人工智能 (AI) 的进步和大数据的使用,正在改变许多大公司招聘入门级和初级管理职位员工的方式。如今,毕业生的简历很可能不得不打动某个算法,而不是一位人力资源高管。
"过去两年里,在大流量筛选的过程中使用自动化的情况出现戏剧性增加,"Amberjack 负责客户解决方案和战略发展的董事总经理索菲 • 米尼 (Sophie Meaney) 说。该公司提供自动化招聘流程以及相关咨询服务。
尽管算法理应平等对待每份申请,但在机器人招聘 (robo-recruitment) 将会终结遴选过程中的人类偏见、还是实际上也许会强化人类偏见的问题上,专家们看法不一。
"AI 系统并非完全平等,"Hirevue 首席技术官洛伦 • 拉森 (Loren Larsen) 说。该公司开发出一套自动化的视频面试分析系统。包括消费品集团联合利华 (Unilever)、电信运营商沃达丰(Vodafone) 和零售商 Urban Outfitters 在内的很多公司已采用了该系统。"我认为,你必须考察一下这项工作背后的科学团队," 拉森说。
专家们表示,问题在于,要想找出最佳候选人,首先必须告诉算法在任何一个给定组织里,"好" 是什么样子。即便没有馈入似乎有成见的标准,一套高效率的机器学习系统将很快能够复制现有员工的特点。如果某个组织喜欢知名大学的白人男性毕业生,算法将学会选出更多这一类别的人。
从一笔贷款、一份工作,到刑事司法系统中的缓刑决定,在判断众多事情的合适性方面越来越依赖自动化,让马萨诸塞大学 (University of Massachusetts) 软件工程副教授尤里 • 布朗 (Yuriy Brun) 感到不安。
"很多时候,一家公司推出软件,却不知道软件是否有成见," 他说。他提到了美国好几个州正在使用的帮助评估一个人再犯罪可能性的 Compas 工具。据报道,该工具倾向于歧视非洲裔美国人。
布朗教授解释称,鉴于大数据的使用,算法将不可避免地学会歧视。"人们看到,这是一个真正重要的问题。有一种让事情变得比现在更糟糕的真实危险," 他说。这种担心导致他与人联合开发出一种检测系统偏见迹象的工具。
与机器人招聘合作的很多人更为乐观。招聘平台 Applied 首席执行官凯特 • 格莱兹布鲁克 (Kate Glazebrook) 表示,她的使命是鼓励招聘经理远离她所说的 "质素指标",比如学校或大学等,转向在更大程度上基于证据的方法。
"总体来说,你能让招聘流程变得越相关,你就越有可能为工作岗位找到合适人选," 她说。
Applied 把候选人在线完成的测试隐去姓名,然后把所有问题逐一提供给人类评估者。整个流程每一阶段的设计都是为了剔除偏见。
带着相同目的,联合利华在 2016 年决定将其毕业生招聘计划转向一个自动化程度更高的流程。每年有大约 30 万名候选人申请该公司的 800 个工作岗位。
联合利华跟 Amberjack、HireVue 以及另一家大流量招聘公司 Pymetrics 合作。Pymetrics 开发了一种基于游戏的测试,通过测试对候选人在承担风险和从错误中学习的能力、以及情商进行打分。
联合利华表示,这种方法提高了入围候选人名单的民族多样性,而且在遴选最终将被聘用的候选人方面更为成功。
"我们现在做得到的事情令人惊叹,但我们明年或后年能够做到的事情将会更加令人惊叹," 拉森说。
话虽如此,Pymetrics 首席执行官弗里达 • 波利 (Frida Polli) 说,机器人招聘系统仍必须接受定期测试,以防偏见渗入。"大部分算法工具很可能会强化偏见。好的算法应当有审核。"
译者 / 邢嵬
来源: http://www.ftchinese.com/story/001075610#adchannelID=2100