Tính đa dạng trong ứng dụng AI, Chat GPT vào quản trị lao động
Các công cụ công nghệ và hệ thống giám sát số hóa ngày càng được sử dụng nhiều hơn để quản lý lực lượng lao động tại nơi làm việc hiện đại. Chẳng hạn, hệ thống GPS cho phép giám sát vị trí và tốc độ của tài xế taxi hay tài xế giao hàng theo yêu cầu của các nền tảng công nghệ.
Các hệ thống này cũng có thể được sử dụng để xác minh, nhận biết sự tập trung số lượng lớn người tại địa điểm cụ thể để ngăn chặn hoặc phản ứng với hành động tập thể.
Tương tự, người lao động có thể sử dụng hệ thống định hướng tự động được thuật toán của ứng dụng giao cho nhiệm vụ tiếp theo. Thuật toán này cũng được thiết kế để đo tốc độ và sự siêng năng của người lao động trong việc hoàn thành nhiệm vụ. Thuật toán có thể đưa ra tiêu chí xác định hiệu suất dưới tiêu chuẩn nhằm loại trừ người lao động khỏi nền tảng và do đó dẫn đến việc “sa thải” dễ dàng hơn.
Trí tuệ nhân tạo (AI) cũng đang được sử dụng để giám sát người lao động để sắp xếp làm việc từ xa, cho phép họ thực hiện các hoạt động từ bên ngoài nơi làm việc truyền thống. Người lao động có quyền tự chủ nhiều hơn khi thực hiện công việc.
Hệ thống Worksmart Productivity Tool do công ty Crossover phát triển để giám sát những người làm việc từ xa bằng cách chụp ảnh màn hình máy tính của họ theo những khoảng thời gian cố định và thu thập dữ liệu khác.
Sau đó, dữ liệu này được chia sẻ với người lao động và người quản lý của họ thông qua “sổ nhật ký”, cơ sở dữ liệu mà các thẻ chấm công của bạn được hiển thị. Thậm chí, phần mềm này có thể trích xuất một bản tóm tắt để người lao động biết họ đã sử dụng thời gian như thế nào.
Một số công ty sử dụng phần mềm lọc web nhằm ghi lại và báo cáo dữ liệu như lịch sử web và mức sử dụng băng thông cho dù người lao động đang bật hay tắt mạng.
Dữ liệu cá nhân được thu thập trên internet, cũng như bằng cách truy cập thông tin có sẵn qua mạng xã hội cũng ngày càng được sử dụng nhiều hơn để đưa ra quyết định tuyển dụng; các thuật toán hoặc công cụ tự động để xác định ai sẽ được phỏng vấn, tuyển dụng.
Nếu được thiết kế và ứng dụng phù hợp, AI có thể giúp người lao động tìm được việc làm, kết nối nhà tuyển dụng với những nhân viên có giá trị, đồng thời nâng cao sự đa dạng, hòa nhập và khả năng tiếp cận tại nơi làm việc.
Người lao động cũng có thể quan tâm đến việc sử dụng các hệ thống ứng dụng giúp họ tập trung vào công việc, đồng thời ghi lại các hoạt động của họ một cách trung thực để nếu có bất kỳ điều gì không ổn, họ có thể chứng minh mình đã hành động siêng năng.
Doanh nghiệp và người lao động cũng có thể quan tâm đến việc ngăn chặn các hành vi bất hợp pháp như lừa đảo cũng như các hình thức quấy rối có thể xảy ra trực tuyến.
Ngoài ra, các hoạt động nhân sự như phân tích con người cũng dựa trên ý tưởng rằng trí tuệ nhân tạo có thể giúp quản lý lực lượng lao động tốt hơn bằng cách loại bỏ các thành kiến cá nhân của người giám sát và thay thế chúng bằng các số liệu khách quan và trung lập hơn. Do đó, việc sử dụng AI vàcác công cụ công nghệ khác để giám sát các hoạt động lao động không nhất thiết phải bị coi là tiêu cực.
Chat GPT là một mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng các kỹ thuật học sâu để tạo phản hồi giống như con người đối với lời nhắc bằng văn bản. Mô hình này dựa trên kiến trúc GPT-3.5, cho phép mô hình này tạo ra các phản hồi vừa chính xác vừa phù hợp với ngữ cảnh.
Chat GPT có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng, bao gồm chatbot, dịch vụ khách hàng và thậm chí cả nhân sự. Chat GPT có thể được sử dụng để tự động hóa quy trình tuyển dụng bằng cách trả lời các câu hỏi của ứng viên về yêu cầu công việc, văn hóa công ty và quy trình ứng tuyển.
Điều này có thể giải phóng các chuyên gia nhân sự để tập trung vào các nhiệm vụ khác trong khi vẫn đảm bảo rằng các ứng viên nhận được thông tin chính xác và kịp thời. Ngoài ra, Chat GPT cũng có thể được sử dụng để tự động hóa quy trình giới thiệu bằng cách trả lời các câu hỏi của nhân viên mới về chính sách, lợi ích và thủ tục của công ty.
Điều này có thể giúp nhân viên mới cảm thấy thoải mái và tự tin hơn trong vai trò mới của họ, đồng thời giảm khối lượng công việc cho các chuyên gia nhân sự.
Đặc biệt, Chat GPT có thể được sử dụng để thu thập phản hồi từ nhân viên về hiệu suất của họ và cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa để cải thiện. Điều này có thể giúp các chuyên gia nhân sự xác định các lĩnh vực mà nhân viên cần hỗ trợ thêm và tạo các kế hoạch cải thiện hiệu suất hiệu quả hơn và có thể sẽ sử dụng kết quả này để đánh giá người lao động.
Thách thức điều chỉnh pháp luật về lao động
Bất chấp những tác động tích cực của nó, AI và Chat GPT đặt ra những rủi ro mới đối với sự phân biệt đối xử trong việc làm. Đặc biệt là khi được thiết kế hoặc sử dụng không đúng cách đã trở thành tâm điểm trong nỗ lực nhắm mục tiêu của các cơ quan thực thi pháp luật.
Nhà tuyển dụng phải thông minh, minh bạch và hiểu biết về cách họ sử dụng AI tại nơi làm việc. Khi được sử dụng đúng cách, các công cụ AI có khả năng giúp quy trình tuyển dụng nhanh hơn và hiệu quả hơn, đồng thời loại bỏ cả sự thiên vị có ý thức và vô thức.
Tháng 5/2022, Ủy ban Cơ hội việc làm Bình đẳng (EEOC) đã công bố hướng dẫn nhằm giúp các nhà tuyển dụng Hoa Kỳ tuân thủ Đạo luật về Người khuyết tật Hoa Kỳ (ADA) trong khi sử dụng AI tại nơi làm việc.
Cùng ngày, Bộ Tư pháp Hoa Kỳ đã đăng hướng dẫn riêng của mình về phân biệt đối xử với người khuyết tật liên quan đến AI. Cả hai bộ hướng dẫn đều phác thảo những cách tiềm ẩn mà AI và các công cụ tuyển dụng tự động có thể vi phạm ADA.
Tương tự và tổng quát hơn, ít nhất 16 bang sau đó đã đưa ra các dự luật hoặc nghị quyết liên quan đến trí tuệ nhân tạo tại nơi làm việc. Tất cả đều ở các giai đoạn khác nhau của quy trình lập pháp và mở đường cho những bang khác.
Nhưng cho đến khi các quy định như vậy được thực hiện, các thuật toán thiên vị có khả năng tạo ra tác động khác nhau trên một số nhóm ứng viên hoặc nhân viên nhất định mà nhà tuyển dụng không có ý định phân biệt đối xử.
Những vấn đề này càng phức tạp hơn khi người sử dụng lao động thuê một nhà cung cấp bên thứ ba để lập trình các thuật toán. Bởi vì mã của nhà cung cấp có thể được xác định là bí mật thương mại và do đó không được minh bạch cho nhân viên, ứng viên hoặc thậm chí là người sử dụng lao động bị ảnh hưởng.
Trong bối cảnh của các công cụ máy học hoặc AI , kiểm tra sai lệch là một đánh giá khách quan nhằm kiểm tra tác động khác nhau của công cụ đối với các tầng lớp được bảo vệ (chẳng hạn như chủng tộc, dân tộc, giới tính hoặc khuyết tật).