Many companies now use artificial intelligence to review job applications because it can quickly analyze large numbers of résumés and find useful patterns related to job performance.
많은 회사들이 이제 채용 지원서를 검토하기 위해 인공 지능을 이용하는데, 그것이 많은 수의 이력서를 빠르게 분석하고 직무 성과와 관련된 유용한 패턴을 찾을 수 있기 때문이다.
However, AI systems can sometimes produce wrong or unclear results because they are trained on existing data that may include hidden social biases.
그러나, AI 시스템은 숨은 사회적 편견을 포함할 수도 있는 기존의 데이터로 훈련되기 때문에 때때로 잘못되거나 불분명한 결과를 만들어 낼 수 있다.
These biases can significantly influence how the systems evaluate applicants.
이러한 편견들은 그 시스템이 지원자를 평가하는 방법에 상당히 영향을 미칠 수 있다.
For example, a recent experiment found that AI systems could infer applicants’ racial backgrounds from their names and produce unfair evaluations as a result.
예를 들어, 최근 한 실험은 AI 시스템이 지원자의 이름으로부터 그들의 인종적 배경을 추론하고 그 결과로 불공정한 평가를 만들어 낼 수 있음을 발견했다.
What makes matters worse is that the AI presents its results in a clear and confident way.
문제를 더 악화시키는 것은, AI가 그 결과를 명확하고 확신에 찬 방식으로 제시한다는 것이다.
So employers might be inclined to accept them without carefully checking how the results were actually produced.
따라서 고용주들은 그 결과들이 실제로 어떻게 만들어졌는지 신중하게 확인하지 않은 채 그것들을 받아들이는 경향이 있을 수도 있다.
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