面試官靠算法下判斷，AI招聘或引發(fā)新歧視你容易跳槽嗎？

劉軍

當(dāng)你正襟危坐在屏幕前，參加公司視頻面試的時(shí)候，此時(shí)盯著你的不僅是面試官，還有背后一整套 AI 算法。你的表情、肢體動(dòng)作、語(yǔ)言，都會(huì)被 AI 分析，如果最終面試失敗，可能因?yàn)?AI 覺(jué)得你跳槽概率太大。

以上描述的場(chǎng)景并非來(lái)源于科幻小說(shuō)的杜撰。一家名為 predictivehire 的澳大利亞公司，專(zhuān)門(mén)為企業(yè)提供 AI 招聘服務(wù)，該公司正在開(kāi)發(fā)一種可以預(yù)測(cè)應(yīng)聘者跳槽可能性的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。企業(yè)宣稱(chēng) AI 技術(shù)的應(yīng)用可以大幅度提高企業(yè)招聘效率，同時(shí)消除招聘中的固有偏見(jiàn)，然而某些學(xué)者卻擔(dān)心此舉會(huì)引發(fā)更廣泛的招聘歧視。

技術(shù)在人臉識(shí)別中的應(yīng)用

AI 招聘的初衷在于提高效率?

AI + 招聘，這個(gè)交叉行業(yè)得以在 2015 年左右興起，有兩方面原因。一是 AI 技術(shù)逐漸走向成熟，二是傳統(tǒng)招聘行業(yè)有強(qiáng)烈的提高效率的需求。一般來(lái)說(shuō)，企業(yè)從決定招募員工到最后完成招募，需要經(jīng)過(guò)以下 7 個(gè)步驟：

1.與業(yè)務(wù)部門(mén)溝通確認(rèn)招聘需求

2.在各個(gè)渠道投放招聘廣告，如獵聘、拉勾網(wǎng)獵頭等

3.收取篩選簡(jiǎn)歷

4.面試環(huán)節(jié)（多輪）

5.發(fā)放 offer（可能還要進(jìn)行測(cè)評(píng)）

6.準(zhǔn)員工維護(hù)

7.員工通過(guò)試用期轉(zhuǎn)正（招聘結(jié)束）

在以上 7 步中，第二三四步是最耗費(fèi)精力的階段，用杭州某大型上市公司 HR 陳雯的話說(shuō)，就是 “找人和評(píng)估人?！?而這恰是 AI 招聘想要發(fā)力的領(lǐng)域。

在實(shí)際招聘工作中，HR 需要做大量的重復(fù)性工作。除了要在不同渠道投放同一個(gè)崗位的招聘廣告，還要篩選海量的簡(jiǎn)歷，確保優(yōu)秀的人可以進(jìn)入面試環(huán)節(jié)。而快速篩選簡(jiǎn)歷，會(huì)讓招聘人員產(chǎn)生 “fast human bias”。根據(jù) Pymetrics 公司 CEO 弗里達(dá) · 波里的說(shuō)法，這是一種行為偏差，在此影響下，擁有“精英證書(shū)” 的候選人更容易進(jìn)入面試。

說(shuō)得直白一些，此時(shí) HR 只會(huì)注意到候選人簡(jiǎn)歷上最突出的一點(diǎn)而忽略了其他。Pymetrics 是知名的第三方招聘公司，摩根大通、普華永道等全球知名企業(yè)都在使用它的測(cè)評(píng)工具，以測(cè)試候選人是否具備企業(yè)要求的素質(zhì)，如創(chuàng)造力、自驅(qū)力、利他主義等。找到候選人之后，HR 還需要和他們初步溝通，此時(shí)工作的重復(fù)性特征更加明顯，這也是網(wǎng)絡(luò)一直流傳各類(lèi) “面經(jīng)” 的原因。設(shè)想一下，類(lèi)似 “你經(jīng)歷最大的挫折是什么？”“你的缺點(diǎn)是什么？”“你的愛(ài)好是什么？” 這樣的問(wèn)題，要重復(fù)性提問(wèn)幾十位候選人，光是想一想就足夠讓人崩潰了。

這時(shí)候，AI 招聘可以登場(chǎng)了。根據(jù)全球知名人力資源管理咨詢(xún)公司 HAYS（瀚納仕）首席執(zhí)行官 Alistair Cox 的說(shuō)法，AI 技術(shù)可以幫助企業(yè)鎖定匹配度更高的候選人。例如 LinkedIn 會(huì)通過(guò)會(huì)員主頁(yè)信息和職業(yè)描述來(lái)為其推薦工作。但隨著 AI 技術(shù)更加成熟、企業(yè)收集的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，這些算法會(huì)考慮更多的因素，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的推薦。你的頁(yè)面記錄、瀏覽歷史、社交賬號(hào)信息，包括分享了什么、點(diǎn)贊了什么、有怎樣的人格魅力，都會(huì)成為 AI 的分析對(duì)象。綜合評(píng)估之下，AI 甚至能挖掘出用戶(hù)自己都沒(méi)有意識(shí)到的潛力。

除了匹配候選人，AI 招聘工具還可以幫助 HR 與候選人聊天——初步面試。這一過(guò)程是通過(guò)聊天機(jī)器人實(shí)現(xiàn)的。PredictiveHire 公司的聊天機(jī)器人通過(guò)詢(xún)問(wèn)應(yīng)聘者一系列開(kāi)放性問(wèn)題，從而確定他們的人格特征，最終為每個(gè)人打上標(biāo)簽，諸如自主型人格、充滿動(dòng)力型或者自驅(qū)型。該公司的客戶(hù)分布在零售業(yè)、呼叫中心和醫(yī)護(hù)行業(yè)，每一個(gè)客戶(hù)對(duì)求職者的能力和個(gè)性要求都不同。聊天機(jī)器人通過(guò)對(duì)候選人的“面試分析”，可以大大提高雇主招聘的成功率。正如 predictivehire 主頁(yè)廣告語(yǔ)一樣：認(rèn)識(shí)一下 Phai——您的招聘向?qū)?。它?huì)讓面試變得超級(jí)省時(shí)、開(kāi)放包容且毫無(wú)偏見(jiàn)。可是，真的毫無(wú)偏見(jiàn)嗎？

AI 招聘，消除歧視還是帶來(lái)歧視？

幾乎所有的 AI 招聘公司都會(huì)認(rèn)為使用 AI 算法可以消除人的偏見(jiàn)。理由很簡(jiǎn)單，人會(huì)有偏見(jiàn)，但是算法沒(méi)有。但現(xiàn)實(shí)可能不如說(shuō)的美好。PredictiveHire 正在研究的新模型正是用于預(yù)測(cè)應(yīng)聘者的跳槽概率，該項(xiàng)目調(diào)用了 45899 名使用過(guò)其聊天機(jī)器人程序的應(yīng)聘者的文本內(nèi)容，通常來(lái)說(shuō)，機(jī)器人會(huì)詢(xún)問(wèn)5個(gè)～7個(gè)開(kāi)放性問(wèn)題，其中包括他們過(guò)去的經(jīng)歷和自我評(píng)價(jià)。而就是從應(yīng)聘者的答案里，機(jī)器人就能檢測(cè)到某些候選人“看重經(jīng)歷，不務(wù)實(shí)，不夠腳踏實(shí)地，有很強(qiáng)的跳槽傾向 ”。

預(yù)測(cè)跳槽只是小試牛刀。企業(yè)還可能利用大數(shù)據(jù)、AI 技術(shù)來(lái)壓低求職者的工資，約翰 · 杰伊刑事司法學(xué)院的紐曼教授在 2017 年的一篇論文中提到了這一點(diǎn)。例如，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的性格測(cè)試在招聘領(lǐng)域應(yīng)用越來(lái)越普遍，在測(cè)試幫助下，企業(yè)能夠篩選出更有可能煽動(dòng)工會(huì)漲工資的候選人，從而不錄用他們。越來(lái)越多的雇主開(kāi)始監(jiān)控員工聊天記錄、郵件和其他工作數(shù)據(jù)，對(duì)可能離職的人進(jìn)行評(píng)估，確定一個(gè)能讓他留下來(lái)的最低漲薪水平。

Alistair Cox 也不傾向于完全信任 AI 算法，因?yàn)榛谟衅?jiàn)和歧視的數(shù)據(jù)產(chǎn)生的 AI 模型一樣會(huì)有偏見(jiàn)。例如某個(gè)崗位的歷史數(shù)據(jù)就帶有年齡偏見(jiàn)，AI 算法產(chǎn)生的模型很有可能吸收了這一點(diǎn)。如何消除算法歧視？來(lái)自康奈爾大學(xué)的助理教授索倫 · 巴洛卡斯一直從事算法公平和責(zé)任的研究，同時(shí)，他也是微軟研究院的首席研究員。在他看來(lái)，通過(guò)? AI 算法評(píng)估應(yīng)聘者的方式不應(yīng)該被放棄。

因?yàn)?AI 算法讓招聘變得更好的目標(biāo)是高尚的，我們需要的是推動(dòng)監(jiān)管部門(mén)迫使企業(yè)提高透明度。目前，沒(méi)有一個(gè) AI 招聘的評(píng)估模型受到過(guò)嚴(yán)格的同行評(píng)議，如果企業(yè)樂(lè)于提供模型的運(yùn)作模式，把工具拿出來(lái)進(jìn)行合法性認(rèn)證，會(huì)更有助于他們承擔(dān)相關(guān)的責(zé)任。

AI 招聘發(fā)展的可能瓶頸

AI 招聘是 AI 技術(shù)在招聘領(lǐng)域的應(yīng)用，招聘才是技術(shù)發(fā)揮作用的基礎(chǔ)。不論開(kāi)發(fā)怎樣的匹配算法、評(píng)估算法，都無(wú)法繞開(kāi)一個(gè)問(wèn)題：企業(yè)到底需要怎樣的候選人？

陳雯說(shuō)，在招聘的智能化方面，阿里巴巴做的比較好，其中一個(gè)很重要的原因，是公司確切知道需要什么樣的員工。對(duì)阿里而言，聰明、皮實(shí)、樂(lè)觀、自省就是招聘員工的標(biāo)準(zhǔn)。在此基礎(chǔ)上，在通過(guò) AI 技術(shù)開(kāi)發(fā)相關(guān)模型去匹配具備此特征的候選人，更有可能成功。

而更多的企業(yè)，最大的問(wèn)題在于——它們自己也不清楚公司需要什么特征的員工。不清楚招募員工的畫(huà)像。這樣一來(lái)，即使用最先進(jìn)的 AI? 技術(shù)，也無(wú)法幫助企業(yè)提高招聘效率。（文中陳雯為化名）（摘自美《深科技》）（編輯克珂）