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Jan 23, 2024

AI のスタート

L’uso degli strumenti di intelligenza artificiale nel reclutamento è una delle applicazioni più promettenti e controverse.

採用における AI ツールの使用は、テクノロジーの最も有望な用途の 1 つですが、議論の余地があります。 Eightfold AI という会社の経験は、その課題を示しています。

Eightfold AI の創設者である Varun Kacholia 氏 (左) と Ashutosh Garg 氏は、成長が鈍化し投資家が引き締めを望んでいたため、従業員を一時解雇しなければなりませんでした。クレジット...Anastasiia Sapon (ニューヨーク タイムズ紙)

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スティーブ・ローア著

Steve Lohr は 10 年以上にわたり、自動化とテクノロジーが労働に与える影響について執筆しています。

2016 年、Google の卒業生である 2 人のコンピューター科学者は、人工知能がより賢明な採用と昇進の決定に役立つ可能性があると賭けました。

彼らが設立した会社 Eightfold AI は、最初の数年間は慎重に成長しました。 しかし、パンデミックでベンチャー投資がブームとなった2021年に2億2000万ドルを調達したことでアクセルがかかり、同社の資金は4億ドル以上になった。

シリコンバレーの新興企業のスタッフは、パンデミック前の140人から昨年のピーク時には630人に増加した。 収益は年間 100% 増加しました。

しかし、昨年後半に事態は急変した。 成長が鈍化し、投資家は引き締めを要求した。 エイトフォールドは先月、従業員の15％近くに当たる約90人を解雇した。 そしてこのビジネスは、ニューヨーク市から欧州連合に至る政府規制当局の差し迫った標的となっている。

Eightfold の経験は、従業員の採用、昇進、キャリア パスの計画といった一か八かの意思決定に AI を適用する可能性と課題についての洞察を提供します。 同社は、仕事における個人の成功の可能性を評価するために AI とデータを使用する最前線に立っています。 その評価は、大学の学位や個人的なつながりではなく、スキルと経験の測定に基づいています。

スキルベースの視点は、米国、特に 4 年制大学の学位を持たない労働者の 3 分の 2 近くにとって、機会を拡大する手段として労働市場と政策の専門家に受け入れられています。 程度によるスクリーニングはマイノリティーの労働者に特に大きな打撃を与え、非ヒスパニック系白人成人の58％と比較して、黒人成人の72％、ラテン系成人の79％が排除された。

AI楽観論者らは、このテクノロジーがデータと賢いアルゴリズムを利用することで、雇用をより公平かつ多様なものにできると主張している。 懐疑論者らは、この技術は実証されておらず、過去の差別を新たな方法で自動化するだけかもしれないと主張している。

来月発効予定のニューヨーク州法では、AI採用ソフトウェアを利用する企業に対し、自動化システムが使用されていることを求職者に通知し、独立監査人による技術のバイアスチェックを受けることが義務付けられる。

欧州の人工知能法は、AIツールが害を及ぼす可能性に応じて規制するもので、今年制定される予定で、その「高リスクアプリケーション」のリストに雇用が含まれている。

Eightfold の創設者であり最高経営責任者である Ashutosh Garg 氏は、職場が AI の肥沃な土壌であると考えています。Google のエンジニアとして、その後電子商取引ソフトウェア会社の創設者の 1 人として、彼はキャリアの多くを予測モデルの構築に費やしてきました。人が次に何を買うか、何を閲覧するか。

Garg 氏は、同じ概念を、個人が持つスキルに基づいて、その人がどのような仕事に適しているか、またキャリアパスを予測するために使用できると考えました。

これをうまく行うには、労働者、仕事、キャリアに関する大量のデータと、強力な AI アルゴリズムが必要になります。 Google や Facebook で働いていたコンピューター科学者のヴァルン・カチョリア氏もこれに同意し、Eightfold の創設者兼最高技術責任者になりました。

同社は、AI 分析の燃料となるデータを収集することから始めました。 現在、Eightfold はウェブから情報を取得し、独自のデータに料金を支払うことにより、20 言語で 150 万のスキルセットと 15 億人の労働者プロフィールのデータの山を蓄積しました。

Eightfold のソフトウェアは通常、企業の採用およびキャリア Web サイトの背後にあるマッチング エンジンです。 候補者が履歴書または LinkedIn プロフィールへのリンクをアップロードすると、ソフトウェアは適切と判断したいくつかの役割を返します。 企業の採用担当者は仕事別に検索して、有力な候補者のリストを表示できます。多くの場合、テクノロジーを使用して数百人から 6 人程度まで絞り込まれます。

Eightfold の AI は、候補者と採用担当者の両方に、その人には欠けているがオンラインの短期コースで習得できる可能性のあるスキルを示すこともできます。

英国に本拠を置く多国籍電気通信会社であるボーダフォン グループは、2022 年の初めにエイトフォールドのソフトウェアの使用を開始しました。ボーダフォンは、デジタルスキルを備えた労働力を拡大し、より多くの女性を雇用しようとしています。 求職者には、自分のデータがどのように使用されるかを説明する通知が表示され、検討するにはオプトインする必要があります。

ボーダフォンの人事責任者マーク・スターフィールド氏によると、ボーダフォンは昨年、女性を19％多く採用し、候補者の採用までの平均時間を58％短縮したという。 「私にとって、スキルは新しい通貨です」とスターフィールド氏は語った。 「AI は、スキルを理解するためのこれまでとは異なる、より広範なメカニズムです。」

大手コンピューターチップメーカーのマイクロンも、米国の半導体製造の強化に約束された数十億ドルの政府資金に後押しされ、事業拡大に向けてスキル重視の採用を重視している。 マイクロンは、ニューヨーク州シラキュース近郊の新しい工場複合施設で最大9,000人の労働者を雇用し、アイダホ州ボイシでも2,000人の労働者を追加する計画だ。

同社は、Eightfold ソフトウェアを使用して、工場およびマネージャーの職に適した候補者のプールを拡大しています。 例えば退役軍人は大学の学位を持っていないかもしれないが、チームのリーダーシップや高価なハイテク機械の操作方法などのスキルを習得しているとマイクロンの人材・イノベーション担当グローバルディレクターのブリット・トーマス氏は語る。

マイクロンはまた、「匿名履歴書」と呼ばれるEightfold機能を有効にし、求職者の姓、性別、住所を削除した。 この機能は、候補者を選択する際のバイアスを軽減することを目的としています。

トーマス氏は、AI技術はマイクロンの採用慣行を時々改善しており、「非常に有益」だと述べた。 しかし、同社はこの技術の有効性を体系的に測定していない。

人材管理協会の昨年の調査によると、従業員5,000人以上の企業の42％がAIツールを使用している。

3 分の 2 近くがこのテクノロジーを利用して適格でないとみなされる候補者を選別し、38 パーセントが AI ソフトウェアを導入して候補者と仕事をマッチングし、ランク付けしています。 また、46% が AI 使用時の偏見を特定するためのより多くの情報とリソースが欲しいと回答しました

一部のAI専門家は、さらなる情報が必要だと言う。 しかし、明確な通知や独立した監査などのルールも同様です。

テクノロジーベンダーは、自社のソフトウェアが候補者をどのように選択するかを示す必要がある、と彼らは言う。 彼らは、薬の有効性を判定するランダム化対照試験と同様の、経験的証拠の要件も必要であると主張している。

ニューヨーク大学の准教授で責任あるAIセンター所長のジュリア・ストヤノビッチ氏は、「ツールが機能するという証拠がない限り、使用すべきではない」と述べた。

ガーグ氏は、見通しが改善するかどうかを待って数カ月間解雇に抵抗したと語った。 「しかし、市場は回復していない」とガーグ氏は語った。 「そして、多くの不確実性があります。」

同氏は、投資家をなだめ、数年以内に株式を一般に売却する可能性があるためには、コストを削減して同社の収益性のスケジュールを短縮することが不可欠だと述べた。 ガーグ氏は「われわれは公開市場が望むものと歩調を合わせる必要がある」と述べた。

ガーグ氏は、エイトフォールドには、優良な顧客と銀行に潤沢な資金があり、まだ明るい未来があると主張した。 経費を削減し、人件費を削減することで、規模と収益性の両方を備えたビジネスを構築するための「時間と自由を獲得した」とガーグ氏は語った。

ゆっくりではありますが、Eightfold は依然として成長を続けています。 新規顧客にはモルガン・スタンレー、スターバックス、シェブロン、バイエルなどが含まれ、100社以上の企業がEightfoldのソフトウェアを使用している。 ガーグ氏は、このことが「このテクノロジーは機能する可能性があり、実際に機能しているという自信を与えてくれた」と語った。

ガーグ氏は、エイトフォールドは「社内に十分な安全対策を確実に講じるために」外部アドバイザーからなる倫理委員会を設置したと述べた。

同氏は、エイトフォールドは、急速に変化するテクノロジーに対応できる柔軟性がある限り、ニューヨーク市法の通知や監査要件などの規制を支持すると述べた。 また、ガーグ氏は、自社のソフトウェアが候補者を選定する一方で、それは補助的なものであると強調する。 人間が決めるべきだ。

それでも疑問は残る。 AIの専門家らは、データが増えるだけではより良い結果が保証されるわけではないと言う。 過去の偏見を一掃する必要があります。 「対人スキル」、「プレゼンテーションスキル」、「プレッシャーの下でも仕事ができるか」などのより主観的な属性を測定したり、どのようなスキルや過去の経験が実際に仕事の成功を決定するかを測定したりすることには、実際の課題があります。

データ収集、データクリーニング、データキュレーションといった曖昧な細部作業には細心の注意を払う必要がある、と彼らは言う。 そうしないと、AI が崩壊してしまいます。

ニューヨーク大学データサイエンスセンター教授のアンドレア・ジョーンズ・ルーイ氏は、「スキルベースの採用の精神は、まったく正しい方向性だ」と述べた。 「しかし、それを適切かつ公正に行う方法については多くの疑問があります。」

Steve Lohr はテクノロジー、経済、労働力の問題をカバーしています。 彼は、2013 年に説明的な報道に対してピューリッツァー賞を受賞したチームの一員でした。@SteveLohr

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