「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。