ビッグバッドDEIを恐れる者は誰でしょうか？その頭字語はほとんど毒にも等しい言葉となりました。それは受け入れる側とそれを絶対に否定したい側の間でほぼ即座に緊張を引き起こします。

この分裂の典型例は、先週のScale AI創業者Alexandr Wang氏の投稿に対する反応で起こりました。彼はDEI（多様性、公平、包摂）から離れ、かわりに「MEI」（メリット、卓越性、知性）を受け入れることを提案しました。

「Scaleはメリトクラシーであり、私たちは常にそうでなければなりません」とWang氏は書きました。「私たちのミッションに誰かを招待する際には大きな意味があり、これまでの決定は教條主義や美徳のシグナルや今の流行には左右されていませんでした」

「Scaleで重要な雇用方針を正式に定めました。MEIのために雇用します：メリット、卓越性、知性。」— Alexandr Wang (@alexandr_wang) 2024年6月13日

Xのコメント者たち（イーロン・マスク、パルマー・ラッキー、ブライアン・アームストロングを含む）は大喜びでした。しかしLinkedInでは、スタートアップコミュニティはそれほど熱心な反応は示しませんでした。コメント者たちは、Wang氏の投稿が、有資格な採用候補を見つけるための決定的基準として「メリトクラシー」を提示しているように見え、メリトクラシーのアイデア自体が主観的であることを考慮に入れていないことに指摘しました。この投稿に続いて、Wang氏の発言が現在のテック業界におけるDEIの状況について示すものとして、ますます多くの人々が自分の考えを共有しています。

「この投稿は、メリトクラシーの主張を支持する人々がいくつかのグループが他のグループよりも高いパフォーマンスを発揮する構造上の理由を無視しているため誤ったものです」とAIポリシー分野で活動する創業者のMutale Nkonde氏はTechCrunchに語りました。「私たちは皆、仕事に最適な人を望んでいますが、多様なチームのほうが効果的であるというデータがあります」

AIスタートアップHugging FaceのHRプロフェッショナルであるEmily Witko氏はTechCrunchに語り、この投稿は「危険な過度の簡略化」であると述べましたが、Xでは「公に表明されることのない感情を率直に表現し、そのような会話の重要性を認識することができず、その聴衆がDEIを攻撃したがる」と説明しました。Wang氏のMEIの考え方は、「テクノロジーにおける代表的な人物を認める重要性について議論することに対する簡単な反論をしやすくし、ループを深める」と続けました。

しかし、Wang氏は最近DEIを攻撃したシリコンバレーの中で唯一の人物ではありません。多くの人々が、過去数年間にビジネスで実施されたDEIプログラムが利益率の低下を招き、その結果「メリトクラシーの原則」への回帰が適切であると感じています。実際、テック業界の多くは、以前の採用制度ではしばしば採用過程で見落とされた候補者を考慮に入れた採用プログラムを解体する作業を行ってきました。

変化をもたらそうとする多くの組織や有力な勢力が、DEIにより焦点を当てることを約束して2020年に一堂に会しました。それは、肌の色に基づいてだけでなく、すべての人々がより適切に代表され、採用プロセスで定期的に見落とされる優秀な人々が、すべての人生からやってくるというDEIの考え方について、主流の議論とは異なるものです。それはまた、不均衡やパイプラインの問題を見直し、なぜある候補者が採用プロセスで常に見落とされているのかを分析することでもあります。

2023年、米国のデータ産業は、HRスタッフィング会社であるHarnhamの報告によると、新たに採用された女性の割合が2分の1減少し、2022年の36%からわずか12%まで低下しました。一方、黒人、先住民、有色人種の上級データ職の割合は、2022年にわずか38%でした。

DEI関連の求人リストも人気を失い、2023年には求人サイトIndeedのデータによると44%減少しました。AI業界では、最近のDeloitteによる女性への調査で、半数以上の人が男性と女性が異なる扱いを受けたために少なくとも1つの雇用主を去ったと回答し、73%が平等な給与とキャリアの進展ができないことによりテック業界から退職を考えたことがわかりました。

しかし、データ主導を自負する業界であるにもかかわらず、シリコンバレーはメリトクラシーの考え方を手放すことができずにいるのです。そのような考え方は単なる信念体系であり、バイアスのある結果につながる可能性があることを示すデータと研究があるにもかかわらずです。人間社会学を考慮に入れないまま「最適な人材を採用する」という考え方は、パターンマッチングが生じる原因であり、同様の人々からなるチームや企業が形成されることがありますが、研究ではより多様なチームのほうが良いパフォーマンスを発揮することが長い間示されています。さらに、バレーが卓越性と見なす人物とその理由について疑問を提起するだけです。

私たちが話した専門家たちは、Wang氏の投稿がMEIを革命的なアイデアとして提示し、シリコンバレーとほとんどのアメリカ企業が長年受け入れてきたところであるにもかかわらず、この主観性がWang氏の手紙の他の問題を明らかにしていますと述べました。MEIの頭字語は、DEIへの皮肉な頷きを意味し、多様な候補者を採用するか、あるいは一定の「客観的」な資格を持つ候補者を採用するか、会社が選択しなければならないという考え方を強調するものです。

DEIコンサルティング会社Paradigmの共同設立者であるNatalie Sue Johnson氏はTechCrunchに語り、研究によるとメリトクラシーは逆説であり、それに過剰に焦点をあてる組織はバイアスが増加することに気づきます。彼女は「人々は自分が公平であると思わなくてもよいと考えるようになります」と続けました。「彼らはメリトクラシーを必要としないもの、達成すべきものではないと考えます」

Nkonde氏が言及したように、Johnson氏は、Wang氏のアプローチが、社会が今も苦しんでいる制度上の障壁に直面してきた少数派グループが直面していることを認めていないと述べました。皮肉なことに、最も価値のある人物は、教育的背景に影響を与えたり、シリコンバレーを感心させるような大学のインターンシップを経験できなかったりしたような障壁にもかかわらず、そのようなスキルセットを獲得した人物かもしれません。

Johnson氏は、個人を顔の見えない、名前のない候補者として扱い、彼らのユニークな経験、そしてしたがって彼らの雇用可能性を理解することなく扱うことは間違いだと述べました。「ニュアンスがあります」と彼女は言いました。

Witkoはそれに加えて、「メリトクラシーのシステムは、状況の現状を反映する基準に基づいて構築されており、その結果、すでに有利な立場を持っている人々を継続的に優遇することで、既存の不平等を永続させてしまうでしょう」と語りました。

Wang氏には、DEIという言葉がどれほど激化しているか考えると、全候補者への公平性を依然として表現する新しい用語を開発することは、そう悪い考えではありません。そして、彼の投稿は、Scale AIの価値観が多様性、公平性、包摂の精神と一致する可能性があるという点を示唆しているとJohnson氏は述べています。

「才能を広く集め、個人のアイデンティティに基づいて候補者に不利益を与えない目的的な採用決定を行うことは、実際に多様性、公平性、包摂の仕事が行うことを目指していることです」と彼女は説明しました。

しかし、Wang氏がここで支持しているのは、メリトクラシーが能力や実績だけに基づいて結果を生み出すという間違った信念であることです。

おそらく、これはすべてパラドックスでしょう。Scale AIがそのデータ注釈者たちに対して取り組んでいる方法を見ると、多くの人々が第三世界諸国に住んでおり、わずかな報酬で暮らしていることを考えると、この企業は現状を変える意思が乏しいということを示しています。

Scale AIのデータ注釈者たちは、最低10ドルの報酬で数時間の休憩なしに複数の8時間の労働日を行っています。この会社が13億ドル以上の価値を持ち、1.6億ドル以上の現金を持っているのは、これらの注釈者たちの背中にかかっているからです。

ヴァージおよびNY Magによる告発に関するコメントを求められた際、スポークスパーソンは、このブログポストを指して、同社の人間注釈者の仕事を「ギグワーク」と表現しました。スポークスパーソンは、Scale AIのMEI方針についてのTechCrunchからの明確化に対する要求には対応していませんでした。

Johnsonは、Wang氏の投稿が多くのリーダーや企業が陥っている箱の一例であると語りました。

彼女は、「メリトクラシーの理想を持っているだけで、真にメリトクラシー的な結果につながるかどうか、そして多様性を推進するか？」と疑問を投げかけました。