工作场所中的人工智能、元宇宙和DEI
随着人工智能和元宇宙重塑工作，领导者应该考虑新兴技术影响DEI的三个关注领域和机会。
2023年夏天，当代表好莱坞演员和作家的工会举行罢工时，一个关键的症结是使用人工智能来完成人类作家和演员的工作。一家领先的商业银行宣布，其正在利用元宇宙和人工智能的结合力量来培训新员工处理模拟的现实世界情况。与此同时，欧盟已经通过了《人工智能法案》，该法案将要求使用人工智能进行就业，或工人管理的企业在部署人工智能平台之前进行偏见评估。
这些并不是孤立的例子。人工智能和元宇宙即将彻底重塑工作。随着这些技术重塑工作方式，将进入一个多元化、公平和包容性(DEI)已成为基本期望的工作世界。DEI倡议不仅有助于解决社会不平等问题，而且还有助于解决社会不平等问题。它们也使企业受益。通过引入具有不同背景和生活经历的群体，这些倡议可以建立包容性的心态和行为，从而释放思想多样性的创新潜力。那，底线是什么？世界经济论坛(WEF)、Gartner等机构的一项又一项研究证实，多元化程度较高的企业表现优于多元化程度较低的企业。
尽管我们努力提高DEI，但仍还有很长的路要走。世界银行估计，有24亿适龄工作妇女缺乏平等的经济机会。世界经济论坛预计，根据目前的进展速度，需要132年才能消除这一全球性别差距。其他研究发现，基于年龄、种族/民族和性别认同的歧视会带来重大的社会和经济成本。
人工智能和元宇宙在工作场所的兴起将如何影响DEI计划？这些技术带来了哪些新的机遇和挑战？
以下是人工智能和元宇宙影响DE&I计划的三个关键领域：
偏见多年来，专家们一直在警告人工智能可能存在偏见。人工智能系统通常是根据现实世界的数据进行训练的，这些数据往往体现了人类的偏见。因此，如果没有仔细的测试和防护，人工智能可能会严重破坏DEI倡议近年来取得的大部分进展。
生成式人工智能模型正在快速改进。其正在开发通常无法预见或测试的新兴功能，这可能会产生新的偏见，而研究人员尚未为此建立保障措施。
尽管如此，人工智能和元世界也可以创造新的机会来识别和减少工作场所的偏见。
例如，元宇宙体验可以通过允许个人进入具有不同背景和身份的其他人的经历来增强意识培训，从而深入了解他们可能面临的偏见和障碍。
偏见往往通过语言得以延续。例如，招聘启事中措辞的选择，可能会显著影响该职位对不同性别、种族和民族背景的申请人的吸引力。人工智能，特别是大型语言模型（LLM）在这里可能非常有用。这些模型可以经过训练来识别和纠正，招聘启事或面试问题中有偏见的术语。更好的是，经过适当培训和测试的LLM，可以撰写招聘广告，大大减少偏见语言。
访问全球大多数国家的不平等现象都在加剧。除其他外，这助长了民粹主义和民族主义、政治两极分化、劳工骚乱以及对全球化的强烈抵制。
如果不仔细考虑，生成式人工智能和元宇宙可能会加剧这一挑战。
随着这些工具成为新的工作场所规范，可能会造成新的数字鸿沟。访问虚拟现实中的元宇宙可能需要昂贵的设备。生成式人工智能可能会在接受过和未接受过其使用培训的人之间造成鸿沟。
更大的担忧是生成人工智能对劳动力市场的潜在影响。人工智能将补充某些类型的人类工作，使人类能够专注于更有成就感的工作，并增加全新的工作和职业——但其也可能取代某些形式的工作。这可能会加剧经济不稳定，并带来令人担忧的社会动荡后果。
然而，如果实施得当，元宇宙和人工智能可以增加传统边缘群体的访问机会。
考虑语言障碍。大约56%的万维网是英语的，这给非母语人士造成了访问障碍。LLM可以通过无缝翻译文本，和与多种语言的用户进行交互来克服语言障碍。这将使求职者无论其母语如何都能获得工作机会，同时允许雇主利用更广泛的人才库。
对于身体有残疾的员工来说，元宇宙同样可以改变游戏规则。尽管有《美国残疾人法案》等法律，但由于交通不便或不方便，实际进入工作场所仍然可能成为障碍。虚拟而非实体工作空间可以消除物理访问障碍，而在招聘过程中使用虚拟形象可以消除面试官的偏见。
元宇宙还可以让跨性别者和性别多样化的个人，通过使用其所选择的性别化身来展现真实的自我。
认知多样性认知多样性是DEI计划的一个重要重点。将来自不同背景和独特经历的人们聚集在一起，将带来更大的思维多样性。最近，增加认知多样性的努力已扩大到包括神经分歧的个体。
随着人工智能重塑工作并创造新的工作类别，其可能会产生非常适合神经分化个体的角色。例如，即时工程需要创造力、批判性思维、计算能力和细节导向，而不需要与他人进行复杂的面对面互动。
此外，人工智能本身最终可能成为工作场所认知多样性的新来源。到目前为止，生成式人工智能模型主要擅长创造性模仿。但生成式人工智能模型也正在以意想不到的方式迅速发展新兴属性。我们可以预期，人工智能的能力将继续增强，并为工作场所注入更多的创造力和认知多样性。
人工智能和元宇宙提供了一个独特的机会，可以减少偏见、增强包容性，并促进工作场所的认知多样性。然而，在实施过程中必须仔细考虑，因为它们也带来了新的挑战，如果不深思熟虑地解决这些挑战，可能会无意中导致偏见的长期存在和不平等的加剧。通过谨慎采用和持续警惕来实现平衡，将是确保这些技术为更加公平和多样化的工作世界做出积极贡献的关键。
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