企業はAIベースのアルゴリズムを使った人材採用を増やしていますが、研究によって、これが採用におけるバイアスを生み、格差を助長しうることが示されています。
性格を測定するAIシステムは信頼性に欠けるおそれがあり、採用担当者や応募者の知らないうちに採用プロセスに組み込まれていることがある、と専門家は警告しています。
これらのツールがより適切に規制されるまでは、求職者はAIを活用した選考を突破するための戦略が必要だと、専門家は述べています。たとえば、応募書類を送る前に、その技術を使って自分の履歴書をチェックするといった方法があります。
では、求職者は問題のあるAI採用ツールをどう回避すればよいのでしょうか？
多くの働く人にとって、本人や身近な人が解雇された後の休暇シーズンは、キャリアに先行き不透明感が漂う時期となるでしょう。Meta、Amazonなどの企業を含め、数千人の従業員を削減した企業は増えており、その数は増え続けています。Joblistが労働者を対象に実施した最近の調査によると、雇用されている米国の求職者のほぼ4分の1が、今年、本人または知人が人員削減の影響を受けたと回答しています。
新しい仕事を探しているなら、企業が採用を行う際に用いている新たな手法の一つ、AIベースのアルゴリズムに出会うかもしれません。また専門家は、こうしたアルゴリズムが選考プロセスにどのように影響するのかは必ずしも明確ではないと指摘しています。
「AIのおかげで、採用は静かでありながらも、地殻変動を起こすような革命の最中にあります。多くのフォーチュン500企業は、毎年受け取る何百万件もの応募書類を選別するためにAIベースのソリューションを導入しています」と、NYUタンドン校の研究者らは最近のプロジェクトで記しています。「問題は、多くの企業が使用している技術を明かしたがらず、ベンダーもブラックボックス内の仕組みを明かしたがらないことです。それにもかかわらず、一部の自動意思決定システムが偏った、あるいは恣意的な判断を下すことを示す証拠があります」。彼らの主張は、採用アルゴリズムとそれを使用する企業は説明責任を負う必要がある、というものです。
アルゴリズムは不透明であるだけでなく、バイアスを生じさせ、採用における格差を助長することが示されています。しかし、規制の整備も進んでいます。2023年には、採用プロセスにおけるAIツールの使用を制限するニューヨーク市の法律が施行される予定です。ただし、規制当局がどのようにその施行を確実にできるのかは依然として不明確です。
企業が採用アルゴリズムを使用する理由は何でしょうか？
このプロジェクトに携わったNYU責任あるAIセンターのシニア研究員、Mona Sloane氏は、企業が自動意思決定システムに頼る理由は二つあると述べています。大量の応募者を分析するため、またはニッチなスキルセットや経験レベルを持つ人材を見つけるためです。たとえば、インターンシップや営業、サービス業の求人を埋めようとする雇用主は、アルゴリズムを使って候補者の母集団を絞り込みます。一方、ソフトウェアエンジニアや機械学習エンジニア、データサイエンティストといった技術分野のニッチな職種では、企業は自動意思決定システムを使ってこうした人材を探し出し、たとえ積極的に求職活動をしていなくても接触することがあります。
結局のところ、雇用主はリスク回避的であることで悪名高い、とカーネギーメロン大学の組織行動学・公共政策学教授であるDenise Rousseau氏は述べています。雇用主は候補者を絞り込む際、長期間の失業期間を含め、候補者を失格とする理由をどんなものでも探していることが多いのです。
AI採用の欠陥
Sloane氏は新しい論文で、性格を測定するために構築されたAIシステムは信頼できる検査手段ではないことを明らかにしました。すべての企業が採用プロセスで性格適性検査ツールを使用しているわけではありませんが、同氏は特に、採用担当者や応募者が知らないうちにツールが採用プロセスに組み込まれている点を懸念しています。
人事チームや求職者が、AI技術が評価プロセスにどのような影響を与えているかを把握していない場合、アルゴリズムは誰も当初は気づかないうちにバイアスや差別的な慣行を増幅させている可能性がある、とSloane氏は述べています。そして、仕事を求める応募者が最終的にその代償を負うことになります。
「現状では、候補者は情報を持っておらず、異議を申し立てる手段もありません。実は、採用担当者でさえ、候補者を検索した際に、なぜ特定の候補者がランキングの1ページ目に表示され、なぜ特定の人物が10ページ目に表示されるのかを把握していないのです」とSloane氏は述べています。「そのため、この点については透明性が大きく欠けており、異議申し立ての仕組みの整備が遅れています」。
幸いなことに、Sloane氏は、こうしたアルゴリズムの規制方法について、地方、州、連邦、国際の各レベルの規制当局と話し合いを行ってきたと述べています。そして、ニューヨーク市のような新たな法律には、同氏も期待を寄せています。国際的な規制も近いうちに導入される可能性があり、同氏は、AI技術の利用を制限する可能性もある欧州連合の提案を挙げています。
求職者として採用アルゴリズムに対処する方法
しかし、これらのツールがより適切に規制されるまでは、求職者はAIを活用した選考を突破するための戦略が必要です。
Sloane氏は、採用アルゴリズムへの最適化のために、AI自体の知見を活用した手法を提案しています。まず、AIが正確に読み取れるように、シンプルなデザインと文章で構成された簡略版の履歴書を提出しましょう。AIと人間の両方による審査に対応するため、複数バージョンの履歴書を作成することも検討できます。また、JobscanやVMockなどのソフトウェアを使えば、提出前にAI向けに履歴書を確認・改善できます。
履歴書が不採用となる危険がある場合（たとえば長期の就業空白がある場合）には、もう一つの対策として、継続的な学習やマイクロクレデンシャルの取得などにより、候補者として可能な限り生産性が高く見えるようにすることも挙げられます。
また、立法者が新たな採用技術を適切に規制する方法を検討する間も、Sloane氏とRousseau氏はいずれも、求職者が面接を希望する企業の従業員とつながることを勧めています。応募書類を審査する雇用主にとって、応募者が会社とつながりを持っていることは、その応募者が会社の仕組みをよく理解している可能性を示すことになる、とRousseau氏は述べています。
アルゴリズムがなくても、仕事に応募することは大変な負担になり得ます。しかし、立法者がこの技術の規制方法を検討している間も、求職者と採用担当者は、テクノロジーを活用した採用の限界を理解し、その欠点を是正するために人間の関与を取り戻す必要があります。
