ChatGPT 的問世，使得 AI 人工智慧成為 2022 年的關鍵字。人工智慧的運用越來越廣，現在甚至還可能用來面試和篩選求職者了！
六月初一名在美國北卡羅來納州應徵速食店店員的求職者，有了不同以往的面試經驗。
應徵她的對象名叫 Olivia，但它不是公司主管，甚至不是公司職員，而是一個聊天機器人，更準確的說應該是備受爭議的聊天機器人，因為 Olivia 不僅給求職者錯誤的指令，還提出諸多不合理的問題。
自 ChatGPT 推出後，AI 人工智慧就一直是被廣泛討論的話題，在工作上，不少人稱 AI 是求職的好幫手，而現在甚至連「面試」都可以由 AI 處理。
生硬、不具人道情懷的面試機器人
像 Olivia 那樣的人力資源聊天機器人，越來越多廣泛地應用在醫療保健、零售和餐廳等行業，以此過濾不合適的申請人，並安排與合適的申請者進行面試，
大多數招募聊天機器人並不像 ChatGPT 等聊天機器人，那麼先進或複雜，它們主要用於篩選申請人數量較多的職位，例如收銀員、倉庫員工和客服助理。因此他們詢問面試者的問題都相當簡單，比如說：「你知道如何使用工具嗎？」 或「你周末能配合排班嗎？」等等簡單的問題。
不過這些機器人依然存在缺陷，其中最常見的便是因面試者的回答，不符合大型語言模型預設的標準問題，聊天機器人因此做出錯誤判斷的情況。
專家表示，這對於身心障礙者、不熟悉面試語言的人或是年齡較大的求職者來說，可能加深錄取的難度。
美國平等就業機會委員會 (EEOC) 的律師 Aaron Konopasky 即擔心的表示，像 Olivia 這樣的聊天機器人，無法具備人道情懷，或是更彈性的思考模式，當看見那些不符合他們的資料庫所謂標準答案時，就會直接給出不錄取的判斷，因此致使在求職市場本來就比較弱勢的面試者，落入更不利的處境。
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引入聊天機器人後，人資遭裁員是下一步嗎？
就業與勞動法教授 Pauline Kim 則表示：「如果聊天機器人關注的是你需要多長時間才能做出回應，或者你是否使用了正確的語法和複雜的句子，那麼就要開始擔心偏見的出現。」華盛頓大學的研究也顯示當公司婉拒面試者的原因不夠透明時，面試流程中的偏見問題，可能很難被發現。
看見人工智慧應用在面試時潛藏的歧視，七月初紐約市即頒布了一項新法律，要求使用聊天機器人面試等自動化工具的雇主，必須審核該工具是否存在性別和種族偏見。事實上，早在 2020 年伊利諾伊州就通過一項法律，要求應用人工智慧分析面試表現的雇主，必須通知面試者並獲得對方同意。
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儘管如此，對於希望削減招募成本的公司來說，在面試流程中引入人工智慧，削減人資部門的預算指日可待。
民主與技術中心負責工人權利和技術的政策顧問 Matthew Scherer 即表示，人力資源一直是公司的成本中心，從來不是創造收益的部門，因此以聊天機器人以取代他們，似乎將會成為可預期最快發生的事。
推出人工智慧招募機器的新創 RecruitBot 團隊，持相反意見。
他們認為在面試流程中引用人工智慧，與人資部門的參與並不一定是互斥的。
相反的，人工智慧更像是人資部門的好幫手，透過機器學習以篩選來多名求職者的資料，可以更快速的幫助公司找到與現有員工相似的求職者。
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人工智慧也會有偏見，怎麼辦？
不過，人工智慧的偏見依然是待解的問題，面對人工智慧潛藏的偏見的討論很多，總結兩點已經展開的行動：
人機合作建立正向回饋循環
現階段我們尚無法完全倚賴人工智慧負責招募的工作，當人工智慧出現偏差時，人類必須介入提供回饋，提供數據以訓練模型，並透過此回饋的結果，建立正向的反饋循環。
透過持續的反饋，人工智慧將可以學習到更符合多元、平等、共融價值的數據，進而做出更適宜的決策。
簡言之，任何涉及升等、錄取的重大決定都需要人類的介入，不能全權交由人工智慧技術決定。
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制定規範
在還沒發展出純熟的技術前，貿然的以人工智慧取代人力，可能只是加劇歧視、偏見的發生，因此我們亟待相關規範的建立，讓技術的使用及監管機構的審查都有所依循。
人工智慧偏見如何與 DEI 多元共融對話？
在意識到現階段，尚無法走出人工智慧潛藏偏見的狀態後，我們得以進一步思考的是，那麼一個想追求多元、平等、共融（DEI）的組織，應該怎麼取得人工智慧和 DEI 的平衡，讓兩者保持對話的空間呢？
一樣可以歸納為兩項：
善用人工智慧打造多元性、主動識別偏見的組織
研調機構 PwC’s 在 2022 曾做過一項針對 AI 人工智慧的研究，發現有高達 62%的企業標榜著 DEI 的價值，以此招募和進行員工績效管理，然而，卻很少有人利用 AI 以真正促成 DEI 的發生。
為了打造更多元共融的團隊，領導者必須更好地透過 AI 將 DEI 策略整合到員工們日常的體驗中，舉求職網站上的職缺來說，書籍《Beyond D&I: Leading Diversity with Purpose and Inclusiveness》的作者 Kay Formanek 即提供了一個例子：如果一家企業職缺寫著，正在尋找有雄心壯志的領導者，那就是落入男性化工作框架的表現。即便女性非常適合這份工作，她們也會傾向選擇不投遞履歷。
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根據 Kay Formanek 的說法，女性正在尋找更女性化的語言，例如：我們正在尋找一位能夠與團隊一起帶領業務成長的領導者、我們正在尋找能夠創立團隊的人⋯⋯等敘述，將更可能吸引到女性求職者。
倚賴人工智慧技術的介入，幫助企業從職缺中消除任何有偏見的語言，以此避免職缺的呈現方式，排除了代表性不足的求職者，進而吸引到更多元的求職者，達到擴大企業人才庫的目的。
提升員工歸屬感
此外，人工智慧也能在增加員工留存率上發揮極大的功能。
有鑑於促使員工離開企業的因素與員工感到被邊緣、孤立、不投入有很大關係，因此企業可以使用人工智慧技術，以識別高流失風險的部門或角色、對工作狀態不滿意的員工，甚至是因為遠端工作而感到疏離的員工。
具體的執行方式是透過分析工作地點、日曆、績效、薪資、工作量等數據，以檢視員工的工作量和對組織的投入程度。比起傳統透過問卷調查員工的工作滿意度，人工智慧能做到更即時、更細緻的分析，企業因此可以更深入地了解員工對工作、環境的滿意度，從而增強工作場所的歸屬感。
關於人工智慧的論述趨向兩極化的發展，AI 的優缺點更是俯拾即是，身為使用者的我們必須意識到，雖然人工智慧的偏見可能會延續社會偏見，但它的能力也可能成為增強多元、平等和共融的工具。
技術本屬中性，其是好是壞的價值判斷全然倚賴使用者如何使用，有責任、有意識的承認偏見、嚴格審核技術，並明智地使用人工智慧，有一天我們終將找到與 AI 的平衡，並好好享受 AI 時代下的便利。