גל הפיתוח של הדור האחרון של טכנולוגית הבינה המלאכותית ממשיך לשבור שיאים. יש לכך היבטים חיוביים רבים אבל גם לא מעט מגבלות ואתגרים.
היכולות של הבינה המלאכותית מקנות הרבה מאוד יכולות לפלטפורמות ומכשירים ניידים ונייחים, כמו למשל תוכנות חיפוש, יכולות לביצוע ראיונות על ידי רובוטים ועוד.
אבל יש גם לא מעט אתגרים שניצבים כיום בפני מערכות אלה ופיתוחן. אחד האתגרים הניצבים בפני טכנולוגית הבינה המלאכותית הוא בנושא האתיקה וביטול ההטיה.
ארגונים רבים מתחבטים בסוגיות מפתח שקשורות להוגנות, אחריות, שקיפות, פרטיות ואבטחת מידע.
יש כיום מגמה ששואפת לפיתוח תקנים, מסגרות והנחיות לפיתוח אחראי, ושימוש מושכל בטכנולוגיות הבינה המלאכותית.
היוזמה העולמית של איגוד תקני האלקטרוניקה העולמי (ה-IEEE) בנושא אתיקה של מערכות אוטונומיות וחכמות, מפתחת קבוצה של עקרונות אתיים עבור הבינה המלאכותית ומערכות אוטונומיות, כמו גם תוכנית הכשרה והסמכה.
במקביל קיימות הנחיות אתיקה של הנציבות האירופית עבור בינה מלאכותית מהימנה, המספקות מסגרת לפיתוח ופריסה של בינה מלאכותית שהיא אתית, שקופה ומכבדת זכויות יסוד.
ה-OECD יצא עם עקרונות בנושא בינה מלאכותית, שמספקים סט של ערכים והמלצות לפיתוח אחראי ושימוש בבינה מלאכותית, כך שהוא משפר את רווחת העובד ומקדם צמיחה.
במקביל יש גם מדינות שהקימו צוותי חשיבה לניסוח עקרונות שיאפשרו שימוש אתי בבינה מלאכותית.
מנהלי משאבי האנוש ומנהלי גיוס, כמו גם חברות השמה, חייבים להיות חלק מצוותי החשיבה שמנסחים את כללי השימוש בבינה המלאכותית כדי להבטיח שאותם כללים ועקרונות לא יצרו בעיות מיותרות לענף גיוס העובדים.
מומחים בתחום משאבי האנוש טוענים כי הם חייבים להיות חלק מהתהליך ולהתמקד ב-6 שיקולים עיקריים:
1 פיתוח עקרונות ותקנים אתיים:
ניסוח עקרונות ותקנים כדי להבטיח שפתרונות הבינה המלאכותית מתאימים לערכים אתיים, בהם היעדר הטיה, הוגנות, אחריות ושקיפות.
2 ביצוע הערכות אתיות:
יש לבצע ניתוח פערים, כדי לזהות חששות או הטיות אתיות שעלולות לנבוע משימוש בבינה מלאכותית ובאלגוריתמים המשמשים בגיוס עובדים.
3 שילוב פיקוח אנושי:
פיקוח אנושי על הליך הגיוס שמתבצע על ידי מערכות הבינה המלאכותית, יכול לסייע למתן את כל ההשפעות השליליות הפוטנציאליות של השימוש בבינה מלאכותית, על תהליך גיוס העובדים, על ידי איזון פעולת המערכת בצורה של אינטליגנציה רגשית.
4 הבטחת פרטיות ואבטחת מידע על נתונים:
מערכות הבינה המלאכותית צריכות לאבטח ולהגן על פרטיות הנתונים של המועמדים על ידי ציות לתקנות הגנת מידע ושימוש בהצפנה ובאמצעי אבטחה אחרים.
5 ביסוס שיטות עבודה מומלצות בתעשייה:
ניסוח שיטות עבודה מומלצות עבור פלטפורמות בינה מלאכותית המקדמות שימוש אתי ואחראי בבינה מלאכותית בגיוס עובדים, על מנת לספק ביטחון שהשימוש בו נעשה בצורה הוגנת, בלתי משוחדת, ללא אפליה ובצורה שקופה.
6 קידום שקיפות ואחריות:
יש לעודד מנהלי משאבי אנוש וחברות השמה לספק הסברים ברורים כיצד פועלות מערכות הבינה המלאכותית שלהם ולהיות אחראים על ההחלטות שהתקבלו על ידם.
