人工智能面試會有偏心的現(xiàn)象嗎

人工智能（AI）正在被用來吸引求職者，并預(yù)測求職者是否適合某個(gè)職位……越來越多的企業(yè)開始使用人工智能來招聘，而許多求職者對此卻完全不知情。

招聘人員越來越多地使用人工智能來進(jìn)行第一輪篩選簡歷，并確定是否向你發(fā)布招聘廣告。這些工具通常會根據(jù)以前收集到的有關(guān)數(shù)據(jù)或類似求職者的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，因此可以減少招聘人員所需的時(shí)間和精力。2018年，在接受領(lǐng)英調(diào)查的招聘經(jīng)理和招聘人員中，67%的人表示人工智能節(jié)省了他們的時(shí)間。求職者可以在整個(gè)招聘過程中利用人工智能，發(fā)布廣告、吸引潛在求職者，甚至預(yù)測求職者的工作表現(xiàn)。

總部位于美國猶他州的HireVue是一個(gè)出售求職面試視頻平臺的公司，該平臺可以使用人工智能來評估求職者，并預(yù)測他們成功獲得職位的可能性。該公司表示，它利用在職心理學(xué)家?guī)椭_發(fā)定制的評估算法，以反映客戶（通常是公司）希望招聘的特定職位（如銷售代表或電腦工程師）的理想特質(zhì)。

然后，該算法被用來分析候選人如何在錄制的視頻面試中回答預(yù)先選擇的問題，對他們的口頭回答打分，在某些情況下，還會對面部動作打分，包括希爾頓和聯(lián)合利華在內(nèi)的約100家客戶目前已在使用這一系統(tǒng)。

使用預(yù)測人工智能的不只是HireVue這樣的公司。類似地，求職平臺ZipRecruiter利用人工智能，根據(jù)求職者與平臺分享的特征比如他們列出的技能、經(jīng)驗(yàn)和工作地點(diǎn)以及類似求職者與未來雇主之前的互動，將求職者與附近可能很合適的工作配對。

還有像Arya這樣的平臺甚至走得更遠(yuǎn)，它使用機(jī)器學(xué)習(xí)，根據(jù)可能存在于公司內(nèi)部數(shù)據(jù)庫、公共求職板、臉書和領(lǐng)英等社交平臺上的數(shù)據(jù)，以及其他在開放網(wǎng)絡(luò)上可用的個(gè)人資料（比如專業(yè)會員網(wǎng)站上的資料）來尋找候選人。家得寶（Home Depot）和戴森都曾是它家的客戶。

人工智能的另一個(gè)用途是篩選申請材料，以便推薦招聘人員應(yīng)該優(yōu)先聯(lián)系的候選人。提供這類篩選和匹配服務(wù)的理想公司（Ideal）表示，這些系統(tǒng)不僅僅是自動搜索簡歷，尋找相關(guān)的關(guān)鍵字。例如，Ideal可以學(xué)習(xí)理解和比較求職者的簡歷，然后根據(jù)求職者與職位的匹配程度對他們進(jìn)行排名。

但人工智能并不只是在幕后操作。如果你曾經(jīng)申請過一份工作，然后需要先通過短信與之交談，那么，你很有可能是在與招聘機(jī)器人交談。Mya等公司開發(fā)的聊天機(jī)器人使用自然語言，可以幫助企業(yè)自動聯(lián)系應(yīng)聘者，了解公司的新職位空缺或應(yīng)聘者是否符合職位的基本要求，從而省去了人工電話篩選面試。人工智能在工作選擇中的另一個(gè)新興應(yīng)用是人才和性格評估。支持這一應(yīng)用程序的企業(yè)是Pymetrics公司，該公司銷售神經(jīng)科學(xué)計(jì)算機(jī)游戲供候選人體驗(yàn)，這些游戲旨在預(yù)測候選人的“認(rèn)知和個(gè)性特征”。

人工智能招聘技術(shù)的應(yīng)用，可以幫助人力資源部門更快地從大量應(yīng)聘者中進(jìn)行篩選，最終降低招聘成本。這一技術(shù)的支持者認(rèn)為，與讓HR員工一天瀏覽一百份簡歷和求職信相比，人工智能篩選更公平、更全面它至少可以確保每份簡歷都經(jīng)過篩眩但批評人士認(rèn)為，這種制度可能會帶來偏見、缺乏問責(zé)制和透明度的問題，而且不能保證準(zhǔn)確無誤。2019年4月，美國國會通過了《算法問責(zé)法》 （Algorithmic Accountability Act），授權(quán)聯(lián)邦貿(mào)易委員會制定法規(guī)，檢查所謂的“自動決策系統(tǒng)”是否存在偏見。

據(jù)報(bào)道，其中一個(gè)簡歷篩選工具發(fā)現(xiàn)，名叫“賈里德”（Jared）和“高中時(shí)打過曲棍球”的人，被預(yù)測出將會有優(yōu)異的工作表現(xiàn)。如果你是一個(gè)名叫賈里德的前高中曲棍球運(yùn)動員，你可能會被這個(gè)系統(tǒng)優(yōu)先選中，這個(gè)運(yùn)算的結(jié)果聽起來可能不是那么糟糕。但是系統(tǒng)也可以學(xué)會種族主義、性別歧視、年齡歧視，以及其他有意義的行為方式。例如，路透社曾經(jīng)報(bào)道稱，亞馬遜開發(fā)了一種招聘算法，在某些職位上無意中傾向于偏袒男性求職者而非女性求職者。

專家認(rèn)為，這些人工智能系統(tǒng)表現(xiàn)的好壞，最終取決于它們被輸入的數(shù)據(jù)，以及負(fù)責(zé)搭建算法模型的人。簡單來說，如果一種簡歷篩選機(jī)器學(xué)習(xí)工具是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行培訓(xùn)的，比如從一家公司之前聘用的候選人身上收集的信息，那么，該系統(tǒng)將繼承使用者有意識或無意識的偏好。這種方法可能有助于找到優(yōu)秀、高素質(zhì)的候選人，但如果這家公司出現(xiàn)了重大經(jīng)營失誤而深陷泥潭，那么，根據(jù)這種篩選原則招進(jìn)來的新人，就有可能讓情況變得雪上加霜。