赵雅琦作者赵辰霞 排版王新凯编审

简历石沉大海、面试被刷?拒绝你的HR小姐姐,可能只是个AI

【导读】如今,AI 越来越聪明,让很多人开始担心,有朝一日是否会被AI取代自己的工作。实际上,目前为止,AI还处在弱人工智能阶段,绝大多数人类的工作暂时无法被 AI 取代,但是,当前, AI 却可以决定你是否能够获得一份工作。

马上又是一年校招季。你是否有过被各大公司的网申系统支配的恐惧,是否做线上测试做到怀疑人生,是否投过无数的简历而石沉大海?

郁闷的背后,或许就是因为你的简历和测试结果,没有通过 AI 的初筛。

利用人工智能进行简历筛选,当下已经不是什么新鲜事。根据调研机构的分析,几乎所有财富 500 强公司(98% 以上)和越来越多的中小企业使用求职者跟踪系统过滤简历,然后再将其提交给人力招聘经理。

不仅仅如此,现在人工智能已经逐渐深入面试领域。这意味着,当你通过了人工智能的简历初筛后,你的第一轮面试也将由人工智能主导进行。

比如在美国,使用人工智能进行面试的现象已经十分普遍,当中包括希尔顿、联合利华和高盛等大公司,已经有超过 100 万求职者接受了 AI 的面试,一些大学甚至开设一些培训课程来帮助学生如何在 AI 面试时表现更好。

2020 年,新冠肺炎疫情给 AI 招聘工具又带来了新的发展契机。AI 招聘工具不仅可以帮助企业更加快速地对大量应聘者进行初步筛选,节省人力资源工作者的时间,也可以避免招聘方和应聘者的密切接触。这种优势在疫情全球化的背景下被凸显出来。如今,许多国内的公司也加入采用 AI 面试的大军中。

但是,AI 招聘工具真的更优于普通的人力筛选,能够带来更加公平公正的招聘环境吗?

AI简历筛选中的偏见

实际上,人工智能只是机器可以“学习”决策的一种高级方式。程序员没有给出特定的命令,而是向 AI 提供了大量数据,通过重复测试对其进行“训练”以达到筛选适合自己公司简历的目的。因此给AI提供的数据库就显得尤为重要。

AI 根据以前的招聘结果来了解目标的工作要求和招聘模式,并通过识别简历中的关键词,来选取合适的候选人。这不仅可以根据候选人的工作技能和以前的工作经验,而且还可以根据组织的招聘文化来进一步筛选。这意味着,简历中的信息和用词对于通过AI初筛非常重要。

许多人认为 AI 简历筛选相对于人工筛选是更加公平的一种方式。但是,事实上并不是如此乐观。

早在两年前,亚马逊机器学习专家就发现他们的 AI 招聘工具有一个明显的倾向——在筛选简历过程中,重男轻女。

而这种倾向最终被归结为人工智能训练样本的问题。因为在具体机器学习的过程中,亚马逊针对 500 个特定职位开发了相对应的识别模型,并对过去 10 年的简历中的 5 万个关键词进行识别,最后进行重要程度的优先级排序。而这个数据库中大部分求职者为男性,而女性相关的数据太少,因此 AI 会误以为没有这类关键词的女性简历不那么重要。

许多开发 AI 招聘工具的公司声称,通过精心设计和培训其学习的模型,就能够在招聘流程中专门解决各种系统性偏见。但专家认为,这不是一个简单的任务:AI 算法在发展的过程中就一直带有性别,种族等歧视的问题。这些公司采用的策略是清除应用程序中的识别信息,依靠匿名面试和技能测试,甚至调整职位的措辞以吸引尽可能多的应聘者。这意味着背后更长时间的学习过程和更大量的数据。但这并不是一个简单的过程。

此外,以 AI 招聘工具在获得广泛信任之前面临的最大障碍之一是缺乏公共数据。这些机器学习的数据是非公开的,人们无法确认提高招聘中算法公平性的努力是否真的有效。由于围绕公平就业和工作场所歧视的责任问题,许多公司不愿公开分享此类信息。因为如果证明使用 AI 证明工具歧视某些群体,公司可能会面临严重的法律后果。

看脸的AI视频面试

经过人工智能训练的视频面试技术可以分析面试者的面部特征、情绪、表情和语气,从而选择出最合适的候选人。在这个使用技术自动化的招聘过程中,语音识别、个性洞察、语气分析、答案的相关性、情感识别和心理语言学都被用于其中。

在很长一段时间里,人们认为面部表情能可靠地传达情绪。因此 AI 公司销售用于识别面部表情的软件作为 AI 面试的基础也是可靠的。但心理学家们仍然对 AI 识别人类的面部表情并判断其情绪这件事表示怀疑。

许多研究人员认为面部表情在不同的背景和文化之间差异很大。例如,有研究发现,尽管西方人和东亚人对面孔如何表现出疼痛有相似的概念,但他们对快乐的表达却有不同的看法。而这会影响 AI 在面试过程中对候选人的判断。

此外,在人工智能视频面试过程中,考生对人工智能如何分析自己紧张的抽搐或微笑,或许是眉毛的抬起,都会感到忐忑不安。这种忧虑是人工智能面试过程中显露出来的苦恼原因,会影响整体结果。

同时情绪也会因面试者的情况不同而不同。比如头痛、痛苦的分手,甚至是亲人的去世,都会导致一个人原本阳光的性格暂时受挫。而在人际互动中,考生可以向面试官说明情况,面试官会综合考虑,但这在人工智能视频面试中是不可能的。

面部的物理疤痕,如中风、面部疤痕,甚至是最近注射的肉毒杆菌,都会修改面部表情。人类面试官也会考虑到这些,而人工智能则没有能力进行这样的考虑。

在美国,AI 视频面试中的老大哥 HireVue,令各位求职者闻风丧胆。HireVue 声称可以通过 1.5 万个不同的维度(包括肢体语言、语音模式、眼神活动、做题速度、声音大小等)对候选人进行评分。其一套标准的面试时间为 30 分钟,包括 6 个问题,从中可以得出 500000 个数据点,然后算法将参考这些数据来评估面试者的表现。

这些算法根据其数据库中约 25000 条面部和语言信息对申请人进行评估。这些信息是根据以前对“成功的员工”,即那些已经走上工作岗位的优秀员工的面试结果编制而成的。

其中 350 个语言元素包括应聘者的语气、他们使用的被动或主动词、句子的长度和他们说话的速度等标准,分析的数千项面部特征包括眉毛、眉毛上扬、眼睛睁开或闭合的程度、嘴唇收紧、下巴上扬和微笑。

这就意味着,在面试过程中你的一举一动都可能成为你被淘汰的原因。很多人都表示,这种方式会更让人紧张。就像是 360 度环绕式审查,让人感觉很不舒服。

AI招聘工具的未来

疫情下的招聘季虽然在一定程度上受阻,但这也成就了招聘“新模式”——AI 招聘工具的深入应用。

不可否认,AI 招聘工具确实可以帮助企业更高效的解决招聘问题,尤其是在筛选初级应聘者,例如实习生、校招生等方面。高速的筛选简历不仅仅可以节约公司时间,也可以给应聘者更快速的反馈。未来它也将成为人力资源工作的中流砥柱。

但是我们也不能忽视 AI 招聘工具目前所存在的问题,其适用性仍存在很大的局限性。面对更加成熟的社招应聘者,他们可能更加需要与面试官当面交谈,来进行一个双向选择。

尤其是从 AI 面试的角度上来看,在面部表情识时带来的负面效果是不能忽视的。现阶段,AI 无法解析人类的心智,其面试结果的精准性是值得怀疑的。因此在雇佣方和候选人两个角度,都应该更理智地看到 AI 招聘工具带来的招聘市场的变化,也应该更加理智地面对 AI 招聘工具的使用。

对于这个招聘季中你可能遇到的人工智能 HR,你怎么看?

资料来源:
https://spectrum.ieee.org/tech-talk/at-work/tech-careers/ai-tools-bias-hiring
https://www.ifanr.com/1272558
https://www.nature.com/articles/d41586-020-00507-5
https://theconversation.com/facial-analysis-ai-is-being-used-in-job-interviews-it-will-probably-reinforce-inequality-124790
https://towardsdatascience.com/your-next-job-interview-may-be-with-an-ai-robot-34dbf4da6340
AMiner学术头条
AMiner学术头条

AMiner平台由清华大学计算机系研发,拥有我国完全自主知识产权。系统2006年上线,吸引了全球220个国家/地区800多万独立IP访问,数据下载量230万次,年度访问量1000万,成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。

https://www.aminer.cn/
专栏二维码
产业AI语音识别机器学习人脸识别
相关数据
机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

语言学技术

每种人类语言都是知识和能力的复合体,语言的使用者能够相互交流,表达想法,假设,情感,欲望以及所有其他需要表达的事物。语言学是对这些知识体系各方面的研究:如何构建这样的知识体系,如何获取,如何在消息的制作和理解中使用它,它是如何随时间变化的?语言学家因此关注语言本质的一些特殊问题。比如: 所有人类语言都有哪些共同属性?语言如何不同,系统的差异程度如何,我们能否在差异中找到模式?孩子如何在短时间内获得如此完整的语言知识?语言随时间变化的方式有哪些,语言变化的局限性是什么?当我们产生和理解语言时,认知过程的本质是什么?语言学研究的就是这些最本质的问题。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~