提案は具体例に、40種類の項目を評価
ワトソンのAIによれば、スキルや競争力、パフォーマンスに分けて評価する。
実際に、おおよそ、8%ー12%の資金上げをワトソンが提案した際に、ワトソンが昇給させろと言うから、今回、(賃金を)上げといたよ」
という説明があった。
だが、しかしこれは1年以上も紛争を引きおこす問題となっている。
現在のAIは文章を分析するだけ
AIはただ、「計算的」の機械しかない。
文章を読む事も出来ないし、まして文章を自ら書くことも出来ない。
ただ、ある特定の規則性を発見し分析するのが現状のAIである。
しかもそのAIが発見した特定の規則性は、ブラックボックスであり
人間には特定できない。この人間にはわからないという観点が
現在のAIブームを作ったに過ぎない時代背景がある。
その結果、あらゆる法律や倫理で問題が出てくるのが現状である。
自動化バイアス問題
AIによる判断は、人間よりもデーター分析に何千倍も優れている。その圧巻する証拠において人はAIによる判断を鵜吞みにしてしまう。
我々が根拠を提示する際には何を理由にするか考えて欲しい。
多くはデーターである。数字には嘘がなく、そのたった1行にも及ばない短く、空白であるともいえる存在が決定的な証拠となる可能性が高いだろう。
その結果、人間の何千倍にも及ぶデーターを我々が顧みた際に、
我々自身が思考停止になりその情報を正しい情報だと判断するだろう。
AI判断は稀に失敗
昔、Amazonの採用においてAIを導入し「女性応募者を低く見ている」という結果はがあり
批判があった。規則性が収束する「AIモデル構築」に失敗したのだ原因であると筆者は分析するが、こうした事例はあくまでブラックボックスであるAIに明らか偏りがあると人間が理解したにすぎない。
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