AI ສາມາດ ຊ່ວຍໄດ້, ແຕ່ພຽງແຕ່ຖ້າທ່ານປະຕິບັດກັບມັນຄືກັບເຄື່ອງມືໄຟຟ້າ, ບໍ່ແມ່ນໄມ້ຄາຖາ. ຖ້າໃຊ້ດີ, ມັນເລັ່ງການຊອກຫາແຫຼ່ງທີ່ມາ, ເຮັດໃຫ້ຄວາມສອດຄ່ອງແໜ້ນແຟ້ນຂຶ້ນ, ແລະ ປັບປຸງປະສົບການຂອງຜູ້ສະໝັກ. ຖ້າໃຊ້ບໍ່ດີ... ມັນຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສັບສົນ, ອະຄະຕິ, ແລະ ຄວາມສ່ຽງທາງກົດໝາຍຢ່າງງຽບໆ. ມ່ວນ.
ໃຫ້ພວກເຮົາພິຈາລະນາ ວິທີການນໍາໃຊ້ AI ໃນການຈ້າງງານ ໃນລັກສະນະທີ່ເປັນປະໂຫຍດແທ້ໆ, ເນັ້ນໃສ່ມະນຸດເປັນຫຼັກ, ແລະ ສາມາດປ້ອງກັນໄດ້. (ແລະບໍ່ເປັນຕາຢ້ານ. ກະລຸນາຢ່າເປັນຕາຢ້ານ.)
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ເຄື່ອງມືການຮັບສະໝັກດ້ວຍ AI ທີ່ຫັນປ່ຽນການຈ້າງງານທີ່ທັນສະໄໝ
ວິທີທີ່ແພລດຟອມ AI ຊ່ວຍເລັ່ງ ແລະ ປັບປຸງການຕັດສິນໃຈຮັບສະໝັກ.
🔗 ເຄື່ອງມື AI ຟຣີສຳລັບທີມງານຮັບສະໝັກ
ວິທີແກ້ໄຂທີ່ບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍອັນດັບຕົ້ນໆເພື່ອປັບປຸງ ແລະ ອັດຕະໂນມັດຂະບວນການເຮັດວຽກການຈ້າງງານ.
🔗 ທັກສະ AI ທີ່ສ້າງຄວາມປະທັບໃຈໃຫ້ກັບຜູ້ຈັດການທີ່ຮັບສະໝັກ
ທັກສະປັນຍາປະດິດໃດທີ່ໂດດເດັ່ນແທ້ໆໃນປະຫວັດຫຍໍ້.
🔗 ທ່ານຄວນເລືອກທີ່ຈະບໍ່ເຂົ້າຮ່ວມການກວດສອບປະຫວັດຫຍໍ້ຂອງ AI ຫຼືບໍ່?
ຂໍ້ດີ, ຂໍ້ເສຍ, ແລະ ຄວາມສ່ຽງຂອງການຫຼີກລ່ຽງລະບົບການຈ້າງງານແບບອັດຕະໂນມັດ.
ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງປາກົດຢູ່ໃນການຈ້າງງານ (ແລະມັນເຮັດຫຍັງ ແທ້ໆ ) 🔎
ເຄື່ອງມື “ການຈ້າງງານ AI” ສ່ວນໃຫຍ່ແບ່ງອອກເປັນສອງສາມກຸ່ມຄື:
-
ການຊອກຫາແຫຼ່ງທີ່ມາ : ຊອກຫາຜູ້ສະໝັກ, ການຂະຫຍາຍຄຳຄົ້ນຫາ, ການຈັບຄູ່ທັກສະກັບບົດບາດຕ່າງໆ
-
ການກວດສອບ : ການວິເຄາະຊີວະປະຫວັດ, ການຈັດອັນດັບຜູ້ສະໝັກ, ການລາຍງານຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ເໝາະສົມ
-
ການປະເມີນຜົນ : ການທົດສອບທັກສະ, ຕົວຢ່າງວຽກ, ການຈຳລອງວຽກ, ບາງຄັ້ງກໍ່ເປັນວິດີໂອຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ
-
ການສະໜັບສະໜູນການສໍາພາດ : ທະນາຄານຄໍາຖາມທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ການສະຫຼຸບບັນທຶກ, ການຊຸກຍູ້ໃຫ້ຄະແນນ
-
ປະຕິບັດການ : ການກຳນົດເວລາ, ການສົນທະນາຖາມ-ຕອບຜູ້ສະໝັກ, ການອັບເດດສະຖານະ, ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກກ່ຽວກັບການສະເໜີ
ການກວດສອບຄວາມເປັນຈິງອັນໜຶ່ງ: AI ບໍ່ຄ່ອຍຈະ "ຕັດສິນໃຈ" ໃນຊ່ວງເວລາດຽວ. ມັນມີອິດທິພົນຕໍ່... ການກະຕຸ້ນ... ຕົວກອງ... ຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນ. ເຊິ່ງຍັງເປັນເລື່ອງໃຫຍ່ເພາະວ່າໃນທາງປະຕິບັດ, ເຄື່ອງມືສາມາດກາຍເປັນ ຂັ້ນຕອນການຄັດເລືອກໄດ້ ເຖິງແມ່ນວ່າມະນຸດຈະຢູ່ໃນວົງຈອນ "ທາງດ້ານເຕັກນິກ". ໃນສະຫະລັດ, EEOC ໄດ້ເວົ້າຢ່າງຊັດເຈນວ່າເຄື່ອງມືການຕັດສິນໃຈແບບອັລກໍຣິທຶມທີ່ໃຊ້ເພື່ອເຮັດ ຫຼື ແຈ້ງໃຫ້ຊາບກ່ຽວກັບການຕັດສິນໃຈດ້ານການຈ້າງງານສາມາດກະຕຸ້ນຄຳຖາມຜົນກະທົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ/ບໍ່ດີແບບເກົ່າ - ແລະວ່ານາຍຈ້າງສາມາດຮັບຜິດຊອບໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າຜູ້ຂາຍໄດ້ສ້າງ ຫຼື ດຳເນີນເຄື່ອງມືກໍຕາມ. [1]
ການຕັ້ງຄ່າການຈ້າງງານທີ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກ AI ທີ່ “ດີ” ຢ່າງໜ້ອຍທີ່ສຸດ ✅
ການຕັ້ງຄ່າການຈ້າງງານ AI ທີ່ດີມີບາງສິ່ງທີ່ບໍ່ສາມາດເຈລະຈາໄດ້ (ແມ່ນແລ້ວ, ພວກມັນໜ້າເບື່ອເລັກນ້ອຍ, ແຕ່ການໜ້າເບື່ອແມ່ນປອດໄພ):
-
ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບວຽກ : ປະເມີນສັນຍານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບບົດບາດ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມຮູ້ສຶກ
-
ຄວາມສາມາດໃນການອະທິບາຍທີ່ທ່ານສາມາດເວົ້າຊ້ຳອອກມາດັງໆ : ຖ້າຜູ້ສະໝັກຖາມວ່າ "ເປັນຫຍັງ", ທ່ານຈະມີຄຳຕອບທີ່ສອດຄ່ອງກັນ
-
ການເບິ່ງແຍງຂອງມະນຸດທີ່ສຳຄັນ : ບໍ່ແມ່ນການຄລິກທາງພິທີການ - ສິດອຳນາດທີ່ແທ້ຈິງທີ່ຈະລົບລ້າງ
-
ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ + ການຕິດຕາມກວດກາ : ຜົນການທົດສອບ, ສັງເກດເບິ່ງການປ່ຽນແປງ, ຮັກສາບັນທຶກ
-
ການອອກແບບທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ສະໝັກ : ຂັ້ນຕອນທີ່ຊັດເຈນ, ຂະບວນການທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້, ບໍ່ມີຄວາມໝາຍຫຍັງຫຼາຍ
-
ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໂດຍການອອກແບບ : ການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນ, ກົດລະບຽບການເກັບຮັກສາ, ຄວາມປອດໄພ + ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮູບແບບທາງຈິດໃຈທີ່ແຂງແຮງ, ໃຫ້ຢືມມາຈາກ NIST AI Risk Management Framework - ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວແມ່ນວິທີການທີ່ມີໂຄງສ້າງເພື່ອຄຸ້ມຄອງ, ສ້າງແຜນທີ່, ວັດແທກ ແລະ ຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງຂອງ AI ຕະຫຼອດວົງຈອນຊີວິດ. ບໍ່ແມ່ນນິທານກ່ອນນອນ, ແຕ່ມັນເປັນປະໂຫຍດແທ້ໆສຳລັບການເຮັດໃຫ້ສິ່ງນີ້ສາມາດກວດສອບໄດ້. [4]
ບ່ອນທີ່ AI ເໝາະສົມທີ່ສຸດໃນຊ່ອງທາງການຕະຫຼາດ (ແລະບ່ອນທີ່ມັນເຜັດ) 🌶️
ສະຖານທີ່ທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນ (ໂດຍປົກກະຕິ)
-
ການຮ່າງລາຍລະອຽດວຽກ + ການເຮັດຄວາມສະອາດ ✍️
ປັນຍາປະດິດ AI ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄຳສັບສະເພາະ, ລຶບລາຍການຄວາມປາດຖະໜາທີ່ບວມໆ, ແລະ ປັບປຸງຄວາມຊັດເຈນ (ຕາບໃດທີ່ທ່ານກວດສອບມັນຢ່າງມີສະຕິ). -
ຜູ້ຮ່ວມບິນຂອງຜູ້ຮັບສະໝັກ (ບົດສະຫຼຸບ, ຕົວແປການເຜີຍແຜ່, ສະຕຣິງບູລຽນ)
ຜົນຜະລິດສູງ, ຄວາມສ່ຽງໃນການຕັດສິນໃຈຕໍ່າ ຖ້າມະນຸດຍັງຄົງຄວບຄຸມ. -
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆກ່ຽວກັບການກຳນົດເວລາ + ຜູ້ສະໝັກ 📅
ຜູ້ສະໝັກທີ່ໃຊ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດມັກຈະມັກເມື່ອເຮັດຢ່າງສຸພາບ.
ເຂດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ (ຍ່າງດ້ວຍຄວາມລະມັດລະວັງ)
-
ການຈັດອັນດັບອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການປະຕິເສດ
ຄະແນນທີ່ກຳນົດໄວ້ຫຼາຍເທົ່າໃດ, ພາລະຂອງທ່ານກໍ່ຈະປ່ຽນຈາກ “ເຄື່ອງມືທີ່ດີ” ໄປເປັນ “ພິສູດວ່າສິ່ງນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບວຽກ, ໄດ້ຮັບການຕິດຕາມກວດກາ, ແລະ ບໍ່ໄດ້ຍົກເວັ້ນກຸ່ມຢ່າງງຽບໆ.” -
ການວິເຄາະວິດີໂອ ຫຼື “ການອະນຸມານພຶດຕິກຳ” 🎥
ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຖືກຕະຫຼາດວ່າເປັນ “ຈຸດປະສົງ”, ແຕ່ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປະທະກັບຄວາມພິການ, ຄວາມຕ້ອງການດ້ານການເຂົ້າເຖິງ, ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ບໍ່ໝັ້ນຄົງ. -
ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ກາຍເປັນ "ອັດຕະໂນມັດຢ່າງດຽວ" ທີ່ມີຜົນກະທົບທີ່ສຳຄັນ
ພາຍໃຕ້ GDPR ຂອງອັງກິດ, ຜູ້ຄົນມີສິດທີ່ຈະບໍ່ຕົກຢູ່ພາຍໃຕ້ ແບບອັດຕະໂນມັດຢ່າງດຽວ ທີ່ມີຜົນກະທົບທາງກົດໝາຍ ຫຼື ຜົນກະທົບທີ່ສຳຄັນທີ່ຄ້າຍຄືກັນ - ແລະ ບ່ອນທີ່ມັນໃຊ້ໄດ້, ທ່ານຍັງຕ້ອງການມາດຕະການປ້ອງກັນເຊັ່ນ: ຄວາມສາມາດໃນການໄດ້ຮັບການແຊກແຊງຂອງມະນຸດ ແລະ ຄັດຄ້ານການຕັດສິນໃຈ. (ນອກຈາກນີ້: ICO ສັງເກດເຫັນວ່າຄຳແນະນຳນີ້ກຳລັງຢູ່ພາຍໃຕ້ການທົບທວນຄືນເນື່ອງຈາກການປ່ຽນແປງໃນກົດໝາຍຂອງອັງກິດ, ສະນັ້ນ ໃຫ້ຖືວ່າສິ່ງນີ້ເປັນພື້ນທີ່ທີ່ຕ້ອງຮັກສາໃຫ້ທັນສະໄໝ.) [3]
ຄຳນິຍາມສັ້ນໆ (ເພື່ອໃຫ້ທຸກຄົນໂຕ້ຖຽງກ່ຽວກັບ ດຽວກັນ ) 🧠
ຖ້າທ່ານລັກເອົານິໄສ nerdy ພຽງຢ່າງດຽວ: ໃຫ້ນິຍາມເງື່ອນໄຂກ່ອນທີ່ທ່ານຈະຊື້ເຄື່ອງມື.
-
ເຄື່ອງມືການຕັດສິນໃຈແບບອັລກໍຣິທຶມ : ຄຳສັບທີ່ລວມເຖິງຊອບແວທີ່ປະເມີນ/ໃຫ້ຄະແນນຜູ້ສະໝັກ ຫຼື ພະນັກງານ, ບາງຄັ້ງໃຊ້ AI, ເພື່ອແຈ້ງການຕັດສິນໃຈ.
-
ຜົນກະທົບທາງລົບ / ຜົນກະທົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ : ຂະບວນການ "ເປັນກາງ" ທີ່ຍົກເວັ້ນຜູ້ຄົນຢ່າງບໍ່ສົມສ່ວນໂດຍອີງໃສ່ລັກສະນະທີ່ໄດ້ຮັບການປົກປ້ອງ (ເຖິງແມ່ນວ່າບໍ່ມີໃຜຕັ້ງໃຈກໍ່ຕາມ).
-
ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບວຽກ + ສອດຄ່ອງກັບຄວາມຈຳເປັນທາງທຸລະກິດ : ຂີດຈຳກັດທີ່ທ່ານຕັ້ງເປົ້າໝາຍໄວ້ ຖ້າເຄື່ອງມືກວດສອບຄົນ ແລະ ຜົນໄດ້ຮັບເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ສົມດຸນ.
ແນວຄວາມຄິດເຫຼົ່ານີ້ (ແລະວິທີການຄິດກ່ຽວກັບອັດຕາການຄັດເລືອກ) ໄດ້ຖືກວາງໄວ້ຢ່າງຈະແຈ້ງໃນການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານວິຊາການຂອງ EEOC ກ່ຽວກັບ AI ແລະ ຜົນກະທົບທາງລົບ. [1]
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ - ຕົວເລືອກການຈ້າງງານ AI ທົ່ວໄປ (ແລະຕົວຈິງແລ້ວພວກມັນແມ່ນສຳລັບໃຜ) 🧾
| ເຄື່ອງມື | ຜູ້ຊົມ | ລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ |
|---|---|---|---|
| ສ່ວນເສີມ AI ໃນຊຸດ ATS (ການກວດສອບ, ການຈັບຄູ່) | ທີມງານທີ່ມີປະລິມານສູງ | ອີງໃສ່ການອ້າງອີງ | ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກແບບລວມສູນ + ການລາຍງານ... ແຕ່ຕ້ອງຕັ້ງຄ່າຢ່າງລະມັດລະວັງ ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນມັນຈະກາຍເປັນໂຮງງານປະຕິເສດ |
| ການຊອກຫາພອນສະຫວັນ + ການຄົ້ນພົບ AI ຄືນໃໝ່ | ອົງກອນທີ່ເນັ້ນການຈັດຊື້ຫຼາຍ | ££–£££ | ຊອກຫາໂປຣໄຟລ໌ທີ່ຢູ່ຕິດກັນ ແລະ ຜູ້ສະໝັກທີ່ "ເຊື່ອງໄວ້" - ມີປະໂຫຍດຢ່າງແປກປະຫຼາດສຳລັບບົດບາດພິເສດ |
| ການວິເຄາະຊີວະປະຫວັດ + ການຈັດປະເພດທັກສະ | ທີມງານທີ່ກຳລັງຈົມຢູ່ໃນ PDF CV | ມັກຈະຖືກມັດເປັນຊຸດ | ຫຼຸດຜ່ອນການຄັດເລືອກດ້ວຍຕົນເອງ; ບໍ່ສົມບູນແບບ, ແຕ່ໄວກວ່າການຫຼຽວເບິ່ງທຸກຢ່າງໃນເວລາ 23:00 ໂມງ 😵 |
| ການສົນທະນາຂອງຜູ້ສະໝັກ + ການກຳນົດເວລາອັດຕະໂນມັດ | ລາຍຊົ່ວໂມງ, ວິທະຍາເຂດ, ປະລິມານສູງ | £–££ | ເວລາຕອບສະໜອງໄວຂຶ້ນ ແລະ ບໍ່ມີລູກຄ້າມາຮັບໜ້ອຍລົງ - ຮູ້ສຶກຄືກັບພະນັກງານຕ້ອນຮັບທີ່ດີ |
| ຊຸດສຳພາດທີ່ມີໂຄງສ້າງ + ບັດຄະແນນ | ທີມງານແກ້ໄຂຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງ | £ | ເຮັດໃຫ້ການສໍາພາດໜ້ອຍລົງ - ເປັນໄຊຊະນະທີ່ງຽບສະຫງົບ |
| ແພລດຟອມການປະເມີນຜົນ (ຕົວຢ່າງວຽກງານ, ການຈຳລອງ) | ການຈ້າງງານທີ່ມີທັກສະກ້າວໜ້າ | ££ | ສັນຍານດີກ່ວາ CV ເມື່ອກ່ຽວຂ້ອງກັບວຽກ - ຍັງຕິດຕາມຜົນໄດ້ຮັບຢູ່ |
| ການຕິດຕາມຄວາມລຳອຽງ + ເຄື່ອງມືສະໜັບສະໜູນການກວດສອບ | ອົງກອນທີ່ມີການຄວບຄຸມ / ຮັບຮູ້ຄວາມສ່ຽງ | £££ | ຊ່ວຍຕິດຕາມອັດຕາການເລືອກ ແລະ ເລື່ອນລອຍໄປຕາມການເວລາ - ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວແມ່ນໃບຮັບເງິນ |
| ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກດ້ານການຄຸ້ມຄອງ (ການອະນຸມັດ, ບັນທຶກ, ບັນຊີສິນຄ້າຄົງຄັງແບບຈຳລອງ) | ທີມງານ HR + ທະນາຍຄວາມທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ | ££ | ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ “ໃຜອະນຸມັດຫຍັງ” ກາຍເປັນການລ່າສົມບັດໃນພາຍຫຼັງ |
ຄຳສາລະພາບຂອງໂຕະນ້ອຍໆ: ການກຳນົດລາຄາໃນຕະຫຼາດນີ້ມັນລື່ນໄຫຼ. ຜູ້ຂາຍມັກພະລັງງານ "ລອງໂທມາເບິ່ງ". ສະນັ້ນ, ໃຫ້ຖືວ່າຕົ້ນທຶນເປັນ "ຄວາມພະຍາຍາມທຽບເທົ່າ + ຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງສັນຍາ", ບໍ່ແມ່ນປ້າຍສະຕິກເກີທີ່ເປັນລະບຽບ... 🤷
ວິທີການນຳໃຊ້ AI ໃນການຈ້າງງານແບບເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ (ການເປີດຕົວທີ່ຈະບໍ່ເຮັດໃຫ້ທ່ານຜິດຫວັງໃນພາຍຫຼັງ) 🧩
ຂັ້ນຕອນທີ 1: ເລືອກຈຸດເຈັບປວດພຽງຈຸດດຽວ, ບໍ່ແມ່ນທົ່ວທຸກແຫ່ງ
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍບາງສິ່ງບາງຢ່າງເຊັ່ນ:
-
ຫຼຸດຜ່ອນເວລາກວດສຳລັບຄອບຄົວທີ່ມີບົດບາດດຽວ
-
ການປັບປຸງການຊອກຫາຕຳແໜ່ງງານທີ່ຍາກທີ່ຈະຕື່ມໃສ່
-
ການມາດຕະຖານຄຳຖາມສຳພາດ ແລະ ບັດຄະແນນ
ຖ້າທ່ານພະຍາຍາມສ້າງການຈ້າງງານແບບ end-to-end ດ້ວຍ AI ໃນມື້ທຳອິດ, ທ່ານກໍ່ຈະພົບກັບຂະບວນການ Frankenstein. ມັນຈະເຮັດວຽກໄດ້, ທາງດ້ານເຕັກນິກ, ແຕ່ທຸກຄົນຈະກຽດຊັງມັນ. ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນພວກເຂົາຈະຫຼີກລ່ຽງມັນ, ເຊິ່ງຮ້າຍແຮງກວ່ານັ້ນ.
ຂັ້ນຕອນທີ 2: ນິຍາມ “ຄວາມສຳເລັດ” ນອກເໜືອຈາກຄວາມໄວ
ຄວາມໄວມີຄວາມສຳຄັນ. ສະນັ້ນການຈ້າງຄົນຜິດບໍ່ໄດ້ໄວ 😬. ຕິດຕາມ:
-
ເວລາຕອບສະໜອງຄັ້ງທຳອິດ
-
ເວລາເລືອກລາຍຊື່
-
ອັດຕາສ່ວນການສຳພາດຕໍ່ການສະເໜີ
-
ອັດຕາການອອກຈາກຜູ້ສະໝັກ
-
ຕົວແທນຄຸນນະພາບຂອງການຈ້າງງານ (ເວລາປ່ຽນ, ສັນຍານປະສິດທິພາບໃນຕອນຕົ້ນ, ການຮັກສາ)
-
ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງອັດຕາການເລືອກໃນແຕ່ລະກຸ່ມໃນແຕ່ລະໄລຍະ
ຖ້າທ່ານພຽງແຕ່ວັດແທກຄວາມໄວ, ທ່ານຈະເພີ່ມປະສິດທິພາບສຳລັບ "ການປະຕິເສດໄວ", ເຊິ່ງບໍ່ຄືກັນກັບ "ການຈ້າງງານທີ່ດີ"
ຂັ້ນຕອນທີ 3: ລັອກຈຸດຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດຂອງເຈົ້າ (ຂຽນມັນລົງ)
ອະທິບາຍຢ່າງຈະແຈ້ງວ່າ:
-
ບ່ອນທີ່ AI ສາມາດ ແນະນຳໄດ້
-
ບ່ອນທີ່ມະນຸດຕ້ອງ ຕັດສິນໃຈ
-
ບ່ອນທີ່ມະນຸດຕ້ອງ ກວດສອບການ override (ແລະບັນທຶກເຫດຜົນ)
ການທົດສອບກິ່ນທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ: ຖ້າອັດຕາການລົບກວນແມ່ນສູນ, “ມະນຸດໃນວົງຈອນ” ຂອງທ່ານອາດເປັນສະຕິກເກີຕົກແຕ່ງ.
ຂັ້ນຕອນທີ 4: ດໍາເນີນການທົດສອບເງົາກ່ອນ
ກ່ອນທີ່ຜົນຜະລິດຂອງ AI ຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຜູ້ສະໝັກຕົວຈິງ:
-
ດຳເນີນການມັນໃນຮອບວຽນການຈ້າງງານທີ່ຜ່ານມາ
-
ປຽບທຽບຄໍາແນະນໍາກັບຜົນໄດ້ຮັບຕົວຈິງ
-
ຊອກຫາຮູບແບບຕ່າງໆເຊັ່ນ “ຜູ້ສະໝັກທີ່ດີໄດ້ຮັບການຈັດອັນດັບຕໍ່າຢ່າງເປັນລະບົບ”
ຕົວຢ່າງປະສົມປະສານ (ເພາະວ່າສິ່ງນີ້ເກີດຂຶ້ນເລື້ອຍໆ): ຮູບແບບໜຶ່ງ "ຮັກ" ການຈ້າງງານຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ລົງໂທດຊ່ອງຫວ່າງອາຊີບ... ເຊິ່ງຫຼຸດລະດັບຜູ້ດູແລ, ຜູ້ທີ່ກັບມາຈາກການເຈັບປ່ວຍ, ແລະ ຄົນທີ່ມີເສັ້ນທາງທີ່ບໍ່ເປັນເສັ້ນຊື່ຢ່າງງຽບໆ. ບໍ່ມີໃຜຂຽນລະຫັດວ່າ "ບໍ່ຍຸດຕິທຳ." ຂໍ້ມູນໄດ້ເຮັດມັນໃຫ້ເຈົ້າແລ້ວ. ເຢັນໆ ເຢັນໆ.
ຂັ້ນຕອນທີ 5: ທົດລອງ, ຈາກນັ້ນຄ່ອຍໆຂະຫຍາຍອອກ
ນັກບິນທີ່ດີປະກອບມີ:
-
ການຝຶກອົບຮົມພະນັກງານຮັບສະໝັກ
-
ກອງປະຊຸມການປັບທຽບຜູ້ຈັດການທີ່ຈ້າງງານ
-
ການສົ່ງຂໍ້ຄວາມຂອງຜູ້ສະໝັກ (ສິ່ງທີ່ເປັນອັດຕະໂນມັດ, ສິ່ງທີ່ບໍ່ແມ່ນ)
-
ເສັ້ນທາງລາຍງານຄວາມຜິດພາດສຳລັບກໍລະນີຂອບ
-
ບັນທຶກການປ່ຽນແປງ (ສິ່ງທີ່ປ່ຽນແປງ, ເວລາໃດ, ໃຜອະນຸມັດມັນ)
ປະຕິບັດຕໍ່ນັກບິນຄືກັບຫ້ອງທົດລອງ, ບໍ່ແມ່ນການເປີດຕົວການຕະຫຼາດ 🎛️.
ວິທີການໃຊ້ AI ໃນການຈ້າງງານໂດຍບໍ່ທຳລາຍຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ 🛡️
ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຂໍ້ຈຳກັດທາງກົດໝາຍເທົ່ານັ້ນ - ມັນແມ່ນຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງຜູ້ສະໝັກ. ແລະຄວາມໄວ້ວາງໃຈແມ່ນອ່ອນແອຢູ່ແລ້ວໃນການຈ້າງງານ, ຂໍໃຫ້ຊື່ສັດ.
ການເຄື່ອນໄຫວຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ເປັນປະໂຫຍດ:
-
ຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນໃຫ້ໜ້ອຍທີ່ສຸດ : ຢ່າເກັບຂໍ້ມູນທັງໝົດໄວ້ຫຼາຍເກີນໄປ “ເພື່ອຄວາມປອດໄພ”
-
ຕ້ອງຊັດເຈນ : ບອກຜູ້ສະໝັກວ່າເວລາໃດທີ່ລະບົບອັດຕະໂນມັດຖືກນຳໃຊ້ ແລະ ຂໍ້ມູນໃດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
-
ຈຳກັດການເກັບຮັກສາ : ກຳນົດໄລຍະເວລາທີ່ຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ສະໝັກຢູ່ໃນລະບົບ
-
ການເຂົ້າເຖິງທີ່ປອດໄພ : ການອະນຸຍາດອີງຕາມບົດບາດ, ບັນທຶກການກວດສອບ, ການຄວບຄຸມຜູ້ຂາຍ
-
ຂໍ້ຈຳກັດຈຸດປະສົງ : ໃຊ້ຂໍ້ມູນຜູ້ສະໝັກເພື່ອການຈ້າງງານ, ບໍ່ແມ່ນການທົດລອງໃນອະນາຄົດແບບສຸ່ມ
ຖ້າທ່ານກຳລັງຮັບສະໝັກຢູ່ໃນສະຫະລາຊະອານາຈັກ, ICO ໄດ້ເວົ້າໂດຍກົງກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ອົງກອນຕ່າງໆຄວນຖາມ ກ່ອນທີ່ ຈະຊື້ເຄື່ອງມືການຮັບສະໝັກດ້ວຍ AI - ລວມທັງການເຮັດ DPIA ແຕ່ຫົວທີ, ຮັກສາການປະມວນຜົນໃຫ້ຍຸດຕິທຳ/ໜ້ອຍທີ່ສຸດ, ແລະ ອະທິບາຍຢ່າງຈະແຈ້ງໃຫ້ຜູ້ສະໝັກຮູ້ກ່ຽວກັບວິທີການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າ. [2]
ນອກຈາກນີ້, ຢ່າລືມການເຂົ້າເຖິງ: ຖ້າຂັ້ນຕອນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຂັດຂວາງຜູ້ສະໝັກທີ່ຕ້ອງການການອຳນວຍຄວາມສະດວກ, ທ່ານໄດ້ສ້າງອຸປະສັກ. ບໍ່ດີຕໍ່ຈັນຍາບັນ, ບໍ່ດີຕາມກົດໝາຍ, ບໍ່ດີຕໍ່ຍີ່ຫໍ້ນາຍຈ້າງຂອງທ່ານ. ສາມເທົ່າທີ່ບໍ່ດີ.
ອະຄະຕິ, ຄວາມຍຸຕິທຳ, ແລະ ວຽກງານຕິດຕາມກວດກາທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດ 📉🙂
ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ທີມງານສ່ວນໃຫຍ່ລົງທຶນໜ້ອຍເກີນໄປ. ພວກເຂົາຊື້ເຄື່ອງມື, ເປີດມັນ, ແລະສົມມຸດວ່າ "ຜູ້ຂາຍຈັດການອະຄະຕິ." ນັ້ນເປັນເລື່ອງທີ່ໜ້າພໍໃຈ. ມັນຍັງມັກຈະມີຄວາມສ່ຽງອີກດ້ວຍ.
ລະບຽບຄວາມຍຸຕິທຳທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງເບິ່ງຄືວ່າ:
-
ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງກ່ອນການນຳໃຊ້ : ມັນວັດແທກຫຍັງ, ແລະມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບວຽກບໍ?
-
ການຕິດຕາມກວດກາຜົນກະທົບທາງລົບ : ຕິດຕາມອັດຕາການຄັດເລືອກໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ (ສະໝັກ → ກວດສອບ → ການສໍາພາດ → ຂໍ້ສະເໜີ)
-
ການວິເຄາະຄວາມຜິດພາດ : ຂໍ້ຄວາມລົບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງເຕົ້າໂຮມກັນຢູ່ໃສ?
-
ການກວດສອບການເຂົ້າເຖິງ : ບ່ອນພັກເຊົາໄວ ແລະ ເຄົາລົບນັບຖືບໍ?
-
ການກວດສອບການຫັນປ່ຽນ : ຄວາມຕ້ອງການບົດບາດປ່ຽນແປງ, ຕະຫຼາດແຮງງານປ່ຽນແປງ, ຮູບແບບການປ່ຽນແປງ... ການຕິດຕາມກວດກາຂອງທ່ານຄວນປ່ຽນແປງເຊັ່ນກັນ
ແລະ ຖ້າທ່ານດຳເນີນງານໃນເຂດອຳນາດທີ່ມີກົດລະບຽບເພີ່ມເຕີມ: ຢ່າປະຕິບັດຕາມພາຍຫຼັງ. ຕົວຢ່າງ, ກົດໝາຍທ້ອງຖິ່ນ 144 ຂອງນະຄອນນິວຢອກ ຈຳກັດການໃຊ້ເຄື່ອງມືຕັດສິນໃຈການຈ້າງງານແບບອັດຕະໂນມັດບາງຢ່າງ ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າມີການກວດສອບອະຄະຕິທີ່ຜ່ານມາ, ຂໍ້ມູນສາທາລະນະກ່ຽວກັບການກວດສອບນັ້ນ, ແລະ ແຈ້ງການທີ່ຕ້ອງການ - ໂດຍມີການບັງຄັບໃຊ້ເລີ່ມຕົ້ນໃນປີ 2023. [5]
ຄຳຖາມກ່ຽວກັບການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຜູ້ຂາຍ (ລັກເອົາສິ່ງເຫຼົ່ານີ້) 📝
ເມື່ອຜູ້ຂາຍເວົ້າວ່າ "ໄວ້ວາງໃຈພວກເຮົາ," ໃຫ້ແປວ່າ "ສະແດງໃຫ້ພວກເຮົາເຫັນ"
ຖາມ:
-
ຂໍ້ມູນໃດທີ່ຝຶກອົບຮົມສິ່ງນີ້, ແລະຂໍ້ມູນໃດທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໃນເວລາຕັດສິນໃຈ?
-
ຄຸນສົມບັດໃດແດ່ທີ່ຂັບເຄື່ອນຜົນຜະລິດ? ເຈົ້າສາມາດອະທິບາຍມັນຄືກັບມະນຸດໄດ້ບໍ?
-
ເຈົ້າດໍາເນີນການທົດສອບອະຄະຕິແບບໃດ - ກຸ່ມໃດ, ຕົວຊີ້ວັດໃດ?
-
ພວກເຮົາສາມາດກວດສອບຜົນໄດ້ຮັບດ້ວຍຕົນເອງໄດ້ບໍ? ພວກເຮົາໄດ້ຮັບລາຍງານຫຍັງແດ່?
-
ຜູ້ສະໝັກຈະໄດ້ຮັບການທົບທວນຄືນຈາກມະນຸດແນວໃດ - ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ + ໄລຍະເວລາ?
-
ເຈົ້າຈັດການກັບການອຳນວຍຄວາມສະດວກແນວໃດ? ມີຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ຮູ້ຈັກບໍ?
-
ຄວາມປອດໄພ + ການເກັບຮັກສາ: ຂໍ້ມູນຖືກເກັບໄວ້ຢູ່ໃສ, ດົນປານໃດ, ໃຜສາມາດເຂົ້າເຖິງມັນໄດ້?
-
ການຄວບຄຸມການປ່ຽນແປງ: ທ່ານແຈ້ງໃຫ້ລູກຄ້າຊາບເມື່ອຮຸ່ນອັບເດດ ຫຼື ການໃຫ້ຄະແນນມີການປ່ຽນແປງບໍ?
ນອກຈາກນີ້: ຖ້າເຄື່ອງມືສາມາດຄັດແຍກຄົນອອກໄດ້, ໃຫ້ປະຕິບັດກັບມັນຄືກັບ ຂັ້ນຕອນການຄັດເລືອກ - ແລະປະຕິບັດຕາມຄວາມເໝາະສົມ. ຄຳແນະນຳຂອງ EEOC ແມ່ນຂ້ອນຂ້າງກົງໄປກົງມາວ່າຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນາຍຈ້າງບໍ່ໄດ້ຫາຍໄປຢ່າງມະຫັດສະຈັນເພາະວ່າ "ຜູ້ຂາຍໄດ້ເຮັດມັນ." [1]
AI ທີ່ສ້າງສັນໃນການຈ້າງງານ - ການນຳໃຊ້ທີ່ປອດໄພ ແລະ ມີສະຕິ (ແລະ ບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ບໍ່ມີ) 🧠✨
ປອດໄພ ແລະ ມີປະໂຫຍດຫຼາຍ
-
ຂຽນໂຄສະນາວຽກຄືນໃໝ່ເພື່ອລຶບລ້າງຄວາມບໍ່ຊັດເຈນ ແລະ ປັບປຸງຄວາມຊັດເຈນ
-
ຮ່າງຂໍ້ຄວາມເຜີຍແຜ່ພ້ອມແມ່ແບບການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວ (ກະລຸນາຮັກສາມັນໄວ້ເປັນຂອງມະນຸດ, 🙏)
-
ສະຫຼຸບບັນທຶກການສຳພາດ ແລະ ເຊື່ອມໂຍງພວກມັນກັບຄວາມສາມາດ
-
ສ້າງຄຳຖາມສຳພາດທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບບົດບາດ
-
ການສື່ສານຂອງຜູ້ສະໝັກສຳລັບເສັ້ນເວລາ, ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ, ຄຳແນະນຳໃນການກະກຽມ
ບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ບໍ່ເຫັນດີ (ຫຼືຢ່າງໜ້ອຍກໍ່ “ຊ້າລົງ ແລະ ຄິດໃໝ່”)
-
ການໃຊ້ບົດບັນທຶກການສົນທະນາເປັນການທົດສອບທາງຈິດທີ່ເຊື່ອງໄວ້
-
ການໃຫ້ AI ຕັດສິນໃຈວ່າ “ເໝາະສົມກັບວັດທະນະທຳ” (ປະໂຫຍກນັ້ນຄວນເຮັດໃຫ້ເກີດສັນຍານເຕືອນ)
-
ການຂູດຂໍ້ມູນສື່ສັງຄົມໂດຍບໍ່ມີເຫດຜົນ ແລະ ການຍິນຍອມທີ່ຊັດເຈນ
-
ການປະຕິເສດຜູ້ສະໝັກໂດຍອັດຕະໂນມັດໂດຍອີງໃສ່ຄະແນນທີ່ບໍ່ຊັດເຈນໂດຍບໍ່ມີເສັ້ນທາງການທົບທວນຄືນ
-
ເຮັດໃຫ້ຜູ້ສະໝັກກ້າວຂ້າມຜ່ານອຸປະສັກ AI ທີ່ບໍ່ໄດ້ຄາດຄະເນປະສິດທິພາບວຽກ
ສະຫຼຸບແລ້ວ: ສ້າງເນື້ອຫາ ແລະ ໂຄງສ້າງ, ແມ່ນແລ້ວ. ອັດຕະໂນມັດການຕັດສິນໃຈສຸດທ້າຍ, ຈົ່ງລະມັດລະວັງ.
ໝາຍເຫດສຸດທ້າຍ - ຍາວເກີນໄປ, ຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ອ່ານມັນ 🧠✅
ຖ້າທ່ານຈື່ຫຍັງອີກ:
-
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍສິ່ງນ້ອຍໆ, ທົດລອງກ່ອນ, ວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບ
-
ໃຊ້ AI ເພື່ອຊ່ວຍເຫຼືອມະນຸດ, ບໍ່ແມ່ນລຶບລ້າງຄວາມຮັບຜິດຊອບ.
-
ບັນທຶກຈຸດຕັດສິນໃຈ, ກວດສອບຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງວຽກງານ, ແລະ ຕິດຕາມກວດກາຄວາມຍຸຕິທຳ.
-
ໃຫ້ປະຕິບັດຕໍ່ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດການຕັດສິນໃຈແບບອັດຕະໂນມັດຢ່າງຈິງຈັງ (ໂດຍສະເພາະໃນສະຫະລາຊະອານາຈັກ).
-
ຮຽກຮ້ອງຄວາມໂປ່ງໃສຈາກຜູ້ຂາຍ, ແລະ ຮັກສາຮ່ອງຮອຍການກວດສອບຂອງທ່ານເອງ.
-
ຂະບວນການຈ້າງ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດຮູ້ສຶກວ່າມີໂຄງສ້າງ ແລະ ມີມະນຸດສະທຳຫຼາຍກວ່າ, ບໍ່ແມ່ນເຢັນຊາກວ່າ.
ນັ້ນແມ່ນ ວິທີການນໍາໃຊ້ AI ໃນການຈ້າງງານ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງສິ້ນສຸດດ້ວຍລະບົບທີ່ວ່ອງໄວ ແລະ ໝັ້ນໃຈ ແຕ່ຜິດພາດຢ່າງໝັ້ນໃຈ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
[1] EEOC -
ບັນຫາທີ່ເລືອກ: ການປະເມີນຜົນກະທົບທາງລົບໃນຊອບແວ, ອັລກໍຣິທຶມ, ແລະ ປັນຍາປະດິດທີ່ໃຊ້ໃນຂັ້ນຕອນການຄັດເລືອກການຈ້າງງານພາຍໃຕ້ຫົວຂໍ້ VII (ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານວິຊາການ, ວັນທີ 18 ພຶດສະພາ 2023) [2] ICO -
ກຳລັງຄິດທີ່ຈະໃຊ້ AI ເພື່ອຊ່ວຍເຫຼືອການຮັບສະໝັກບໍ? ການພິຈາລະນາການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຫຼັກຂອງພວກເຮົາ (6 ພະຈິກ 2024) [3] ICO -
GDPR ຂອງສະຫະລາຊະອານາຈັກເວົ້າແນວໃດກ່ຽວກັບການຕັດສິນໃຈແບບອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການວິເຄາະໂປຣໄຟລ໌? [4] NIST -
ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານປັນຍາປະດິດ (AI RMF 1.0) (ມັງກອນ 2023) [5] ກົມປົກປ້ອງຜູ້ບໍລິໂພກ ແລະ ຜູ້ອອກແຮງງານ NYC - ເຄື່ອງມືຕັດສິນໃຈການຈ້າງງານແບບອັດຕະໂນມັດ (AEDT) / ກົດໝາຍທ້ອງຖິ່ນ 144