亞馬遜AI被曝性別歧視？人事部門卻在悄悄給女性“開綠燈”
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你知道Google每年收到多少求職者的簡歷嗎？據JobVine統計，超過100萬份。
其他大公司也無外乎於此，而這毫無疑問對於HR來講是巨大的負擔。那有沒有可能用AI解決這個問題呢？
在過去幾年中，AI行業發展迅速。據Crunchbase統計，截止2018年，光是在矽谷研究或應用AI的公司就超過1400家。儘管做AI的公司多，目前行業裡的應用場景主要還是集中在教育、醫療、無人駕駛等方面。
作為科技巨頭，Amazon正在嘗試拓展新的應用場景——用AI給簡歷打分，幫HR分擔壓力。然而這項應用卻在最近被爆出一個巨大的問題。
AI偏愛男性應聘者？
Amazon的AI程式通過檢索簡歷中的關鍵詞，評估應聘者的能力以及和申請職位的匹配度，再綜合打分，給HR推薦理想的人選。
圖片來自網路，版權屬於作者
但是這個程式在應用一年後，卻被Amazon高層宣佈關停。這是為什麼呢？
原來AI程式在打分時，給男性應聘者的簡歷打分明顯比給女性打分高，也就是說AI更偏愛男性。Amazon的工程師們之後針對這一現象展開調查，發現原來AI程式在分析簡歷時，會識別暗示應聘者性別的關鍵詞，比如“女子學校”、“女子籃球隊”等，通過這些關鍵詞推斷應聘者的性別，並降低女性應聘者簡歷的評分。
但為什麼AI要針對女性呢？大家都是來找工作的，這不是明擺著性別歧視嗎？這個問題的答案，隱藏在AI深度學習的樣本里。
Amazon的工程師經過進一步的調查發現，原來AI程式偏愛男性應聘者，是因為AI深度學習的樣本來自於Amazon公司過去10年內收到的所有簡歷。而這些簡歷中，原本男性申請者就偏多，並且最終錄取的員工中也是男性居多。因此AI在深度學習的過程中形成了一種認知，那就是男性應聘者比女性更優秀。基於這種認知，AI給男性應聘者的簡歷評分更高。
之後Amazon的工程師針對這個現象，修改了AI程式的程式碼和演算法，讓AI程式不再通過檢索關鍵詞來推斷應聘者性別。但這種方法沒有實際解決問題。AI已經通過深度學習形成了“男性應聘者比女性更優秀”的認知，所以即便不檢索關鍵詞，工程師也不能保證AI不會通過其他方法推斷性別。
正因為如此，在AI程式被投入使用一年後，Amazon高層最終宣佈關停專案。
可能的解決方案
雖然Amazon關停了專案，但AI偏愛男性應聘者，是否真的無法通過優化程式解決呢？如果採用不同的樣本，又是否能改善這個問題呢？
為此小探就可能的解決方案，採訪了一位不願透露姓名的業內人士。
聽小探把整個事件徐徐道來之後，這位人士提出了一個方案：首先設定兩套AI程式，在深度學習的過程中，男性和女性的樣本分開學習，然後在評分過程中，先讓AI把簡歷按性別分為兩組，再用針對男性的AI程式給男性打分，用針對女性的給女性打分，這樣就能最大程度保證公平。
小探聽完之後不由得感嘆業內人士的專業性，談笑間便提出了一個具體的解決方案，似乎讓問題迎刃而解。然而，如果問題這麼簡單就能解決，為什麼Amazon的工程師們還拿它毫無辦法，以至於高層最終不得已關停了專案呢？小探懷著將信將疑的態度，又採訪了一位Google的工程師。
果不其然，這位工程師對“分開學習、分開評分“的方法產生了質疑：如果涉及兩個程式，分別深度學習兩個性別的樣本，那麼針對女性的AI程式因為樣本太少，學習不到需要的特性，從而在評分時很可能產生新的問題。
至於通過修改演算法，能否讓AI評分變得公平，這位工程師的答案是：很難。他向小探解釋道，現在深度學習一個很大的問題就是，模型極其難以解釋——當AI做出一個判斷時，工程師很難分析出它是怎麼作出這個判斷的。所以，也許Amazon的AI缺乏“可解釋性”。
“可解釋性”，簡單來說，就是當AI作出一個判斷，工程師能知道是AI神經網路的哪些部分，根據樣本中的哪些線索，得出了那個判斷。而Amazon最終選擇關停專案，很有可能是由於AI缺乏“可解釋性”，造成工程師不知道該修改AI神經網路中的哪些部分，導致問題一直無法被實際解決。因此這位工程師最後給出的論斷是，“工程上來講，想修復這個問題很難”。
不過，並不是所有工程師都對此不看好。小探採訪了一位微軟的工程師，他在電話中自信地表示：技術層面上，一定能實現公平對待男性和女性應聘者。
然而緊接著，他便反問小探：“但你是想反映公平，還是想反映真實？”
小探不禁陷入沉思。難道我們追求的公平——讓男性女性有同樣的機會就職——是不真實的嗎？
AI印證了現狀，HR卻想改變現狀
Amazon的AI偏愛男性應聘者，不僅暴露了Amazon公司內男多女少的問題，還反映了整個科技行業內男女比例失衡的現象。
據路透社統計，Amazon、Facebook、Apple、Google、Microsoft五家科技巨頭的員工中男性佔比分別為60%、64%、68%、69%、74%。而這五家公司中技術類職位男性佔比甚至更高，最高的Microsoft佔比達到81%。
各大科技公司員工男女比例
藍色為男性，紅色為女性
因此Amazon的AI並不是針對誰，而只是基於樣本映射出了現實——男多女少，是目前整個科技行業面臨的痛點。
為什麼這是痛點呢？首先，對於體量龐大的科技公司而言，男多女少意味著公司內部人員組成單一。要知道創新是科技公司的命脈，而創新往往是通過不同思維的碰撞產生的。一旦公司人員組成過於單一，思維的碰撞就會減少，導致創新減少，切斷了科技公司的命脈。
其次，過於明顯的男女比例失衡，容易給公司招致“性別歧視”的罵名。因為對於“高大上”的科技行業，公眾往往抱有一種美好的期望，認為在這個行業中一切都應該公平公正，因此一旦有一絲跡象表明了不公平現象的存在，比如男多女少的問題，公眾便會把公司推向社會輿論的風口浪尖，讓公司高層承擔巨大壓力。
出於諸如此類的種種擔憂，科技公司近些年都在嘗試解決男多女少的問題，而其中最簡單粗暴的方法就是多招女員工。在招聘過程中，HR往往會給女性申請者“降低門檻”，比如在評估時酌情提高對她們的綜合打分，或是在一男一女技能水平相當的候選人當中，選擇那個女性申請者。
對此，小探特地瀏覽了許多Reddit上討論招聘過程的帖子，並且詢問了一位當過面試官的朋友，最終得到了非常統一的答案：雖然面試官只給申請者評分，而最終決定權在委員會手裡，但是在同一個面試官給出相同評分的男性和女性申請者中，女性通常會得到委員會的更多考慮。
那麼，為何即使科技公司如此願意招女性，科技行業中男多女少的問題還是一直存在呢？根本原因在於：理工科的女性本來就少。
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據美國國家教育統計中心的資料顯示，2015年美國大學計算機專業的畢業生中，女性只佔18%。雖然這不是最新資料，但也足以說明問題——理工科的女性總數就很少，而科技公司中大多數職位都與技術相關，即使公司願意“開綠燈”，仍然很難提高女性在科技公司中的比例。
因此我們不難看出，AI的判斷是科技行業中男多女少的現狀的延續，HR人工的判斷則是渴望改變現狀的體現。然而目前的AI程式，只能通過樣本學習過去的規律，但還無法理解人基於社會現狀產生的某些需求。這或許才是Amazon高層決定關停專案的真實原因。
所謂“公平”就是一半男性一半女性？
“公平“這個話題，太過於辯證；公平與不公平的分界線，也很難定義。
對於目前科技行業內男多女少的現象，採訪中一位女性UI設計師說過一句話，給小探留下了很深的印象。這位設計師說：“男多女少也許是真的，但這不是歧視的產物。”
就像本文之前所說的，造成科技行業中男多女少的根本原因，不是科技公司不願意招女性，而是本來理工科的女性就少，因此難以在整個行業中呈現出“女性扛起半邊天”的景象。
人類社會從古自今，都強調分工協作的重要性；工業時代來臨後，分工協作更是大大提高了社會效率。不管出於任何原因，學習並從事技術相關工作的男性比女性多，是無可爭辯的現實，就像學習並從事營銷、傳媒、藝術等領域工作的女性比男性多一樣。因此，一半男性一半女性並不是真正的公平，因為這不符合社會的現狀。
那麼在這種現實背景下，強行增加科技行業中女性的比例，是否有些矯枉過正呢？在各方面技能相同的情況下，公司為了保證男女比例不失衡，有意選擇女性，是否又是另一種不公平呢？
小探認為，相比起男女人數比例，也許同一個崗位上，男性和女性做同樣多的工作，掙一樣多的工資，這才是真正的公平。
所以，人都還沒搞清楚什麼是公平，就想用機器來達到公平，實屬科技發展得“太著急”的表現。
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