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[導讀] 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行第一輪篩選

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)進行訓練,因此可以減少招聘人員所需的時間和精力。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)省了他們的時間。求職者可以在整個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)驗和工作地點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,它使用機器學習,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可以學習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器人交談。Mya等公司開發(fā)的聊天機器人使用自然語言,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)科學計算機游戲供候選人體驗,這些游戲旨在預(yù)測候選人的“認知和個性特征”。

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)聘者中進行篩選,最終降低招聘成本。這一技術(shù)的支持者認為,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為,這種制度可能會帶來偏見、缺乏問責制和透明度的問題,而且不能保證準確無誤。2019年4月,美國國會通過了《算法問責法》 (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)報道,其中一個簡歷篩選工具發(fā)現(xiàn),名叫“賈里德”(Jared)和“高中時打過曲棍球”的人,被預(yù)測出將會有優(yōu)異的工作表現(xiàn)。如果你是一個名叫賈里德的前高中曲棍球運動員,你可能會被這個系統(tǒng)優(yōu)先選中,這個運算的結(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),以及負責搭建算法模型的人。簡單來說,如果一種簡歷篩選機器學習工具是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行培訓的,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)這種篩選原則招進來的新人,就有可能讓情況變得雪上加霜。

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