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算法歧視背后,公司的數(shù)據(jù)素養(yǎng)有多高?

來源:36氪時間:2021-11-07 10:28:03

我們都讀過這樣的故事:人臉識別軟件無法識別深膚色面孔,或者機器人信貸員拒絕向某些群體提供抵押貸款。越來越多的研究表明,由不具代表性群體創(chuàng)建的算法導(dǎo)致了人工智能(AI )將我們社會中已普遍存在的不平等固化。隨著越來越多的企業(yè)愈加嚴(yán)重依賴數(shù)據(jù)和AI,這些算法歧視問題可能只會加劇。

多數(shù)企業(yè)現(xiàn)在都知道這一點。他們試圖弄明白的是:如何才能避免成為又一個壞榜樣?

答案很簡單:人人都需要批判性地思考正在收集的數(shù)據(jù)以及使用這些數(shù)據(jù)的方式。擴大在房間里幫助質(zhì)詢、構(gòu)建和監(jiān)控算法的圈子是我們開發(fā)可信賴AI的唯一途徑。做這項工作需要數(shù)據(jù) 素養(yǎng)——解析和組織復(fù)雜數(shù)據(jù)、解釋和總結(jié)信息、進行預(yù)測或者理解算法道德含義的能力。像數(shù)學(xué)一樣,它可以在入門級和高級模式下學(xué)習(xí),跨越多個學(xué)科,而且通常更具實用性,而非學(xué)術(shù)性。

在企業(yè)中培養(yǎng)數(shù)據(jù)素養(yǎng)也有助于數(shù)據(jù)團隊的多元化,他們在如何收集、處理和部署數(shù)據(jù)方面身處制定關(guān)鍵決策的最前沿。多元化數(shù)據(jù)團隊的重要性是我在擔(dān)任量化基金經(jīng)理的十多年里親身體會到的。人們普遍認(rèn)為,更多樣化的投資組合之所以表現(xiàn)出眾,是因為它們降低了風(fēng)險。但同樣有道理的是,多元化團隊之所以表現(xiàn)出眾,是因為他們降低了趨同思維的風(fēng)險。通過對整個企業(yè)的數(shù)據(jù)素養(yǎng)進行投資,企業(yè)可以在降低算法偏差風(fēng)險——以及識別數(shù)據(jù)經(jīng)??梢越沂镜钠渌屎蜋C會方面帶來更多差異化和創(chuàng)造性的視角。

然而,對數(shù)據(jù)進行的審視告訴我們,多數(shù)企業(yè)仍難以培養(yǎng)數(shù)據(jù)素養(yǎng)。90%的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為數(shù)據(jù)素養(yǎng)是公司成功的關(guān)鍵,但只有25%的員工對自己的數(shù)據(jù)技能充滿信心。不僅如此,還有一些估計表明,近九成的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人士是白人,只有18%是女性。來自聯(lián)合國大會的研究表明,就多元化而論,數(shù)據(jù)科學(xué)甚至落后于數(shù)字營銷和用戶體驗設(shè)計等其他技術(shù)型學(xué)科。

盡管需求明顯、緊迫性加劇,為何我們還沒有系統(tǒng)性地大規(guī)模教授數(shù)據(jù)素養(yǎng)?這一問題在過去幾年里激勵著我的工作。在Correlation One(我在2018年離開我的基金后與人共同創(chuàng)建的),我的團隊與金融服務(wù) 公司和《財富》500強企業(yè)合作,建立更具包容性的數(shù)據(jù)科學(xué)人才梯隊。從Target到強生公司再到哥倫比亞政府,通過幫助雇主評估其現(xiàn)有員工隊伍的能力,并為有追求的數(shù)據(jù)科學(xué)家提供免費培訓(xùn)(比如我們與軟銀和邁阿密市的合作),我們獲得了清晰的視野,更好地認(rèn)識到我們迫切需要擁有更具數(shù)據(jù)素養(yǎng)的員工隊伍,并幫助企業(yè)制定具體的做法,以使這一目標(biāo)成真。

以下是我們使用的部分策略。

1.讓數(shù)據(jù)素養(yǎng)成為全企業(yè)的頭等大事,而不僅限于技術(shù)部門員工。

數(shù)據(jù)素養(yǎng)不是一項技術(shù)能力,它是一項專業(yè)技能。鼓勵你的全體員工——營銷人員、銷售專業(yè)人員、運營人員、產(chǎn)品經(jīng)理等——通過每季度參與你主持的會議來培養(yǎng)他們的數(shù)據(jù)素養(yǎng),你在會議上的話題涵蓋數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、AI的可能藝術(shù)、數(shù)據(jù)如何與你的業(yè)務(wù)和道德及AI關(guān)聯(lián),以及如何使用數(shù)據(jù)溝通等。這種全企業(yè)范圍內(nèi)的重視是向數(shù)據(jù)優(yōu)先文化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。

開發(fā)一種內(nèi)部通用語言來談?wù)摂?shù)據(jù)、它如何與你的業(yè)務(wù)和行業(yè)交叉,以及它在如何改變你公司的特定崗位。

數(shù)據(jù)世界之大,充斥著流行術(shù)語和誤解。要以企業(yè)的身份樹立眼光,看看數(shù)據(jù)素養(yǎng)中的哪些要素對你的企業(yè)最為重要——如果你是一家金融服務(wù)公司,重要元素可能是概率和風(fēng)險衡量;如果你是一家技術(shù)公司,重要元素可能是實驗和可視化。在你的學(xué)習(xí)與發(fā)展(L&D)培訓(xùn)中,要開發(fā)使用這種語言的學(xué)習(xí)內(nèi)容,并演示它如何與你多個部門的業(yè)務(wù)相關(guān)聯(lián),這樣員工就能夠?qū)?shù)據(jù)素養(yǎng)和他們的工作流程之間的所有點關(guān)聯(lián)起來。

2.在企業(yè)內(nèi)創(chuàng)建空間,讓員工可以將業(yè)務(wù)概念和數(shù)據(jù)概念相關(guān)聯(lián)。

我們向Correlation One的所有客戶的建議之一是,讓員工能夠運用數(shù)據(jù)素養(yǎng)產(chǎn)生新的業(yè)務(wù)想法。比如,假設(shè)你的公司屬于音樂行業(yè)。作為你L&D計劃的一部分,讓員工利用他們新獲得的對數(shù)據(jù)素養(yǎng)的認(rèn)識來制定項目提案——結(jié)合他們對這一行業(yè)的認(rèn)知,會提出意想不到的節(jié)約成本或創(chuàng)收的新想法。同樣重要的是,你要授權(quán)他們自下而上推動一種新的數(shù)據(jù)優(yōu)先文化。

3.創(chuàng)建激勵機制,獎勵數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

采用你當(dāng)前審批創(chuàng)意或制定預(yù)算的流程,然后增加獎勵數(shù)據(jù)驅(qū)動思維的機制。比如,要求管理者在他們的提案中包含清晰的可視化效果,或者構(gòu)建能夠量化和實時跟蹤他們關(guān)鍵業(yè)績指標(biāo)(KPI)的儀表盤。如果你能夠為使用數(shù)據(jù)驅(qū)動思維提案提供更快的項目審批或更大的預(yù)算,從而將經(jīng)理的決策從直覺轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù),那么你很快就可以通過激勵機制的調(diào)整從管理者那里得到你想要的行為。

4.部署L&D計劃,在業(yè)務(wù)問題背景下教授數(shù)據(jù)素養(yǎng)——而這可以真正吸引員工。

在尋求持久轉(zhuǎn)型的企業(yè)中,在Coursera這樣的教育培訓(xùn)平臺訂閱服務(wù)通常達(dá)不到預(yù)想效果。這是因為當(dāng)學(xué)習(xí)具有社會性(與他人一起完成)、個性化(完成過程中有專家反饋)和情境性(與你正在解決的業(yè)務(wù)問題直接相關(guān))時,學(xué)習(xí)效果會好得多。開發(fā)這些個性化、社會化、情境化的學(xué)習(xí)計劃需要更密集的資源,但從員工對材料的投入度、員工對材料的保留以及賦予員工權(quán)力的角度來看,其好處是值得的。

也許最重要的是,我在Correlation One之前和期間的經(jīng)驗幫助我認(rèn)識到數(shù)據(jù)不是垂直的——它 不僅僅是類似數(shù)據(jù)科學(xué)家或數(shù)據(jù)工程師這樣的工作類別。相反,數(shù)據(jù)是水平的——它是一組技能,貫穿每一領(lǐng)域中越來越多的工作。具有數(shù)據(jù)技能的營銷人員是更好的營銷人員。具有數(shù)據(jù)技能的產(chǎn)品經(jīng)理是更好的產(chǎn)品經(jīng)理。運營、工程、銷售,甚至人力資源部門都是如此。不是每個人都需要懂得如何編碼,但不久每個人都需要數(shù)據(jù)素養(yǎng)。

歸根結(jié)底,數(shù)據(jù)素養(yǎng)遠(yuǎn)不止是機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué),它關(guān)乎的不僅僅是人工智能。數(shù)據(jù)素養(yǎng)不過是涉及人類在一個充滿數(shù)據(jù)的世界中更好地應(yīng)對——這就是我們現(xiàn)在比以往任何時候都更需要它的原因。

拉希德·薩巴爾(Rasheed Sabar) | 文

拉希德·薩巴爾是Correlation One的共同創(chuàng)始人和聯(lián)合CEO,這是一家專注于企業(yè)數(shù)據(jù)技能培訓(xùn)的技術(shù)公司。該公司正在打造一個更具包容性的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng),其中包括一些讓更多女性和代表性不足的群體參與數(shù)據(jù)工作的項目。

本文來自微信公眾號 “哈佛商業(yè)評論”(ID:hbrchinese),作者:HBR-China,36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

責(zé)任編輯:FD31
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