,ETH单双博彩（www.eth0808.vip）采用以太坊区块链高度哈希值作为统计数据，ETH单双博彩数据开源、公平、无任何作弊可能性。
先前，Google大规模裁员 1.2 万人之后，有数百名突然被裁员的员工涌入一个线上聊天室，对公司的冷酷裁员表达不满，同时也在讨论，高层是如何决定裁掉谁的？其中有人就表示，他认为有个精心设计、不违反任何法律的「无脑演算法」，选择了谁该被裁。
Google对此表示，他们的裁员决定「没有涉及任何演算法」。
但随着越来越多的 AI 工具被应用于职场，这些Google被裁员工的怀疑似乎并无道理。如今，许多人力资源主管使用机器学习软体分析数百万个与就业相关的资料点，从而得出哪些人可以参加面试、收到 offer、晋升或应该被留住的建议。
但据人力资源分析师和劳动力专家表示，随着硅谷的命运发生转变，这些 AI 工具可能会帮助处理一项更艰钜的任务：帮助人类决定谁将被裁掉。
人类总是有感情的动物，要决定拿走谁的饭碗，其实多少都会对于下决定的主事者产生心理上的影响。而裁员规模越大，造成的影响自然就更大。
今年 1 月份，针对 300 名美国公司人力资源主管的调查显示，98% 的人认为，软体和演算法将帮助他们在今年做出裁员决定。随着公司大量裁员，单靠人类很难完成如此繁复的任务。自年初以来，美国大公司的裁员人数已经悄悄达到五位数。
哈佛商学院教授约瑟夫・富勒（Joseph Fuller）表示，从科技巨头到家庭用品公司，大公司经常使用 AI 软体为发展中的的计画寻找「合适的人」。这些产品帮助建立了一份「技能清单」，可以帮助人资主管确定拥有何种工作经验、证书和技能的人选与不同的职位匹配。同理，这些工具也可以帮助裁员。
软体评测网站 Capterra 的高级人力资源分析师 Brian Westfall 说，自 2008 年经济衰退以来，人力资源部门变得「越来越依赖大数据」。他补充说，在做出裁员等棘手决定时，求助于演算法可能会帮助人资主管抚平愧疚感。
许多公司都在使用分析员工绩效资料的软体。在 Capterra 的调查中，70% 的人力资源主管表示，在评估裁员时，绩效是最重要的考核因素。Westfall 也表示，用于裁员的其他指标可能不那么明确。例如，人力资源演算法可以计算出哪些因素会导致某人有「跳槽风险」，以及更有可能离开公司。
Westfall 声称，AI 的介入也引发了许多问题。例如，如果某家公司有歧视问题，有色人种员工离开的比例可能会更高。但如果演算法没有接受过类似的培训，并不了解这种情况，它可能会认为非白人员工的「落跑风险」更高，并建议裁掉更多有色人种员工。
「在某种程度上，你可以看到滚雪球效应出现。你不知道资料是如何建立的，或者资料是如何受到影响的，而这些因素突然导致了糟糕的决策。」Westfall 说。
网友评论