現実を見よう：たとえ最善の意図をもってしても、AIシステムは私たち自身の無意識のバイアスを反映する可能性がある。ダニエル・カーネマンとエイモス・トヴェルスキーは、プロスペクト理論に関する画期的な研究で有名なように、人間は意思決定に影響を与える認知バイアスに陥りやすい。
考えてみてほしい。私たちはしばしば近道やヒューリスティック（単純な経験則）に頼って、素早い判断を下している。これは無意識のバイアスにつながり、自分に似ている人や既存のステレオタイプに当てはまる人を不用意に好んでしまう。
では、過去の採用データに基づいて訓練されたAIシステムを想像してみよう。そのデータに過去の偏見が反映されていれば、たとえその偏見がもはや適切でなく正当化できないものであったとしても、AIは不注意にもその偏見を永続させてしまうかもしれない。そうなると、ある「理想的な」プロフィールに当てはまらないという理由だけで、有能な候補者が見落とされてしまうという事態につながりかねない。
例えば、過去の採用決定が性別や民族性に関連した無意識のバイアスに影響されていた場合、そのようなバイアスが存在する論理的理由がなくても、AIがそのパターンを模倣し始めるかもしれない。
これを軽減するためには、システムを訓練するために使用するデータに細心の注意を払う必要がある。データ自体に潜在するバイアスを特定し、排除することに積極的に取り組む必要がある。そのためには、慎重な分析、継続的なモニタリング、そしてAIシステムが真に公平で公正であることを保証するための絶え間ない努力が必要だ。
私たち自身の人間的なバイアスを認識し、AIシステムにおいてそれを軽減するための積極的な措置を講じることで、この強力なツールが、誰にとってもより公正で公平な職場を作るために使われることを確実にすることができる。
