디지털 혁신과 인공 지능의 발전은 다양한 새로운 인재 식별 및 평가 도구를 만들어 냈습니다. 이러한 기술 중 상당수는 조직이 올바른 직업에 적합한 사람을 찾고 그 어느 때보 다 빠르고 저렴한 잘못된 직업에 대해 잘못된 사람들을 선별 할 수있는 능력을 향상시킬 수 있도록 도울 것을 약속합니다.
이러한 도구는 데이터 기반의 인적 자본 결정을 추구하는 조직의 손에 전례없는 힘을 넣어. 또한 피드백을 민주화 할 수있는 잠재력을 가지고있어 수백만 명의 구직자가 자신의 강점,개발 요구 사항,잠재적 인 경력 및 조직 적합성에 대한 데이터 기반 통찰력을 제공합니다. 특히,우리는 게임 기반 평가,소셜 미디어 게시물을 긁는 봇,후보자의 작문 샘플에 대한 언어 분석,음성 콘텐츠,음성 톤,감정 상태,비언어적 행동 및 변덕스러운 단서를 분석하기 위해 알고리즘을 활용하는 비디오 기반 인터뷰의 급속한 성장(및 그에 상응하는 벤처 캐피탈 투자)을 보았습니다.
이 새로운 도구는 채용 및 평가 공간을 방해하고 있지만,그들은 그들의 정확성과 그들이 소개하는 윤리적,법적 및 개인 정보 보호에 미치는 영향에 대해 아직 대답하지 않은 많은 질문을 남깁니다. 이것은 특히 신파이,원더리치 테스트,레이븐 프로그레시브 매트릭스 테스트,또는 과학적으로 도출되고 관련 직무에 대해 신중하게 검증 된 호건 성격 인벤토리와 같은 더 오랜 심리 측정 평가와 비교할 때 지원자의 점수와 후속 직무 성과 간의 신뢰할 수있는 연관성을 확인합니다(독립적이고 신뢰할 수있는 학술 저널에 증거를 게시). 최근에도 미국에 대한 관심과 관심이 있었다. 새로운 기술(특히 얼굴 분석 기술)이 구직자 간의 기회 균등에 부정적인 영향을 미칠 수 있는지에 대한 상원.
이 문서에서는,우리는 구직자의 개인 정보 보호에 새로운 기술의 잠재적 인 영향뿐만 아니라,장애인과 미국 법 및 기타 연방 및 주 고용 법률에 따라 후보자의 보호에 대한 영향에 초점을 맞 춥니 다. 고용주는 자신의 가족 상태 나 정치적 성향에 대해 후보자에게 물어볼 수 없거나 물어서는 안된다는 것을 알고 있습니다.,또는 임신 여부,직진,게이,슬픔,외롭고,우울함,신체적 또는 정신적으로 아프거나,너무 많이 마시거나,약물을 남용하거나,너무 적게 자고 있는지. 그러나 새로운 기술은 이미 적절한(또는 심지어)동의없이 간접적으로 이러한 많은 요소를 식별 할 수 있습니다.
구직자 평가 및 평가의 용감한 새로운 세계의 현재 모호성을 탐구하기 전에 과거를 살펴 보는 것이 도움이됩니다. 심리 측정 평가는 100 년이 넘는 기간 동안 사용되어 왔으며,신병을 범주로 분류하고 다양한 역할에서 성공할 가능성을 결정한 미군의 육군 알파의 결과로 더 널리 활용되었습니다. 전통적으로 심리 측정은인지 능력 또는 지능,성격 또는 기질,정신 건강 또는 임상 진단의 세 가지 범주로 분류되었습니다.
1990 년 미국 장애인 법(에이다)의 채택 이후,고용주는 일반적으로 고용 전 후보자 평가의 요인으로 신체 장애,정신 건강 또는 임상 진단에 대해 문의 및/또는 사용하는 것이 금지되어 있으며,그렇게 한 회사는 소송을 제기하고 비난을 받았습니다. 본질적으로,장애-신체적 또는 정신적 여부-고용주가 자신의 사생활에 대한 지원자 관입 질문을해서는 안,고용 결정에 계정에 개인 인구 통계 학적 정보를 취할 수없는 것처럼 고용주가 사전 고용 단계에 대해 문의 할 수없는”개인”정보로 결정되었다.
인지 능력과 지능 테스트는 다양한 직업에서 직업 성공의 신뢰할 수 있고 유효한 예측 인자로 밝혀졌습니다. 그러나 이러한 종류의 평가는 성별,인종,연령 또는 출신 국가에 의해 정의 된 것과 같은 특정 보호 집단에 부정적인 영향을 미칠 경우 차별적 일 수 있습니다. 고용주가 다른 보호된 그룹의 상대적인 점수에 의해 정의되는 그런 불리한 충격이 있기 위하여 발견된 평가를 이용하는 경우에,고용주는 평가 방법론이 문제의 특정한 일에 있는 성공의 직업 관련 그리고 예언한ㄴ다는 것을 증명해야 한다.
성격 평가는 성격 특성과 보호 된 인구 통계 학적 변수 또는 장애 사이에 상관 관계가 거의 없거나 없기 때문에 고용주에게 차별에 대한 가능한 책임을 노출시킬 가능성이 적습니다. 또한 성격과 직무 수행 간의 관계는 컨텍스트(예:역할 또는 직무 유형)에 따라 달라집니다.
불행히도,사전 고용 평가에 점점 더 많이 사용되는 차세대 인재 도구에 대한 정보는 훨씬 적습니다. 이러한 도구 중 상당수는 과학적으로 파생 된 방법이나 연구 프로그램이 아닌 기술 혁신으로 등장했습니다. 결과적으로,그들이 무엇을 평가하는지,그들의 기본 가설이 유효한지,또는 왜 그들이 구직자의 성과를 예측할 것으로 예상 될 수 있는지 항상 명확하지 않습니다. 예를 들어,연설과 인간의 목소리의 물리적 특성—오랫동안 성격의 요소와 관련이 있음—은 직무 수행의 개인차와 관련이 있습니다. 도구가 일관된 보컬 케이던스 또는 피치와 같은 음성 패턴에 대한 선호도를 나타내거나 법적으로 보호받는 그룹의 구직자에게 부정적인 영향을 미치지 않는”우호적 인”음색 인 경우 법적 문제는 없습니다.하지만 이러한 도구는 과학적으로 검증되지 않았을 수 있으므로 잠재적 인 차별적 인 부정적인 영향을 통제하지 못할 수 있습니다.이는 고용주가 맹목적인 신뢰에 대한 책임을 질 수 있음을 의미합니다. 또한,생리적으로 결정된 그들의 목소리에 따라 사람들을 선별하는 것이 윤리적인지 여부에 대한 설득력있는 가설이나 방어 가능한 결론은 아직 없습니다.
마찬가지로 소셜 미디어 활동(예:페이스 북 또는 트위터 사용)은 사람들의 dark 특성을 포함하여 사람들의 지능과 성격을 반영하는 것으로 밝혀졌습니다. 그러나 사용자가 일반적으로 다른 목적으로 이러한 앱을 사용하고 공개 게시물에서 사적인 결론을 도출하기 위해 데이터 분석에 대한 동의를 제공하지 않았을 때 고용 목적을 위해이 데이터를 채굴하는 것이 윤리적입니까?
채용 환경에서 사용될 때,신기술은 사생활에 관한 여러 가지 새로운 윤리적 및 법적 문제를 제기하는데,이는 우리가 공개적으로 논의되고 논의되어야 한다고 생각한다:
1)개인 속성과 관련된 후보자 사생활 보호 측면에서 기업이 직면하게 될 유혹은 무엇인가?
기술이 발전함에 따라 빅 데이터와 인공 지능은 개인,개인 속성에 대한”프록시”변수를 지속적으로 결정할 수있게 될 것입니다. 예를 들어,오늘날 페이스 북의”좋아요”는 성적 지향과 인종을 상당한 정확도로 추론하는 데 사용될 수 있습니다.. 정치적 제휴 및 종교적 신념은 쉽게 식별 할 수 있습니다. 기업은 후보자를 선별하기 위해 이와 같은 도구를 사용하려는 유혹을받을 수 있으며,결정이 보호 된 특성을 기반으로 직접 이루어지지 않기 때문에 법적으로 실행 가능하지 않다고 믿습니까? 고용주는 단순히 신청자의 개인 정보를 식별하는 데 있어서 어떠한 법규도 위반하지 않을 수 있지만,출생지,인종,모국어 등 보호되는 범주에 의존하거나 신체적 질병이나 정신적 질병 등 고려할 권리가 없는 개인 정보를 근거로 고용이 불리한 결정을 내릴 경우 회사는 법적 노출에 취약해질 수 있습니다. 고용주가 이러한 프록시 변수를 사용하여 도구에 의존 한 경우 법원이 상황을 처리하는 방법은 불분명하다; 그러나 특정 보호 또는 사적 특성에 따라 불리한 조치를 취하는 것은 불법이라는 사실이 남아 있습니다.
이것은 얼굴 인식 소프트웨어에도 적용될 수 있는데,최근의 연구에 따르면 얼굴 읽기 인공 지능은 후보자의 성적 및 정치적 성향뿐만 아니라 높은 정확도로 기분이나 감정과 같은”내부 상태”를 곧 식별 할 수 있습니다. 미국 장애인 법의 적용은 어떻게 바뀔 수 있습니까? 또한 직원 거짓말 탐지기 보호법은 일반적으로 고용주가 거짓말 탐지기 검사를 고용 전 검사 도구로 사용하는 것을 금지하고 유전 정보 차별 금지법은 고용주가 고용 결정에 유전 정보를 사용하는 것을 금지합니다. 그러나 위에서 언급 한 기술 도구에 의해 진실,거짓말 또는 유전 적 특성에 관한 똑같은 종류의 정보가 결정될 수 있다면 어떨까요?
2)기업은 라이프 스타일과 활동에 관한 후보자의 개인 정보 보호 측면에서 어떤 유혹에 직면 할 것인가?
고용주는 이제 매주 일요일 아침 한 후보자의 온라인”체크인”,노인 부모를 확인한 치매 치료 시설에 대한 다른 후보자의 검토,민사 법원에서 세 번째 이혼 신청과 같은 정보에 액세스 할 수 있습니다. 이 모든 것들,그리고 더 많은,디지털 시대에 쉽게 검색 할 수 있습니다. 빅 데이터는 우리가 온라인으로 가서 수집하고 우리가 아직 상상조차 할 수없는 도구에 의해 슬라이스 및 다이 싱 할 수있는 정보를 조립 사방 우리를 따르고있다-아마도 특정 역할에 대한 우리의 피트니스(또는 그 부족)에 대한 미래의 고용주를 알릴 수있는 도구. 그리고 빅 데이터는 더 커질 것입니다;전문가에 따르면,세계 데이터의 90%는 단지 지난 2 년 만에 생성되었다. 데이터의 확장으로 오용 및 결과 차별에 대한 잠재적 인 확장을 제공—의도적 또는 의도하지 않은 중.
일반 데이터 보호 규정에 따라 개인 정보 보호에 대한 접근 방식을 조화시킨 유럽 연합과 달리 미국은 주로 주법에 의해 주도되는 개인 정보 보호에 대한 패치 워크 접근 방식에 의존합니다. 소셜 미디어와 관련하여 특히 주정부는 고용주가 고용 조건으로 개인 인터넷 계정에 암호를 요청하는 것을 방지하기 위해 2012 년에 법안을 도입하기 시작했습니다. 20 개 이상의 국가 고용주에 게 적용 되는 법률의 이러한 종류를 제정 했다. 그러나,직장에서 새로운 기술의 사용에 일반적인 개인 정보 보호의 관점에서,덜 구체적인 지침 또는 조치가 있었다. 특히,입법은 잠재적으로 후보자 또는 직원 데이터의 고용주의 사용을 제한 할 캘리포니아 통과했다. 일반적으로 주 및 연방 법원은 새로운 기술과 관련된 직원의 개인 정보를 분석하기위한 통합 된 프레임 워크를 채택하지 않았습니다. 테이크 아웃은 적어도 지금은,빅 데이터의 시대에 직원의 개인 정보 보호는 불안 남아 있다는 것입니다. 이 주의 대 한 밖으로 호출 하는 충돌된 위치에 고용주를 박 았: 최첨단 기술은 매우 유용 할 수 있습니다 사용할 수 있습니다. 그러나 그것은 당신에게 이전에 개인으로 간주 된 정보를 제공하고 있습니다. 고용 맥락에서 사용하는 것이 합법적입니까? 그리고 후보자가 동의하지 않았는지 고려하는 것이 윤리적입니까?
3)장애 관련 후보자 프라이버시 측면에서 기업은 어떤 유혹에 직면할 것인가?
미국장애인법은 정신장애인을 신체장애와 함께 그 범위에 정면으로 두고,그 장애가 중대한 생활활동을 실질적으로 제한하거나,그 사람이 그러한 장애에 대한 기록을 가지고 있거나,또는 그 사람이 그러한 장애를 가지고 있다고 인식되는 경우 개인을 장애인으로 규정한다. 약 10 년 전,미국 균등한 고용기회위원회(EEOC)발급 안내를 말하는 것을 확장하는 목록의 개성 무질서에서 설명하는 정신 문학 수 있으로 자격을 정신적 장애가 및 ADA 법 개정안에 대해 개인을 설정하는 그 또는 그녀는 장애인의 의미 내에서 에이다. 그 결과,에이다 아래에서 보호받는 사람들의 범주는 이제 사회적 상황에서 의사소통하는 데 중대한 문제가 있는 사람들,집중하는 데 문제가 있는 사람들,또는 다른 사람들과 상호작용하는 데 어려움이 있는 사람들을 포함할 수 있다.
장애에 대한 새로운 질문을 제기하는 것 외에도,기술은 인구 통계 학적 또는 기타의 차이와 관련하여 새로운 딜레마를 제시합니다. 이러한 시스템이 특히 인종과 성별과 관련된 학습 된 편견을 드러내는 실제 상황이 이미있었습니다. 아마존은,예를 들어,이력서를 검토 할 수있는 자동화 된 인재 검색 프로그램을 개발—이 회사는 프로그램이 성 중립적 인 방법으로 후보를 평가하지 않은 것을 알게되면 포기했다. 이러한 편견을 줄이기 위해 개발자는 인공 지능 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터의 균형을 조정하여 모든 그룹을 적절하게 나타냅니다. 기술이 가지고 있고 배울 수있는 정보가 많을수록 잠재적 편견을 더 잘 제어 할 수 있습니다.
결론적으로,새로운 기술은 이미 공공 및 민간 속성,”특성”과”상태”사이의 경계를 새로운 방식으로 교차 할 수 있으며,미래에는 점점 더 그렇게 할 수있을 것이라고 믿을만한 모든 이유가 있습니다. 인공 지능,빅 데이터,소셜 미디어 및 기계 학습을 사용하여 고용주는 후보자의 사생활,사적인 속성,사적인 도전과 마음 상태에 더 많이 접근 할 수 있습니다. 이 우리가 여기에 제기 한 개인 정보 보호에 대한 새로운 질문의 많은 쉬운 대답은 없지만,우리는 그들이 공개 토론과 논쟁의 모든 가치가 있다고 생각합니다.