SkyHive「Skills Models」は、候補者の資質を分析する際に人種や性別による偏りがないことが独立機関による評価で示されている。これは、採用担当マネージャーやワーカー 、人材管理システムにおける人工知能の使用について抱いている最大の疑問の1つに答えるものである。
SkyHive'sのスキルモデルは現在、アルミラ検証済みである：
- スキル・モデルは、人口統計学的情報を加えても頑健で正確なままであり、モデルが無意識のうちに人種や性別の偏りを示さないことを意味する。
- 具体的には、このモデルはニューヨーク市の地方法144号が定める基準を満たしており、自動採用ツールを使用する雇用主の業界標準となっている。
- つまり、このモデルは重要でないテキストをうまく無視し、候補者の真のスキルに焦点を当てているのです。
スキルベースのアプローチは、タレントマネジメント戦略として採用された場合、従業員 リテンションを向上させ、社内流動性を高め、重要なリスキリング 、スキルアップ戦略を導くことができる。しかし、そのためには、雇用主は正確で、最も重要な偏りのないスキルインベントリーを必要とする。
この検証は完全に任意だが、SkyHive 、人材管理ソリューションを開発する際には倫理を第一に考えることを約束している、とSkyHive 共同設立者兼CTOのモハン・レディは言う。
"SkyHive 、私たちが認定Bコーポレーションになることを選んだのと同じ理由で、私たちの技術をArmilla検証バッジに提出しました。「私たちは、世界で最も倫理的なAIピープル技術を構築するために努力してきました。
自動化されたツールや人工知能を使って採用を管理する雇用主が増えるにつれ、AIによる無意識の偏見が大きな懸念となっている。AIは、スキル優先の人材アプローチを可能にすることで、雇用をより効率的かつ公平にする大きな可能性を秘めている。しかし、長年のバイアスがAIのアルゴリズムに組み込まれていれば、それは実現しない。
たとえ善意の雇用主であっても、自動化ツールに不注意でバイアスが入り込む可能性はいくつもある。ひとつは、雇用主がAIを「訓練」して潜在的な候補者を特定するために使用するデータセットにバイアスが組み込まれることだ。
AIシステムはデータセットにあるものしか知らない。男女間の不均衡など、企業の採用や昇進方法に盲点があれば、そうした偏りが人事データに反映され、AIツールはそれを共有することになる。偏ったAIの結果は、結局は既存の問題を強化し、ワーカー 、人事チームのスキルベースの採用戦略を損なう可能性がある。
SkyHiveのテクノロジーによって、雇用主はジョブ・ベースからスキル・ベースの採用戦略に移行することができる。スキルに関する正確で最新の情報を持つことで、雇用主は人材をより簡単に見つけることができ、時代遅れの職務内容や幅広い学歴要件という「紙の天井」に縛られることがなくなる。SkyHive'sのスキルオントロジーを利用すれば、ワーカー 、どのようなスキルが求められているのか、どのようにキャリアアップすればよいのかをよりよく理解することができる。
バイアスは、米国、カナダ、インド、英国でSkyHive によって解析された履歴書のサンプルを取ることによって評価された。1度目は匿名で、2度目は人種、性別、年齢、職務経験年数を含む人口統計学的データを用いて、履歴書をSkyHive スキルモデル推論にかけた。この2つの分析から抽出されたスキルは97.5%重複しており、人口統計学的データは結果にほとんど影響を及ぼさなかった。
さらに、「lorem ipsum」やパブリックドメインの小説の一部など、スキルとは無関係のテキストを履歴書に挿入することで、モデルが混乱しないかどうかも検証した。パーサーはこれらの部分を正しく無視し、95％の精度でスキルを識別したという。
報告書では、履歴書にスキル名の同義語を使用することが結果に影響を与える可能性があることがわかった。同義語を代用することで、スキルセットの重複が19％減少した。このデータは、SkyHive チームが、スキルを識別・分類するオントロジーの特許取得済みアプローチを改善し続けるために使用されます。
また、ニューヨーク市地方法144条で義務付けられているバイアス監査も実施され、最も抽出頻度の高い30のスキルと候補者の「選択率」が特定された。監査の結果、「影響率」は許容範囲内であり、偏りの証拠はなかった。
ニューヨーク州法は、多くの大企業が本社を置くか、ビジネスを展開しているため、ニューヨーク市自体にとどまらず、はるか遠くまで影響を及ぼしている。現実的には、どのような大企業もニューヨークの基準を考慮しなければならない。なぜなら、ニューヨーク用に別のバージョンを作成するよりも、アプリケーション全体を準拠させる方がはるかに簡単だからである。
AI倫理の検証はまた、SkyHive クライアントに、倫理的なAIやアプリケーションの偏りに関する質問に答えるシンプルで独立した方法を提供することで、RFPへの対応を容易にすることもできる。
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