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人工智慧有將不公平偏誤放大的力量，使固有偏誤的有害程度呈指數增長。Google人工智慧從業人員主張，為了避免錯誤的因果假設，人工智慧工程師必須與社會科學家、代表性不足的社群成員合作，以便更深入理解複雜的問題。此外，要轉變心態，從「打造我們可以打造的」變成「打造我們應該打造的」，開發出更公平的演算法。

有61％的受訪者表示，他們發現，如果新工作與根據面談過程所產生的預期不同，導致這種差異的一個最大的因素，是公司文化。不符期待，甚至是有毒的公司文化，不僅影響職涯，還會殘害健康。本文作者邀請三位專家，分享該如何在求職階段，就看出該公司文化是否適合自己。專家的建議包含：上網搜索相關資料、發現隱藏訊息、到職之前便建立與同事的連結。

人類難以避免的認知偏誤，會在機器學習訓練的過程中，不自覺地帶進人工智慧，加深社會上的不公問題。IBM如何透過四項策略，打造一個能致力消弭人工智慧偏誤的環境？

根據統計，出身的社會階級較低，日後成為主管的機會，比出身較高者低了32％。這個問題比性別或種族嚴重，卻長期遭到忽視，導致個人、組織、社會三方面的損失。領導人應如何排除社會階級問題，拔擢更多優秀人才，創造更多價值？

在面對多元文化團隊時，應知道四大類挑戰與四大項策略。這四大挑戰，包含：溝通風格、語言流利度、權威、決策方式的差異；而因應這些挑戰的四大策略，包含：承認文化差異，並找出克服方法、調整結構、主管介入、退場。

儘管公司了解必須要有更多元的員工，但許多公司不知道該如何做。本文以美國職業高爾夫協會為例，描述這個「白人運動」組織，如何與一個主要服務黑人、拉丁裔、美國原住民學生和專業人士的職涯發展平台合作。他們先是從資料蒐集著手，以啟動改變；接下來，利用從資料當中發現的見解，發展成行動計畫，持續改變聘雇的方式。

群體IQ，指的是每個團隊成員對於群體所做最佳貢獻的總和。至於多元性，是表示團隊成員有各種不同的背景，包括不同的知識和能力。什麼樣的團隊能夠創造最佳績效？

一些新的資料顯示，「我也是」（#MeToo）反性侵性騷運動對婦女有負面影響。