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L'intelligence artificielle dans le recrutement ? Il y aura du parti pris ! Trois excellentes pratiques vous aident à y parvenir facilement !
L'intelligence artificielle dans le recrutement ? Il y aura du parti pris ! Trois excellentes pratiques vous aident à y parvenir facilement !
Traducteur | Cui Hao
Critique | Sun Shujuan
Malgré le développement rapide de l'intelligence artificielle, nous n'avons pas encore expérimenté toute l'étendue de l'intelligence artificielle (IA) et de ses capacités. Après tout, l’ampleur de l’impact et les perspectives de développement de l’IA dominent toujours la recherche, et les scientifiques sont toujours désireux de trouver de nouveaux cas d’application issus des innovations en matière d’IA.
Jusqu'à présent, nous avons rencontré l'application de l'intelligence artificielle dans diverses situations. En effet, bon nombre des entreprises que nous fréquentons ont accru leur utilisation de la technologie de l’IA. Un exemple est Siri, l'assistant personnel interactif qui permet aux clients Apple d'obtenir des informations sur diverses applications, de dicter des e-mails et d'effectuer des tâches à l'aide de téléphones iOS, de montres intelligentes, d'ordinateurs et de téléviseurs.
De nombreuses marques exploitent également les chatbots pour offrir une expérience client impeccable qui non seulement stimule les ventes, mais élimine également les tâches répétitives, augmentant ainsi l'engagement des employés humains.
Alors que le taux d'application des outils d'intelligence artificielle augmente, les investissements de ses entreprises montent également en flèche. Selon le rapport The State of Artificial Intelligence 2022 de McKinsey, 52 % des personnes interrogées ont confirmé que plus de 5 % de leur budget numérique est consacré à l’intelligence artificielle. En 2018, cette proportion était de 40 %.
Des améliorations qui attirent l'attention
En termes de ressources humaines, l'intelligence artificielle peut aider les entreprises à améliorer la satisfaction des employés dans leur rôle actuel et à accomplir des tâches rapidement, économisant ainsi du temps et de l'argent, deux facteurs indispensables. Au-delà de cela, les entreprises peuvent améliorer le recrutement en utilisant un logiciel basé sur l’IA pour passer au crible des milliers de candidatures et sélectionner une poignée de candidats expérimentés.
Cependant, il existe également des cas où le système favorise un groupe ou un sexe particulier par rapport à d'autres. Il s'agit d'une tendance dangereuse qui, si elle n'est pas maîtrisée, peut nuire considérablement à l'image d'une entreprise et annuler les avantages de la technologie. Pour vous aider à gérer efficacement les biais dans le traitement de l’IA, cet article fournit quelques conseils.
L'intelligence artificielle dans le recrutement : ce que vous devez savoir
Dans le passé, les gens recherchaient des offres d'emploi dans les petites annonces des journaux et répondaient par des lettres manuscrites. De nos jours, n’importe qui peut obtenir des informations sur l’emploi via un grand nombre de canaux sur Internet.
Le recrutement est une priorité de l'entreprise. Cela explique le recours croissant aux agences de placement de personnel. L'utilisation de l'intelligence artificielle simplifie non seulement ce processus, mais élargit également les possibilités d'automatisation de domaine. Une Tidioenquêteenquête
a révélé que près de 67 % des professionnels des ressources humaines ont reconnu que cette innovation avait eu un impact positif sur la phase de recrutement.
Mais comment les « préjugés » surviennent-ils de manière inattendue ?
En 2014, le géant du e-commerce Amazon a choisi d'intégrer l'intelligence artificielle dans son système de recrutement. Bien que cela ait été largement considéré comme un pas dans la bonne direction, Amazon étant un ardent défenseur de l’automatisation, lorsque quelque chose se produisait, les efforts étaient vains. Le système de recrutement favorise les candidats masculins par rapport aux candidates féminines.Pourquoi cela arrive-t-il ? Un rapport de Reuters montre
… Les modèles informatiques d'Amazon ont été formés pour examiner les candidats en examinant les modèles de CV soumis à l'entreprise sur une période de 10 ans. La majorité étaient des hommes, reflétant la domination masculine dans l'industrie technologique.
Les préjugés dans l'IA peuvent se manifester de nombreuses manières, qu'il s'agisse de certains sexes, groupes, religions et autres affiliations.
Trois meilleures pratiques pour atténuer les biais de l'IA dans le recrutement
Bien qu'il ne soit peut-être pas possible d'éliminer complètement les biais dans les modèles d'IA, il existe des stratégies qui peuvent réduire les risques d'incidents de biais.
🎜Voici trois méthodes qui doivent être maîtrisées. 🎜🎜1. Gardez toujours les humains informés
Bien que les inquiétudes grandissent quant au remplacement des travailleurs humains par des outils intelligents, nous devrions considérer cela comme un partenariat plutôt que comme une prise de contrôle pure et simple. En outre, l’idée selon laquelle les outils basés sur l’IA devraient fonctionner sans supervision humaine parce qu’ils font preuve d’une efficacité considérable doit être révisée.
Fait intéressant, la collaboration homme-machine s’est avérée plus précieuse. Une étude réalisée par Harvard Business Review a révélé que 1 075 entreprises dans 12 secteurs ont connu des améliorations en termes de vitesse, d'économies de coûts et de bénéfices. Compte tenu de ce fait, les entreprises doivent s'assurer qu'il y a une équipe humaine en place pour surveiller en permanence les logiciels utilisés lors du recrutement. Ils peuvent réduire le risque de favoritisme. De plus, les employés doivent être issus d'un vivier de talents diversifié afin que chaque groupe soit représenté, réduisant ainsi la discrimination.
2. Effectuer des audits réguliers des modèles d'IA
Si les résultats probabilistes des algorithmes d'IA ne sont pas vérifiés régulièrement, cela pourrait porter un coup sérieux aux efforts anti-biaisés de l'entreprise. En organisant des contrôles réguliers des algorithmes, les entreprises peuvent identifier les problèmes qui empêchent les modèles de fournir des résultats équitables. Les données incomplètes ou inexactes doivent être corrigées immédiatement après leur découverte.
3. Patronisez les fournisseurs de logiciels de recrutement d'IA, détestez les préjugés
Tout comme un concessionnaire automobile, vous trouverez une variété d'options de logiciels de recrutement. Pour prendre la bonne décision, efforcez-vous de comprendre comment les mécanismes mis en place par le vendeur répondent à divers biais.
Vous devez demander à vos systèmes d'être testés dans diverses situations et observer leur fonctionnement. Mis à part les biais, vérifiez l’évolutivité, le prix et les économies du logiciel. Un bon fournisseur est celui qui répond à tous ou à la plupart des critères.
Regards sur l'avenir de l'intelligence artificielle
Le développement de l'intelligence artificielle est une bonne chose pour nous tous. Qu'il s'agisse de permettre aux voitures de diriger et de se garer seules (sous la supervision active d'un conducteur) ou de trouver et d'embaucher des candidats qualifiés en moins de temps, l'IA présente des avantages en matière de recrutement. Cependant, nous devons gérer la technologie de l’IA avec détermination afin d’éviter les erreurs associées à l’effort humain.
Introduction du traducteur
Cui Hao, rédacteur en chef de la communauté 51CTO, architecte senior, a 18 ans d'expérience en développement de logiciels et en architecture, et 10 ans d'expérience en architecture distribuée.
Titre original :
Trois meilleures pratiques pour lutter contre les biais liés à l'IA dans le recrutement, auteur : Michael Akuchie
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
