那么，在工作场所安装一个能够捕捉隐性偏见的智能设备又如何呢?

研究表明，隐性偏见——人们头脑中对群体的无意识、无意识的联想——在工作场所无处不在，不仅会伤害员工，还会损害公司的底线。

例如，察觉到偏见的员工离职的可能性是其他人的近三倍，而离职对雇主的成本也不低——每年高达4500亿到5500亿美元。尽管越来越多地采用隐性偏见培训，但人力资源领域的一些人对这种培训在提高组织内部多样性和包容性方面的有效性提出了质疑。

但是，如果一款类似于亚马逊Alexa的智能设备能够识别出你的老板在做重要决定时无意中漏掉了一位女同事，或者让她觉得自己的观点没有得到重视，情况会怎样呢?

这个装置还不存在，但是东北大学的副教授Christoph Riedl和Brooke Foucault Welles正准备开始一个为期三年的项目，可能会生产出这样一个装置。研究人员将从社会科学的角度研究团队如何在共同解决问题的同时与彼此以及与智能设备进行沟通。

“愿景,我们(这个项目),你会有一个设备,也许类似亚马逊Alexa,坐在桌子上,观察人类的团队成员正在研究一个问题时,并支持他们以不同的方式,“Riedl说,副教授研究众包,开放创新和网络科学。“我们认为支持这个团队的方法之一是确保所有团队成员的平等参与。”

这两人已经从美国陆军研究实验室获得了150万美元的三年期拨款，用于研究使用社会科学理论、机器学习、视听和生理传感器的团队。

威尔斯说,她和Riedl津贴将从哥伦比亚大学进行合作研究的同事,伦斯勒理工学院,和陆军研究实验室将允许她和她的同事们计划装备传感器,智能设备接在两个语言和非语言线索,并最终生理信号,在团队成员之间共享。该设备将跟踪他们在一段时间内的相互作用，然后根据这些相互作用提出改进团队生产力的建议。

威尔斯说:“你可以想象这样一种情况:一名经理在结束一场小组讨论时，得到一份报告，说a真的主导了谈话。”她说，智能设备会提醒经理注意那些可能被排除在外的参与者，并提醒他继续跟进。

作为一名女性，威尔斯说她非常清楚被排除在专业环境之外的感受。

她说:“当你有这样的经历时，作为在场的女性，你很难进行干预，就像‘你没在听我说’，或者‘我说了那些话，他又重复了一遍，现在我们突然相信了。’”“我真的很喜欢这个想法，即建立一个系统，既能让女性有证据证明这种情况正在发生，这样我们就能感到被认可，也能帮助我们指出干预的机会。”

Riedl建议，一旦出现这些问题，就应尽快解决，这有助于培养一种所有员工都能感受到公司文化的氛围。

他说:“我们和其他人所做的研究表明，演讲时间分配更平均的团队往往做得更好。”“因此，如果我们能够开发出帮助团队更好运转的人工智能技术，那么就应该能提高团队绩效。”

Riedl说，研究人员相信他们的工作可以在公司、非营利组织、大学和其他需要个人合作以做出决定或解决问题的专业机构中产生有用的应用。

研究人员预计将面临一些挑战。首先，威尔斯说，任何人都在猜测，这种设备在房间里的存在会如何影响使用者之间的互动。她说，另一个不可预测性是受试者对设备所犯错误的反应。

Riedl指出，一个复杂的挑战是团队动态仍然没有被完全理解，这将使确定一个智能系统如何帮助而不是阻碍团队成员变得具有挑战性。但在这一挑战中，他看到了利用人工智能帮助人们更有效地工作的机会。

他表示:“我发现这个项目非常有趣的地方在于，它既利用机器学习来研究团队，同时又利用人工智能来干预团队，让团队变得更好。”

该项目将建立在威尔斯和瑞德与伦斯勒理工学院的理查德·拉德克早期研究的基础上，他们设计了一个嵌入传感器的智能会议室，在那里他们测试了灯光对小群体的影响。

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