From： The Verge； 作者：Iris
未來的雇人機(jī)制很可能是由人工智能驅(qū)動的。由于AI能夠綜合而準(zhǔn)確地評估應(yīng)聘人的能力并給出報告和雇傭的理由，比起HR，有雇主表示會更傾向于相信AI的判斷。人工智能的另一大優(yōu)勢在于其能在短時間內(nèi)瀏覽完大量簡歷，這也是人力所不能及的。針對企業(yè)雇傭系統(tǒng)而打造的，F(xiàn)rrole的主打產(chǎn)品深感科技（DeepSense）人工智能便應(yīng)運而生。
一位體驗者直接表達(dá)了他的感受：“深感科技將我簡化為一系列數(shù)據(jù)。它從我的社交資料中提取信息，從LinkedIn到Twitter，它都‘窺探’了一遍，試圖用簡單的數(shù)據(jù)來總結(jié)我的人生檔案。如此一來，招聘人員也許能更有針對性地發(fā)掘和了解潛在的員工。在試著去了解候選人時，他們往往會帶著自己的個人偏見?；蛟S這種技術(shù)并非絕對可靠，但我認(rèn)為，通過用數(shù)據(jù)展示的方式，人工智能驅(qū)動的系統(tǒng)有望消除一些偏見。”
對于一些科技公司來說，AI在縮短申請審核的過程中發(fā)揮的作用可能是最有價值的。加拿大Ideal公司最早引入這項技術(shù)，以建立一個由AI驅(qū)動的人才篩選和匹配系統(tǒng)。在他們的設(shè)想中，尋找潛在候選人應(yīng)當(dāng)是快速對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的過程，而不是讓一個人閱讀數(shù)百份簡歷。
深感科技主頁
首席執(zhí)行官Somen Mondal將這項技術(shù)比作一個數(shù)據(jù)推薦引擎，就像亞馬遜或Netflix給用戶傳送定制性信息一樣——是抵御應(yīng)聘簡歷洪流的第一道防線。如果Ideal與一家公司的求職者追蹤系統(tǒng)相連，它便能計算出哪些人申請了工作，并將其與已經(jīng)被聘用且表現(xiàn)良好的員工進(jìn)行比較。
人工智能不擅長分析應(yīng)聘者的軟性技能
以一位前微軟員工為例。Mondal表示：“我們的系統(tǒng)能夠理解微軟是一家科技公司，因此它能模擬和分析它的工作環(huán)境。然后，它就能夠訓(xùn)練自己如何非常準(zhǔn)確、聰明地進(jìn)行選擇——不僅是為了效率，也是為了招聘的質(zhì)量，這意味著要聘用更合適的人來做這份工作?！边@之后，技術(shù)人員會將其他缺失的部分聯(lián)系起來，并向招聘人員提供建議：根據(jù)他們以往的表現(xiàn)和技能，你應(yīng)該聘用哪些人，以及為什么要聘用他們。Mondal稱，就像招聘人員能夠在工作中越做越好一樣，他們的技術(shù)也會隨著時間的推移而改進(jìn)。
這項技術(shù)并不一定適合所有職業(yè)領(lǐng)域。例如，它對改進(jìn)零售、資訊或銀行等職位的應(yīng)聘流程大有裨益，但也許并不是幫助公司尋找下一任銷售VP的最佳選擇。它也無法理解應(yīng)聘者的個人氣質(zhì)和公司文化是否契合。蒙達(dá)爾表示：“人工智能不擅長做的事情就是分析人的軟技能，或者說是，軟性背景。我們的目標(biāo)是讓合適的人來面試，而在此之前，大量的簡歷投遞也意味著巨大的負(fù)擔(dān)，單靠人力也許沒法瀏覽完所有的申請……但當(dāng)涉及到‘這個人合適嗎？我們能和這個人談?wù)劊瑏磉M(jìn)一步評估嗎？’的時候，對這些事情的管理，顯然還是需要人力來進(jìn)行主導(dǎo)?！?/p>
不過這并不能阻止Frrole公司繼續(xù)探索人工智能的上限。目前，深感科技依靠分析一個人的行為來評估他的人格。它從公開的社交數(shù)據(jù)中提取和分析信息，并將其結(jié)果提煉為個體的行為和個性特征——比如評估對方的團(tuán)隊合作能力和學(xué)習(xí)能力等——目的是為求職者節(jié)省可能花費在考試或制作傳統(tǒng)簡歷上的時間。
人工智能對應(yīng)聘者的個性評估
Frrole公司的聯(lián)合創(chuàng)始人Kalkat表示，在招聘管理人員時，許多企業(yè)的招聘流程的第一步便是使用深感科技。它關(guān)注應(yīng)聘者的個性和人格，試圖與對方建立更好的個性化的交流，而不是從大量的申請者中進(jìn)行海選?！拔覀儾皇窃谠O(shè)計一個背景調(diào)查工具，”他說，“我們在一開始就對對方進(jìn)行面試，你要試著了解候選人，或者弄明白如何與他交談。一旦對候選人的檔案做了分析，它就會立刻提供相應(yīng)的簡要分析總結(jié)?！?strong>
相對而言，AI的判斷有多準(zhǔn)確？
隨著時間的推移，F(xiàn)rrole公司呈現(xiàn)其分析結(jié)果的形式已經(jīng)發(fā)生了變化。Kalkat解釋道，在評估招聘“什么是有用的和正確的”時，他們剔除了任何可能與標(biāo)準(zhǔn)有效性或工作表現(xiàn)無關(guān)的分析結(jié)果。例如，應(yīng)聘者的個人Twitter信息原本被用于分析其本人的焦慮和抑郁指數(shù)等方面，如今這些數(shù)據(jù)不再被包括在個人資料檔案之中。“無論如何，鑒于這一類別的數(shù)據(jù)的單一性，它不再是心理健康的衡量標(biāo)準(zhǔn)?！彼f，并認(rèn)為這一改變將幫助深感科技更公正地評估應(yīng)聘者，最終生成比招聘人員更準(zhǔn)確、全面的分析報告。
他聲稱，隨著對數(shù)據(jù)的深入挖掘，人工智能將繼續(xù)得到改善，而人類在這一領(lǐng)域“不太可能有任何重大飛躍”。他說，通過排除種族、年齡或性別等特征，深感科技可以盡量摒除招聘時的偏見。它還有助于“用DISC和Big Five等標(biāo)準(zhǔn)框架界定應(yīng)聘者的個性屬性，這些框架已連續(xù)使用了50多年，雇傭團(tuán)隊很容易就能以標(biāo)準(zhǔn)化的方式理解它們?！?/p>
針對應(yīng)聘者社交活動的分析
在未經(jīng)應(yīng)聘者同意的情況下分析他們的個人資料可能聽起來令人生疑，但實際上，公開信息對雇主來說是公平的。為了了解應(yīng)聘者是否適合這個崗位，招聘人員上網(wǎng)瀏覽他們的社交媒體資料，這樣的景象并不罕見。比方說，LinkedIn的存在是為了吸引人們關(guān)注你的專業(yè)能力，而深感科技的存在則讓你的個人檔案得到全面的展示。
對此，Kalkat認(rèn)為：“關(guān)鍵在于我們要做符合倫理道德的事情?！彼硎荆罡锌萍疾粫袛嗄阏勗挼膬?nèi)容，它的關(guān)注點在用戶使用的語言模式上。舉例來說，使用更多代詞的人可能更不開放，而使用更多積極詞匯的人可能更隨和。重要的是突出的特征，而不是具體的內(nèi)容或情感。他說：“這樣做有利于技術(shù)在不受言論內(nèi)容干擾的情況下了解‘真實’的人。”
語境為王！針對社交平臺的數(shù)據(jù)分析方法論人工智能干預(yù)招聘流程的目的是簡化招聘程序，消除雇主對雇員的偏見，但它也引起了人們的擔(dān)憂。Frrole在其2018年的報告中發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)并不能完全適用于各個場合，在很多情況下，它仍存在缺陷。人們擔(dān)心該系統(tǒng)在分析用戶的社交行為時，是否能有效地區(qū)分應(yīng)聘者的言論是惡意的，還是只是玩笑話，這對于人工智能對保姆等工作的應(yīng)聘評估而言至關(guān)重要。
在Twitter這樣的社交平臺上，語境就是關(guān)鍵。在平臺成熟的傳播機(jī)制下，用戶轉(zhuǎn)發(fā)推文的用意可能會與這篇推文真正的含義相悖。要讀出文本中的諷刺，需要一定的語境線索，甚至可能需要去理解和分析文本中特定的大寫或標(biāo)點符號。Kalkat表示，分析用戶發(fā)言的語境是公司一直在做的事情，通過多年積累下來的經(jīng)驗，“我們現(xiàn)在正處于一個很好的階段”。他補充道，未來，公司計劃將語言學(xué)知識引入人工智能，以便人們可以上傳他們所寫的樣稿或論文，供心理語言類研究引擎進(jìn)行分析。這樣做，深感科技能夠更好地理解網(wǎng)絡(luò)俚語和行話。
“深感科技并沒有強(qiáng)硬地表明哪個應(yīng)聘人應(yīng)該被選去做某個特定的工作，而哪個應(yīng)聘人應(yīng)被淘汰?！盞alkat說，“招聘機(jī)構(gòu)擁有100％的控制權(quán)。他們從過去可用的數(shù)據(jù)中了解現(xiàn)已有的雇員所表現(xiàn)出的特征，以確定招聘的標(biāo)準(zhǔn)，或在必要時對其進(jìn)行修改。他們用這些標(biāo)準(zhǔn)來客觀地了解未來的候選人，并通過后續(xù)的數(shù)據(jù)來證明這種選擇的正確性，這樣他們就可以消除自身對雇員的主觀偏見。”
深感科技生成的評估報告
現(xiàn)下深感科技仍處于研發(fā)的成長階段。AI從書面文字中提取意義的能力日益增強(qiáng)，可見其前景之樂觀，最終實現(xiàn)招聘智能化的公司可能會因此受益。Ideal和Frrole公司都表示，他們的用戶基礎(chǔ)在不斷增長，雇主們對人工智能招聘的興趣在不斷攀升。Mondal說：“我真的認(rèn)為2020年將是人工智能和招聘的重要一年，我們會脫離簡單的、機(jī)械的自動化階段，進(jìn)入真正的智能領(lǐng)域?！?/p>
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