अध्ययन: सर्वश्रेष्ठ कर्मचारियों को काम पर रखने के लिए एआई तकनीक में चांदी की गोली नहीं है

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अध्ययन: सर्वश्रेष्ठ कर्मचारियों को काम पर रखने के लिए एआई तकनीक में चांदी की गोली नहीं है

कंप्यूटर का काम

क्रेडिट: पिक्साबे / सीसी0 पब्लिक डोमेन

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक का उपयोग अब उभरती हुई कंपनियां बेहतर कर्मचारियों को नियुक्त करने के लिए कर रही हैं, लेकिन राइस यूनिवर्सिटी के नए शोध ने चेतावनी दी है कि यह नौकरी आवेदकों के बीच निर्भरता को एकीकृत करने और प्रमुख विशेषताओं को संबोधित करने में सक्षम नहीं हो सकता है।


अध्ययन एआई प्रौद्योगिकियों और मशीन सीखने के तरीकों पर भरोसा करने वाले कर्मचारियों के चयन टूल द्वारा उठाए गए वैज्ञानिक, कानूनी और नैतिक चिंताओं की पड़ताल करता है। राइटर्स फ्रेड ओसवाल्ड, राइस यूनिवर्सिटी में मनोविज्ञान के प्रोफेसर; नैन्सी डी. टिपिन्स ग्रुप, एलएलसी के एनएलसी टिपिन्स और स्वतंत्र विश्लेषक एस.एस. मॉर्टन मैकबील ने इस तकनीक के अनुप्रयोग की समीक्षा की।

ओसवाल्ड का कहना है कि यह एआई प्रौद्योगिकी-नौकरी आवेदन प्रक्रिया और संभावित कर्मचारियों की स्क्रीनिंग पर समय बचाएगा, जिसमें गेम, वीडियो-आधारित साक्षात्कार और डेटा खनन उपकरण शामिल हैं। लेकिन उनका मानना ​​है कि इन उपकरणों की प्रभावशीलता संदिग्ध है। उदाहरण के लिए, उनका तर्क है कि एआई तकनीक सफल प्रदर्शन, टीम वर्क और बढ़ी हुई विविधता से जुड़े व्यक्तित्व लक्षणों और काम से संबंधित कौशल की अनदेखी कर सकती है।

“एक उदाहरण के रूप में खेलों का उपयोग करने के लिए, याद रखें कि बच्चे कैसे प्रयोगों से बचते हैं और खेल पसंद करते हैं?” ओसवाल्ड कहते हैं। “एक ही विचार काम पर रखने पर लागू होता है, जहां आवेदकों को गेम खेलने के लिए प्रेरित किया जाएगा, और गेम डेटा कम से कम पारंपरिक प्लेसमेंट टेस्ट के रूप में उपयोगी होगा। इसमें कोई संदेह नहीं है कि गेम शामिल होंगे, लेकिन हमें और डेटा चाहिए। बहस करने के लिए भर्ती स्थितियों में चयन उपकरण के रूप में खेलों के प्रदर्शन के बारे में।”

भर्ती प्रक्रिया में मशीन लर्निंग का उपयोग पहुंच और विविधता के बारे में चिंताएं पैदा करता है।

“एक उदाहरण लें जहां नौकरी आवेदक एक वीडियो साक्षात्कार के माध्यम से जाते हैं और फिर उनके डेटा को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा स्कोर किया जाता है,” ओसवाल्ड कहते हैं। “इसमें कार्य संबंधी विशेषताएं हो सकती हैं जैसे कार्य ज्ञान या विवेक से संबंधित उत्तर। हालांकि, अब हम अच्छी तरह से जानते हैं कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम आवाज, हावभाव और कई अन्य आकस्मिक विशेषताओं को उठा सकता है जो नौकरी के लिए उपयुक्त नहीं हैं। चेहरे के भाव ।”

ओसवाल्ड बताते हैं कि यदि कोई आवेदक अल्पसंख्यक समूह में है या उसकी विकलांगता है, तो इन समूहों में उनकी व्यक्तिगत क्षमताओं को समझने और उनका मूल्यांकन करने के लिए एल्गोरिदम पर अधिक डेटा नहीं हो सकता है, जो भर्ती प्रक्रिया में विविधता को सीमित कर सकता है।

अंत में, यह शोध नियोक्ताओं के बारे में गंभीर नैतिक चिंताओं को प्रकट करता है जो ऐसी जानकारी की समीक्षा कर रहे हैं जो किसी कर्मचारी के आवेदन पैकेज का हिस्सा नहीं है। अतीत में, नौकरी के आवेदक संभावित नियोक्ता द्वारा समीक्षा की गई वस्तुओं को बहुत सावधानी से प्रबंधित कर सकते थे, लेकिन अब, मशीन प्रौद्योगिकी असंबंधित वस्तुओं के लिए इंटरनेट का उपयोग कर सकती है।

“सिर्फ इसलिए कि कंपनियां आवेदक की जानकारी के लिए इंटरनेट को माइन कर सकती हैं, इसका मतलब यह नहीं है कि उन्हें चाहिए,” ओसवाल्ड कहते हैं। “इस चिंता से संबंधित, अब हम देख रहे हैं कि कैसे आवेदक की गोपनीयता और अखंडता के मुद्दे कॉर्पोरेट नीतियों और राज्य और संघीय कानूनों को प्रभावित करने लगे हैं।”

ओसवाल्ड और उनके सहयोगियों को उम्मीद है कि यह शोध उन लोगों के लिए कार्रवाई के लिए एक कॉल के रूप में काम करेगा जो जिम्मेदारियों, जोखिमों और अन्य संबंधित मुद्दों का आकलन करने में शोधकर्ताओं को शामिल करने के लिए इस तकनीक का विकास और उपयोग करते हैं।

“एआई-आधारित कार्मिक चयन उपकरण के बारे में वैज्ञानिक, कानूनी और नैतिक चिंताएं: एक कॉल टू एक्शन” के नवीनतम अंक में जारी किया गया। कर्मचारी मूल्यांकन और परिणाम।


NYC का लक्ष्य AI भर्ती टूल में अग्रणी बनना है


और जानकारी:
नैन्सी टिपिन्स एट अल।, एआई-आधारित कार्मिक चयन टूल के बारे में वैज्ञानिक, कानूनी और नैतिक चिंताएँ: कॉल टू एक्शन, कर्मचारी मूल्यांकन और परिणाम (2021) डीओआई: 10.25035 / रूट.2021.02.001

राइस विश्वविद्यालय द्वारा प्रस्तुत

उद्धरण: अनुसंधान: सर्वश्रेष्ठ कर्मचारियों को काम पर रखने के लिए एआई टेक्नोलॉजी नो सिल्वर बुलेट (23 नवंबर, 2021) 23 नवंबर, 2021 को https://phys.org/news/2021-11-ai-technology-silver-bullet-hiring.html से लिया गया।

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