Module 2/4 22 phút
Thiên lệch: nguồn gốc và cách giảm
Step 1 / 3·Thiên lệch đến từ đâu
0/3 step hoàn thành
Learning objectives — sau module này bạn sẽ:
- Hiểu thiên lệch đến từ dữ liệu, thiết kế và cách dùng
- Biết các đặc điểm được bảo vệ không được dùng để quyết định
- Áp dụng rào chắn giảm thiên lệch trong công việc HR
Học ~6 phút
Thiên lệch đến từ đâu
Hiểu ba nguồn thiên lệch để phòng đúng chỗ.
Ba nguồn thiên lệch phổ biến
- Dữ liệu: học từ quá khứ có định kiến (như case Amazon) — AI lặp lại quá khứ, không tạo tương lai công bằng
- Thiết kế: chọn biến/tín hiệu tương quan với đặc điểm được bảo vệ (ví dụ mã vùng, tên trường có thể tương quan với giới/nguồn gốc)
- Cách dùng: tin AI một cách mù quáng, không giám sát, không cho phép khiếu nại
Đặc điểm được bảo vệ — KHÔNG dùng để chấm điểm
Tuyệt đối không dùng — và không để AI suy ra rồi dùng — các đặc điểm: giới tính, tuổi, dân tộc, tôn giáo, tình trạng hôn nhân, tình trạng sức khỏe/khuyết tật, mang thai. Quyết định nhân sự chỉ được dựa trên tiêu chí LIÊN QUAN CÔNG VIỆC (năng lực, kinh nghiệm, kết quả). Đây cũng chính là nguyên tắc đã được cài trong các công cụ tuyển dụng của TTD.
Key takeaway: Thiên lệch đến từ dữ liệu, thiết kế và cách dùng; không bao giờ dùng đặc điểm được bảo vệ để quyết định.