採訪.撰文 簡鈺璇
人才男女比不均,問題可能出在職缺敘述!美光科技如何靠 AI 減少徵才偏見?
「有時需要早上 6 點活動支援人手,你家住在哪邊呢?」「業務常需要應酬,你酒量好嗎?」上述是面試常見的問題,乍看也符合職務性質的要求。
但每個問題背後,都有個對該職務的偏見假設:酒量好代表客戶關係佳、家住得遠容易遲到。當你問出這些問題,腦中的預設立場會導引決策,美光科技公司(Micron)的人才招募處長張嵋嵐說:「面試最可怕的是還沒有發現對方是個人才,就因為自己的偏見而否定他了。」
比較好的問法會是「你在學校或前公司服務時,是否獲得全勤獎?」「好業務該如何維繫客戶關係?」,才能在面試中,判斷公司的職位需求與候選人的行為、經驗相符合。
更改徵才文案用詞,就能增加女性投履歷意願
要察覺自己的判斷偏見、問出不帶有偏見的問題、聘任與自己預設立場不符合的候選人成為工作夥伴,沒有想像中容易,整間公司都要意識到偏見帶來的負面影響,並將多元、平等和包容文化的精神落實在組織中。
台灣職場偏見、不接受多元文化的問題多嗎?張嵋嵐表示,通常多數優勢者感受不出來,爬梳數據就能比對企業招聘有沒有偏見。以半導體公司來說,最需要的是 STEM (science、technology、engineering、math)領域畢業生,假設每年 STEM 新鮮人中女性有 25%,但公司女性聘雇比例僅 15%,這中間流失的 10% 可能受到決策偏見的影響。女性員工比例不足的可能原因有二,一是公司的徵才文宣用詞帶有偏見,容易吸引男性的應徵者;二是面試官偏好男性面試者。
美光導入人工智慧(AI)工具,找到招聘文宣上的偏見用詞。例如職務需求中的「communication skill」(溝通技巧)一詞,屬於男性喜歡的用詞,會讓女性卻步,若要做到內容上的性別中立,改成「interpersonal skill」(人際交往能力)更好。
美光全球人才招募副總裁沈芝慧(Cher Whee Sim)也分享,研究指出女性通常要符合所有的職務需求,才會投履歷,男性符合 80% 就會申請,美光的求職系統會根據女性的個人資料,推薦她們感興趣的工作,鼓勵女性參與評選。
偵測出偏見也要給成員消化改善時間
在履歷篩選上,用人主管只會看到申請者資格和經歷,系統會隱藏姓名、性別、照片和地址,避免不自覺用個資推斷能力。
「AI 不可能代替你思考,」沈芝慧提到,面試這關還是由人決策,「決策不可能做到 100% 沒有雜訊或偏見,我們要做的是看到時,能及時阻止。」
美光在面試中,加入「候選人盟友」(candidate ally)機制,由內部員工資源團體像是女性領導人協會、支持 LGBTQ 社群等派人員擔任,觀察面試的過程,事後針對帶有偏見的問題善意提醒。舉例來說,當你詢問候選人的大學社團,如果是要了解他是否有領導力,這就是值得問的問題,但如果是因為自己也是該校社團的校友,想拉近關係,問題就有疑慮。
此外,每個職位會安排至少 2 位多元族群參與面試。制度實施後,台灣在招聘設備工程師就遇到挑戰,傳統上這個職務需要搬運設備,投履歷者多為男性。
好不容易找到女性候選人,有趣的是,「主管覺得這個女生還不錯,但我先不要聘用她!」張嵋嵐表示,要給大家消化自己偏見與學習的時間。後來美光還設計了減輕設備搬運負荷的工具,主管的用人疑慮變小了,大家的身體負荷減輕,最終也有女性設備工程師加入團隊了。
全體動員克服決策雜訊下,經過企業內外部研究,2021 年美光達到全球員工總報酬平等的目標,代表同地點做類似工作、績效相當的成員能獲得相對公平的薪酬。
美光人才招募處長 張嵋嵐
美國密西根州立大學文學教育碩士,投入人才招募行業已超過15年,先前活躍於亞太地區的高階獵人才工作,並曾任職於 Acer、Intel 等企業。