当前位置:首页 > 报告详情

当人工智能出错时:如何应对人工智能招聘事件的现场演练.pdf

上传人: 芦苇 编号:651638 2025-05-01 11页 937.11KB

word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
本文主要内容是一个关于AI在招聘中出错的实战演练。首先进行了5分钟的欢迎和介绍,接着10分钟内讨论了HR相关的AI使用案例,包括关键法律考虑因素。然后通过TTX更新展示了四个案例:1) "Poor"申请激增,2) 类似DDoS的攻击,3) 算法编辑导致的问题,4) 切换到开放循环LLM。案例一是 Naples Lifestyle,一个大型零售公司,其使用的RecruAIte是一个内部闭环AI工具,用于初步筛选所有工作申请,但招聘团队只关注RecruAIte标记的简历。案例二是外部威胁行为者故意向公司发送大量垃圾简历,导致RecruAIte误认为它们是好简历并优先考虑。案例三是 Naples AI团队成员一个月前更改了RecruAIte的算法,导致该工具优先考虑白人、私立学校教育的男性简历,严重损害了多元候选人的机会。案例四是AI团队成员将底层LLM切换为更便宜的开环选项,但开环LLM提供商无法识别或删除系统中的数据,也无法对数据进行去训练。最后5分钟是总结,参与者被邀请评价这次会议并给出改进建议。
"AI招聘工具出现问题的应对策略有哪些?" "如何评估和提高AI招聘工具的准确性?" "如何防范和应对AI招聘过程中可能出现的风险?"
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠