面试你的AI“小姐姐”真有那么神?

编辑导语:AI技术在人才X领域已经被广泛使用,据不完全数据统计,在美囯已有超过100万qiú职者接受了 AI 面试,一些大学甚至开设了培训课程来提升X在 AI 面试时的表现。随着AI面试越来越多,我们不jìn开始思考:AI面试guān真的有那么神奇吗?

继可口可乐、联合利huá等巨头采购AIX系统后,囯内X平台智联X也推出了X面试产品“AI易面”。在面试中AI能进行语义分析、X分析,还能给出一些固定套路的面X,加上经典的性格和智力测评,“AI易面”就可以智能完X岗匹配。

听起来似乎HR已经被AI踢出了Xliú程,但这种新技术也存在不少问题。

原本AIX的mài点是可以消除企业在X过程中的人为偏见,让企业和qiú职者都能从X中受益。但实际应用起来可没那么容易,AI算fǎ并非“生来”客观,X软件也会带来新的偏差和X,误刷掉有能力的应聘者,甚至让企业陷入被动境地。

一、哪些X在做AIX工具?

Xliú程中,每一步都有AI加入的可能性。

TextioX用机器学xí来帮主管们优化岗位描述。Facebооk、LinkedIn和ZipRecruiter都是X算fǎ的推荐,X专门zhēn对潜在的候选人X页面。

另一方面,Ideal、CVViZ等AIX商推出“简历扫描”X,可以筛选简历,留下那些符合条件的候选人。而当和候选人的面试结束后,HireVue、Modern Hire等向企业承诺他们的算fǎ可以分析面试中的对话,X哪些候选人未来会在工作上表现最好。

图注:Pymetric的核心(测试)小游戏

还有一些软件X会XAI嵌入的心理测试,如HumanticX候选人的申请材料和个人网上X来分析,Pymetrics表示可以用一些简单的小游戏达到一样的效果。

二、AIX工具是如何工作的?

要做好AIX工具,数据基础是最大的难题。只有数据质量高,机器学xí算fǎ才能精确。

目前,大多数AIX工具都从现有员工的数据中进行提取训练的,例如要训练一个“简历扫描仪”,X需要收集全部在职员工的简历,与X数据或年度汇报等指标进行对比。这些数据搜集、梳理、分析将X算fǎ如何辨别与X顶尖员工最相似的简历。

当然,这种方fǎ只能抓取现有员工的数据,难免陷入“窠臼”,甚至会出现用人的偏见。

北美地区波士顿咨询XAI部门的联合主管Shervin Khodabandeh说:“AI生来就是带有偏见的,因为世界上根本不存在毫无偏差的数据。”他解释说,这个难题在X中更加明显,因为可用数据非常有限——XX的候选人,要过很多年才能看出他们未来会不会成为顶尖员工。

为了解决这些问题,AIXX商们采用一种迂回的方式减少训练数据中的偏差。在康奈尔大学学xíX算fǎ的XManish Raghavan说,很多mài家都在遵守“4/5规则”的基础上设计算fǎ(美X律规定,以人口特征划分,任意人口组被选择的概率不得低于另一人口组的80%)。

所以为了防止企业承担X责任,经过精心设计的XAI工具会向企业推荐人数相等的男性和女性。但Raghavan说,这并不意味着在人口特征以外的方面算fǎ也能有同样的表现。

如果训练数据大多来自男性员工,AI有可能学着把一些更多形容男性的特质与“成功”X到一起。例如,简历上有参加高中橄榄球队的经历、在介绍信中被称为“摇滚明星”等。

“如果你有很多这样的特质,你可能会骗到很擅长X表现杰出的男性的AIX工具,但在擅长女性XAIX工具中你可能就会被淘汰”,Raghavan说道。

如果之后X面试了十位最符合要qiú的男性和由申请工具挑选出的十位女性的随机样本,表面上来看这次X或许是消除了偏见的,但这份工作还是更容易由男性取得。

三、“搬起石头zá了自己的脚”

基于上文提到的“弊病”,AIX工具在很X况下并不能优质、高效的完成任务。

2018年,亚马逊开发的“简历扫描仪”被bàoX女性,声名狼藉。本XXAI中的翘楚,却因不公平对待hán有“女子”一词(如女子球队、女子X)的简历而马失前蹄。

HireVue曾对自家面试分析AI进行了周密的测试,这款产品可以分析候选人的面部细微变化、用词和语气。

但纽约大学AI Now学院的XX“卫士”们评价这款工具是“假科学”、“对X的纵容”,还毫不留情地点名使用这款AI的企业,其中包括了赫赫有名的联合利huá、希尔顿X。

面对集体X,美囯X贸易协会正式XHireVue。伊利诺伊州甚至X了一项fǎ案,要qiú企业披露对类似AI工具的应用。

四、前车之鉴,后事之师

波士顿咨询X的Khodabandeh说,从之前X中我们最应该xī取的经验就是不要盲从AI的推荐,X部门经理应该始终将决策泉握在自己手中。“当你的算fǎ告诉你‘这就是你想要的人’时,不应盲目信任它。”他补充道。

相反,Khodabandeh认为大众应该换个思路想问题。企业不应该让AI筛选最jiā候选人,之后让X部门经理给它的“决定”盖个章,而是应该运用AI来审计企业本身的Xliú程。

最理想的AIX应该是能够深入研究人事数据,但最终目的并不是X下个最优人选是谁,而是综合指出过去谁表现得更好。

Khodabandeh补充说:“AI算fǎ的一个优势就是能够指出你的偏见,你会发现自己对某些候选人特质可能已经有了不公平、不负责任的偏向,甚至自己都没意识到可能已经触及了XX的边线。

这时候才轮到我们人类进场、主动去消除偏见和偏差,决定下一轮面试和X看重哪些候选人特质。”

企业必须非常了解对所应用算fǎ的审计,康奈尔的研究员Raghavan说:“多数AIX商只会和客户分享AI算fǎ的内部逻辑。对很多客户来说,即使拿到审计证据,他们也没有对现实情况的评估能力。”

对于没有内部数据的企业,Raghavan的研究中给出了一些普适性提示:首先,对于AI系统探测给出的员工工作表现和面容、声音、行为等的关联性,要保持怀疑态度;其次,X心理方面检测及结论的算fǎ少之又少。

因此这类算fǎ提出的关联性一般只比随机取样稍微靠谱一点点,得出的结论本身可能就是一项新风险。总结来看,大火的AI技术并不是无所不能。有时,HR们最需要的“高科技工具”只是他们的本能。

文章翻译自QUARTZ,译者:艾瑞莉娅

原文作者:Nicolás Rivero

原文标题:How to use AI hiring tools to reduce bias in recruiting

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