Inzicht in vooroordelen in recruitment-AI
Het idee achter recruitment is eenvoudig: de perfecte kandidaat vinden voor een vacature, iemand die aan alle criteria voldoet om uit te blinken in de functie. Menselijk inzicht bemoeilijkt deze ogenschijnlijk eenvoudige taak echter.
Factoren die niet relevant zijn voor de functie – zoals etniciteit, geslacht en opleiding – kunnen het proces minder objectief maken, waardoor de kansen ongelijk worden verdeeld en de diversiteit op de arbeidsmarkt afneemt.
In veel gevallen zijn recruiters zich niet eens bewust van deze vooroordelen, wat leidt tot ‘onbewuste vooroordelen’. En AI is daar niet immuun voor. Dat komt omdat AI-systemen in wezen lerende systemen zijn, die voorspellingen doen op basis van trainingsgegevens. Het is van vitaal belang om deze vooroordelen te begrijpen en aan te pakken om eerlijkheid en diversiteit in het recruitmentproces te bevorderen. Daarom zet Textkernel zich in om de impact van vooroordelen in AI-werving te beperken.
Empowerment van ethische en inclusieve recruitmentoplossingen
We zetten ons in voor verantwoorde AI bij recruitment en selectie, waarbij we prioriteit geven aan ethische praktijken en inclusiviteit voor een slimmere, eerlijkere toekomst.
Vooroordelen beperken en responsible AI garanderen
Verantwoord gebruik van AI voor ethische resultaten
Het gebruik van AI kan een tweesnijdend zwaard zijn. Het kan schade toebrengen als het onzorgvuldig wordt gebruikt, maar het kan ook eerlijkheid bevorderen en vooroordelen verminderen als het verantwoord wordt ingezet – wat cruciaal is om ethische uitkomsten te garanderen.
Bij sommige toepassingen waarbij AI wordt gebruikt, zoals spamfilters, is het onwaarschijnlijk dat vooroordelen optreden. Er zijn echter steeds meer verhalen in het nieuws over AI die bevooroordeelde beslissingen neemt die het leven van individuen beïnvloeden, zoals een bank die een lening weigert of een grote werkgever die kandidaten afwijst op basis van geslacht of ethische achtergrond. De rode draad in deze gevallen is dat AI menselijke beslissingen probeert na te bootsen in situaties die gevoelig zijn voor vooroordelen omdat de AI de kwaliteiten van gezond verstand, intuïtie en empathie mist.
We moeten ons afvragen of AI wel het juiste gereedschap is voor deze taak. Als vooringenomenheid een probleem is, is het eenvoudige antwoord vaak nee. Maar zo eenvoudig is het niet. AI die zorgvuldig wordt gebruikt, kan bias verminderen.
Bij Textkernel splitsen we het matchingsproces voor kandidaten op in twee stappen: het begrijpen van documenten en het daadwerkelijke matchen. Hoewel het extraheren van gegevens uit een cv of vacature op een verantwoorde manier kan gebeuren met een minimaal risico op bias, is voor het matchen van kandidaten en vacatures een transparantere en controleerbare aanpak nodig.
Om bias in AI te beperken, zijn checks and balances noodzakelijk. Daarom hebben wij, net als techgiganten als Google en IBM, onze processen voor het beperken van vooroordelen geformaliseerd in een Fairness Checklist. Onze checklist helpt ons mogelijke vooroordelen te identificeren en aan te pakken, zodat we veilige, onbevooroordeelde software kunnen ontwikkelen.
Een voorbeeld van verantwoorde AI in de praktijk is beroepsnormalisatie, het proces waarbij een vrije functietitel wordt omgezet in een gestandaardiseerd concept. Hoewel dit proces een lager risico op vooroordelen met zich meebrengt, onderstreept het het belang van verantwoorde AI-implementatie, omdat het resultaat alleen afhangt van de functietitel zelf, zonder persoonlijke kenmerken zoals etniciteit of religie.
Responsible AI in de praktijk
Hoe de AI-oplossingen van Textkernel vooroordelen beperken
We zetten ons in voor verantwoordelijke AI en gebruiken robuuste en transparante technieken voor het begrijpen, sourcen en matchen van documenten om vooroordelen te verminderen.
Begrip van documenten
Verbeteren van gegevensextractie, standaardisatie en verrijking om bias te verminderen en het begrip van documenten te verbeteren.
Source & Match
Verbeter de nauwkeurigheid van sourcing en matching met AI-gestuurde zoekopdrachten en verrijkte criteria die de zoeknauwkeurigheid verbeteren.
Gebruik van Responsible AI
Zorgen voor transparantie en controle in AI-gestuurde processen om vooroordelen te verminderen en eerlijke en ethische AI-praktijken te bevorderen.
Leidraad voor Textkernel’s ethische aanpak
Textkernel’s AI-principes
Bij Textkernel zit onze benadering van verantwoorde AI ingebakken in onze principes. Wij geloven dat AI moet dienen als een hulpmiddel dat wordt geleid door mensen, niet als een besluitvormer zonder supervisie. Transparantie, diversiteit en gegevensbeveiliging zijn allemaal van vitaal belang voor ons.
