Справедливость и равноправие
Posted: Wed Dec 18, 2024 4:39 am
Некоторые люди могут критиковать алгоритмы за их холодность и стерильность, но они могут оказывать положительное влияние на благополучие сотрудников. Алгоритмы могут анализировать цели и потребности сотрудников, рекомендуя программы развития и обучения, специально разработанные для помощи им. Они также список адресов электронной почты стран могут быть ценными для оценки и отслеживания того, что наиболее важно для мотивации и благополучия сотрудников, помогая компании совершенствоваться, чтобы способствовать улучшению условий труда.
Проблемы, с которыми пришлось столкнуться
Итак, теперь, когда мы рассмотрели преимущества, с какими алгоритмическими проблемами обычно сталкиваются компании?
Алгоритмы были разработаны для улучшения процесса принятия решений , повышения справедливости и объективности. Однако на самом деле они могут делать совершенно противоположное. Поскольку алгоритмы снижают участие человека в принятии решений, люди могут считать их несправедливыми.
Одной из самых важных вещей, которые следует учитывать, являются данные, поступающие в алгоритмы, поскольку каждый из них должен быть обучен на выборочных данных. Именно качество данных важно для определения справедливости. Например, если бы организация обучала алгоритм на исторических данных о талантах в периоды, когда мало женщин могли занимать руководящие должности, компьютеры могли бы считать женщин менее подходящими или менее способными преуспеть в качестве менеджеров. Это могло бы затем привести к тому, что алгоритмы рекомендовали бы нанимать меньше женщин на должности менеджеров, что могло бы стать настоящим PR-кошмаром для компании, как минимум.
Природа алгоритма как черного ящика означает, что мало прозрачности в том, как именно принимаются решения. Мы знаем, что они работают, но многое из того, как они приходят к принятию решений, остается неясным. Это может стать серьезной проблемой с точки зрения доверия и может создать проблемы, связанные с вопросами ответственности за решение алгоритма.
Проблемы, с которыми пришлось столкнуться
Итак, теперь, когда мы рассмотрели преимущества, с какими алгоритмическими проблемами обычно сталкиваются компании?
Алгоритмы были разработаны для улучшения процесса принятия решений , повышения справедливости и объективности. Однако на самом деле они могут делать совершенно противоположное. Поскольку алгоритмы снижают участие человека в принятии решений, люди могут считать их несправедливыми.
Одной из самых важных вещей, которые следует учитывать, являются данные, поступающие в алгоритмы, поскольку каждый из них должен быть обучен на выборочных данных. Именно качество данных важно для определения справедливости. Например, если бы организация обучала алгоритм на исторических данных о талантах в периоды, когда мало женщин могли занимать руководящие должности, компьютеры могли бы считать женщин менее подходящими или менее способными преуспеть в качестве менеджеров. Это могло бы затем привести к тому, что алгоритмы рекомендовали бы нанимать меньше женщин на должности менеджеров, что могло бы стать настоящим PR-кошмаром для компании, как минимум.
Природа алгоритма как черного ящика означает, что мало прозрачности в том, как именно принимаются решения. Мы знаем, что они работают, но многое из того, как они приходят к принятию решений, остается неясным. Это может стать серьезной проблемой с точки зрения доверия и может создать проблемы, связанные с вопросами ответственности за решение алгоритма.