicht hilfreich ist, sich bei der Auswahl von Führungskräften auf Datenanalysen zu verlassen, um menschliche Vorurteile zu beseitigen.

KI ist nicht kinderleicht

Arbeitgeber verlassen sich zunehmend auf Algorithmen, um zu bestimmen, wer über Anwendungsportale zu einem Vorstellungsgespräch gelangt.

Der Arbeitsrechtswissenschaftler Ifeoma Ajunwa schreibt: "Algorithmische Entscheidungsfindung ist das Bürgerrechtsproblem des 21. Jahrhunderts." Im Februar 2020 berief der Ausschuss für Bildung und Arbeit des US-Repräsentantenhauses eine Anhörung mit dem Titel „Die Zukunft der Arbeit: Schutz der Bürgerrechte der Arbeitnehmer im digitalen Zeitalter“ ein.

Einstellungsalgorithmen erstellen einen Auswahlprozess, der keine Transparenz bietet und nicht überwacht wird. Bewerber, die von einem Bewerbungsverfahren betroffen sind – oder wie Ajunwa es nennt, „algorithmisch schwarz“ -, haben nur wenige rechtliche Schutzbestimmungen.

So hat Amazon Berichten zufolge 2014 mit der Entwicklung eines computergestützten Programms begonnen, um die besten für Jobs eingereichten Lebensläufe zu ermitteln. Die Idee war, einen Prozess zu automatisieren und die Effizienz zu steigern, ähnlich wie bei anderen Aspekten seines Geschäfts.

Durch die Verwendung von Computermodellen zur Beobachtung von Mustern in den letzten 10 Jahren der eingereichten Lebensläufe, um die besten auszuwählen, lehrte sich der Computer jedoch, dass Lebensläufe von Männern einem Lebenslauf mit dem Wort „Frauen“ vorgezogen wurden, wie in einem Frauenclub oder einer Frauenorganisation . Berichten zufolge gab Amazon das Projekt anschließend auf.

Obwohl häufig historische Vorurteile versehentlich in Algorithmen eingebaut werden und menschliche Vorurteile widerspiegeln, hat die jüngste Forschung von Philip M. Nichols eine zusätzliche Gefahr einer möglichen absichtlichen Manipulation der zugrunde liegenden Algorithmen zum Nutzen Dritter festgestellt.

Unbeabsichtigt oder absichtlich ist die Fähigkeit, eine Verzerrung eines Algorithmus zu erkennen, äußerst schwierig, da sie in jedem Stadium der Entwicklung der KI auftreten kann, von der Datenerfassung bis zur Modellierung.

Obwohl Organisationen Zugang zu Führungsanalysewerkzeugen haben, die auf der Erforschung und Analyse von Führungsmerkmalen basieren, ist das Stereotyp eines weißen männlichen Führers tief verwurzelt und wird manchmal sogar von denjenigen verewigt, die selbst unterschiedlich sind. Dies kann nicht einfach durch die Entwicklung eines Algorithmus zur Auswahl von Führungskräften beseitigt werden.

Nach den Interviews

Die Daten zum Erstellen dieser Algorithmen nehmen exponentiell zu.

Ein Videointerview-Dienst, HireVue, bietet die Fähigkeit, Tausende von Datenpunkten in einem einzigen 30-minütigen Interview zu erkennen, von der Satzstruktur bis zu Gesichtsbewegungen, um die Beschäftigungsfähigkeit gegenüber anderen Bewerbern zu bestimmen.

Stellen Sie sich also die Möglichkeit für einen aktuellen Arbeitgeber vor, kontinuierlich Daten zu sammeln, um das Führungspotential und die Beförderung seiner Belegschaft zu bestimmen. Beispielsweise können Kameras am Arbeitsplatz den ganzen Tag bei der Arbeit Gesichtsausdrücke erfassen, insbesondere beim Betreten und Verlassen des Arbeitsplatzes.

Zunehmend werden die Daten nicht nur während des Arbeitstages oder während der Arbeit gesammelt, sondern auch während des dienstfreien Verhaltens. In einem kürzlich erschienenen Artikel identifizierte Professor Inara Scott Arbeitsplatzprogramme, die riesige Datenmengen über das Verhalten von Mitarbeitern außerhalb des Dienstes aus Facebook-Posts und der Nutzung von Fitbit sammelten, beispielsweise ohne Transparenz über die zukünftige Verwendung der Daten. Die Arbeitgeber verwendeten diese Datenbits dann, um Korrelationen zu zeichnen und den Erfolg am Arbeitsplatz vorherzusagen.

Wie Scott bemerkt, werden die meisten Arbeiter „wahrscheinlich an der Vorstellung scheuern, dass ihr Biergeschmack, ihre Liebe zum Indie-Rock und ihre Vorliebe für die Washington Post zusammen mit Tausenden anderer Variablen verwendet werden können, um berufliche Entwicklungsmöglichkeiten, Führungspotential und Zukunft zu bestimmen Karriereerfolg. “

Dennoch besteht dieses Potenzial heute an Arbeitsplätzen, und das Gesetz hat die enorme Menge an Daten, die von Arbeitgebern gesammelt und genutzt werden, die wissen möchten, dass die Investition in Beförderung und Führung in ihre Mitarbeiter unterstützt wird, einfach nicht aufgeholt.

In vielen Fällen stimmen die Mitarbeiter der Erfassung von Metadaten zu, ohne genau zu verstehen, was diese Daten enthüllen können und wie sie zur Unterstützung oder Behinderung einer Karriere verwendet werden können.

[[Du bist schlau und neugierig auf die Welt. Dies gilt auch für die Autoren und Herausgeber von The Conversation. Sie können uns täglich lesen, indem Sie unseren Newsletter abonnieren.]

Die Unterhaltung

Julie Manning Magid arbeitet nicht für Unternehmen oder Organisationen, die von diesem Artikel profitieren würden, und konsultiert keine Aktien oder Unternehmen, die von diesem Artikel profitieren würden, und hat über ihre akademische Ernennung hinaus keine relevanten Zugehörigkeiten bekannt gegeben.

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