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亚马逊公司的机器学习专家发现了一个大问题:他们的新招聘引擎不太喜欢女性。据路透社援引五位知情人士的消息称,从2014年开始,这支团队一直在开发审核求职者简历的计算机程序,希望实现人才搜索的机械化。
一直以来,亚马逊在电商市场称霸的关键便是仓库或定价决策的自动化。公司的试验性招聘工具会利用人工智能技术为求职者打分(一星到五星不等)——一些人表示,这就像是购物者在亚马逊上给产品评分。
一位知情人士说道,“他们真的希望有这样一种引擎,那就是我扔给你100份简历,你能区分出排名前五的求职者,然后我们就雇佣这部分人。”
但到2015年,公司意识到它的新系统并不能基于“性别中立”的原则来为软件者岗位或是其他技术岗位的求职者进行评级。
这也许是因为亚马逊的计算机模型在接受训练时,观察的是十年来投递给公司的简历并要从中发现固有模式。大多数简历都是男性投递的,这也反映了科技行业男性主导的现象。
事实上,亚马逊的系统是自己学会优选男性求职者的。据知情人士透露,该系统会给予包含“女性”这个词的简历以低星评级。它还会给两所女子大学的毕业生进行降分评级。知情人士并未透露两所学校的名字。
亚马逊修改了这些程序,使其对于特定的术语可以秉持中立的原则。但是,这依然无法保证机器不会想出其他的方式、以歧视性的态度对一些求职者进行分类。
最终,这家西雅图公司因为高层管理人员对该项目失去了信心,在去年初解散了该团队。知情人士表示,在之前招聘新员工时,亚马逊的招聘人员会查看该工具提供的建议,但绝对不会单单依赖这些排名作出决策。
亚马逊拒绝对于该招聘引擎或面临的挑战作出评论,但是公司表示自己一直致力于保证公司的员工多样性和平等。
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