應聘者對AI 面試官抵觸心理探析

□文/蔡靜如 張 萌

（華南理工大學馬克思主義學院 廣東·廣州）

［提要］ 人工智能的快速發展加速招聘行業的數字化轉型，但應聘者并未適應，甚至對AI 面試官產生抵觸心理。為此，通過探討應聘者對AI 面試官抵觸心理的主要表現、產生原因與應對策略，幫助應聘者減少抵觸心理，更好地適應AI 面試。

AI 面試是指利用AI 技術對應聘者進行面試和分析，以篩選和找到合適的候選人，它通常被應用于大型招聘的初篩環節。在AI 面試的過程中，應聘者需要于系統規定時間內，通過錄制視頻或者語音轉文字的方式回答AI 面試官提出的、企業預先設計好的面試問題；待面試結束后，通過對應聘者的回答內容、語音語調、面部表情、肢體語言等進行算法分析，最終從專業能力、技能經驗、個體特質、發展潛力等多方面評估應聘者。與傳統面試相比，應聘者和AI 面試官的交互方式發生了根本性的變化，由傳統的應聘者與人類面試官的人-人互動模式轉變為應聘者與AI 面試官的人-機單向異步交互模式。相關研究表明，AI 面試官能有效消除人類面試官的偏見行為，幫助企業節約招聘成本，提高面試效率。但面對AI 面試官，應聘者的心理并未適應。研究發現，與人類面試官相比，AI 面試官會引發應聘者更多的質疑和排斥，使之產生抵觸心理。

“抵觸”是指與另一方發生沖突，有矛盾。目前學界對抵觸心理并沒有統一的界定，參考相關研究，將其界定為個體由于生活經歷、所受教育或認知特征等因素，對某人或某事物產生不良印象或生理反應后，引發心理上的不滿、質疑或抗拒，進而在行為上表現出仇視、對抗或排斥。基于此，應聘者對AI 面試官的抵觸心理是指應聘者在傳統面試的思維定勢下，對于AI面試官這一新事物產生不滿、質疑或抗拒等內心體驗，進而表現出仇視、對抗或排斥等消極行為。隨著人工智能的快速發展，招聘行業的數字化轉型已是大勢所趨。

一、應聘者對AI 面試官抵觸心理主要表現

（一）不滿AI 面試官減少應聘者的表現機會。Kchling 等研究發現，人工智能的支持程度與應聘者的表現機會之間呈顯著負相關，即人工智能的支持程度越高，應聘者的表現機會越少。Acikgoz 等研究也表明，與傳統面試相比，AI 面試更不利于應聘者獲得表現機會。由于AI 面試官減少了應聘者的表現機會，應聘者無法全面展現自己的個性和能力，引發應聘者吐槽和不滿。

（二）質疑AI 面試官面試結果的公平性。相關研究表明，相比人類面試，應聘者在AI 面試中對公平感的期望更低，他們感知到的程序公平和互動公平也更低。Lee 等研究發現，與人類決策相比，算法決策被認為缺乏公平、信任度低。亞馬遜的案例也表明AI 面試結果存在不公平問題，比如AI 面試官在給應聘者進行排名時“重男輕女”，導致男性應聘者的得分普遍高于女性應聘者。因此，應聘者對AI 面試結果的公平性抱有質疑與不信任態度。

（三）不愿參與AI 面試官主導的崗位申請。Wesche 等研究表明，在AI 面試官主導的面試過程中，應聘者申請崗位的意愿顯著低于人類面試官主導的傳統面試。Langer 等研究發現，與人類面試官主導的傳統面試相比，在AI 面試官主導的面試中個別應聘者傾向于撤回崗位申請，導致應聘者自我淘汰。可見，應聘者對AI 面試官主導的崗位申請的參與意愿相對較低。

二、應聘者對AI 面試官抵觸心理產生的原因

（一）AI 面試官現有設計不足增加應聘者的焦慮

1、AI 面試官設計特征的非擬人化。AI 面試官設計特征的非擬人化包括外在形象和語言風格設計的非擬人化。首先，AI面試官外在形象設計的非擬人化易引發應聘者焦慮。Carless 等研究表明，面試官的性格特征和個人素質影響應聘者的焦慮水平。相比于人類面試官，AI 面試官大多為不茍言笑的靜態職場男性形象，面試過程表情嚴肅、動作機械，加之頭頂上方的倒計時等，均在無形中增加了應聘者的焦慮。其次，AI 面試官的語言風格影響應聘者感知到的壓力和焦慮。相比人類面試官的語言蘊含豐富情感并可恰當表達情感，AI 面試官的語言缺乏情感性。相關研究發現，在面試過程中，低情感語言風格的AI 面試官比高情感語言風格的AI 面試官更易增加應聘者的壓力和焦慮。

2、AI 面試官問答設置的非個性化。AI 面試官問答設置的非個性化包括缺乏個性化問題設計和囿于單向交互模式。一方面AI 面試官在確保提問一致性的同時，因為缺乏個性化問題設計，無法為應聘者提供展現個體特殊性的機會，讓應聘者感到無法充分展現自己；另一方面在AI 面試官主導的面試中，應聘者與AI 面試官的單向交互模式會引發焦慮。社會互動論強調，人的心理和行為受到與他人之間互動程度的影響。在AI 面試官主導的面試中，應聘者感到缺乏個人互動和人際關系處理、缺乏來自面試官的非語言和口頭反饋，從而剝奪了應聘者更準確地解釋不清楚問題或提出問題的機會，增加了應聘者的溝通焦慮。

（二）AI 面試官現存技術問題降低應聘者的信任度

1、AI 面試官存在算法偏見。算法偏見是指AI 面試官對某一類人群存在偏好或歧視，比如性別歧視、種族歧視等。一位合格的AI 面試官需要在大量的訓練數據中進行算法學習，形成人才畫像。在面試過程中，AI 面試官通過收集應聘者的數據點并進行分析形成應聘者畫像，進而從中選取與人才畫像最匹配的候選人。因此，AI 面試官訓練數據的客觀性在很大程度上決定了AI 面試官的公平性。在亞馬遜的案例中，男性應聘者的得分普遍高于女性應聘者，原因在于訓練該算法的數據來源于公司中表現最好的一批人，而這批人中大多數是男性。不客觀的訓練數據創造了不公平的AI 面試官，導致了不公平的面試結果，從而降低了應聘者對AI 面試官的信任度。

2、AI 面試結果缺乏可解釋性。AI 面試官給出的面試結果來自于對崗位要求和應聘者信息所進行的數據分析，但這一面試結果是如何得到的，雇主與程序員均難以解釋，因為編寫AI面試官的人都不知道中間的運算過程，它的計算大大超過人類力所能及的范圍；加之AI 面試官無法說服應聘者接受其做出的面試評估和結果，使其無法獲得應聘者的信任。亞里士多德在《修辭學》中提出，修辭術具有在任何一個問題上找出可能的說服方式的功能。恰當使用修辭術能夠產生說服力，但AI 面試官在使用藝術修辭來闡釋面試結果時效果不佳，并且AI 面試官的面試結果并不能自動證明為真，因此說服力無法產生，導致難以獲得應聘者的信任。

（三）對AI 面試官技術風險的認知偏差增強應聘者的抗拒和排斥。人類對未來技術的認知分為三個階段：第一個階段是敬畏并驚嘆新技術的潛能；第二個階段是害怕和恐懼其帶來的風險；第三個階段是辯證看待新技術，進入設計新技術的發展道路，并在充分利用新技術的同時控制其潛在風險。當下許多人對AI 面試官甚至人工智能的認識處于第二個階段，人們更加愿意相信人工智能“威脅論”，并且媒體報道和科幻影視劇強化了人工智能“威脅論”。如隨著2016 年3 月Alpha Go 打敗了圍棋世界冠軍李世石，人工智能正在趕超人類等言論愈演愈烈，這直接影響了人們對AI 技術的認知。此外，西方學者在研究風險認知的心理測量范式理論框架下發現，未知性和可怕性這兩個風險特征影響人們的風險認知。就AI 面試官而言，應聘者對該技術風險既缺乏全面了解，又感到其不可控且具有危害性，進而影響了應聘者對AI 面試官的風險認知。相關研究發現，應聘者對技術風險的認知與該技術的接受程度呈正相關，可見應聘者對AI 面試官的技術風險存在認知偏差時，其傾向于抗拒和排斥AI 面試官。

三、應對策略

（一）設計擬人化AI 面試官，增加個性化問答設置。計算機表現越擬人化，人們的反應就越社會化。要讓應聘者像接受人類面試官一樣接受AI 面試官，就要打造類真人面試體驗，減少應聘者的不適感，緩解應聘者對AI 面試官的抵觸心理。首先，在AI 面試官外在形象方面，通過設計動態、宜人、同性別的AI面試官，使其外在形象更加親切，可減少應聘者的不適感。研究表明，相比靜態的AI 面試官，面帶微笑、小幅度的手勢動作，微微點頭等動態特征更能給應聘者以自信和鼓勵，臉上帶有微笑的面試官比嘴角向下一臉嚴肅的面試官更能減輕應聘者的焦慮和壓力；相比性別相異的AI 面試官，與應聘者性別相同的面試官更值得信賴。其次，在AI 面試官語言風格方面，通過設計高情感語言風格和使用較多禮貌用語的AI 面試官，能有效減緩應聘者的抗拒和排斥。研究發現，相比于語言較簡潔、低情感表達的嚴肅型AI 面試官，語言帶有積極情感并多采用禮貌用語的宜人型AI 面試官給應聘者帶來的壓力和焦慮更少。此外，將AI 面試官的語言設計為“十分感謝您的回答”比設計為“謝謝”更易減緩應聘者的焦慮。

增加AI 面試官的個性化問答設置，為應聘者提供展現特長與能力的機會和場景，可減少應聘者的質疑與排斥。Chuan Qin 等開發的個性化問題推薦系統DuerQuiz，通過挖掘互聯網上豐富的招聘數據以及與崗位要求相關的工作技能數據，構建工作技能圖譜，在面試問題設置上實現崗位要求和應聘者經歷之間的平衡。DuerQuiz 系統在2018 年百度校園招聘中的應用結果表明，DuerQuiz 在面試評估中的甄別能力更強，且DuerQuiz 能夠獲得滿意的用戶體驗，但該項技術還需繼續加強有關個性化問答設置的研究，以使面試過程更加自然流暢，減少應聘者對AI 面試官的不滿和抗拒。

（二）提高算法透明性，增強面試結果的可解釋性。透明性和可解釋性是建立和維持人們對人工智能系統開發者和人工智能系統本身信任的關鍵，也是人工智能推廣運用的前提條件。提高算法透明性，增強面試結果的可解釋性可有效減緩應聘者對AI 面試官的質疑和排斥。

針對AI 面試官的算法偏見，可通過消除原始偏見數據集、復檢AI 面試結果來改善。首先，算法偏見的原始數據來源于它所模擬的人類行為，因此算法偏見實質上是人類行為偏見，而與人類行為偏見相比，算法偏見更容易被檢測和消除，通過消除存在偏見的數據可消除算法偏見，保持算法客觀，進而保證面試結果的公平性。其次，面試結束后，人類面試官可通過抽查AI 面試存儲數據、復檢AI 面試結果以檢測其結果的合理性，以此保障面試過程和結果的公平性。

此外，解決人工智能“黑箱”難題，向應聘者提供個性化面試反饋，增強面試結果的可解釋性，有利于增加應聘者對AI 面試官的信任度。人工智能作為類人類智能，在做出結論時都必須解釋其是如何行為的。面試結束后主動為應聘者提供精準、個性化的面試反饋，包括面試成績、得分原因和改進建議，并利用說服手段說服應聘者，既有利于應聘者取長補短，也有利于減少應聘者對AI 面試官的不信任與抗拒。

（三）研發新技術，增強應聘者與AI 面試官的交互性。針對應聘者與AI 面試官的單向交互模式所引發的焦慮以及感知到的表現機會減少，新技術AI 對話機器人ChatGPT 有望突破這一局限，提升應聘者與AI 面試官的互動交流體驗，增強應聘者展現特長和能力的欲望和行為，進而減少應聘者對AI 面試官的不滿和排斥。ChatGPT 由人工智能研究實驗室OpenAI 于2022 年11 月30 日推出，上線短短5 天，用戶數量突破100萬，OpenAI 采用全新的“從人類反饋中強化學習”的訓練方式對ChatGPT 進行訓練，相比于之前模型的“人工智障式”回答，ChatGPT 可以很好地模擬人類的語言，與用戶進行更加自然的互動和交流，理解能力和交互性表現更強，并能根據上下文語境，給出恰當的回答，用戶使用體驗大幅提升。雖然ChatGPT 還面臨諸多挑戰，但ChatGPT 回答和處理不同領域問題的能力、與用戶進行更加自然的互動是現今AI 面試官所欠缺的，在保障內容可信以及解決該對話模型的成本問題的前提下，將ChatGPT 運用于招聘行業可讓應聘者與AI 面試官的互動交流更加自然，從而提升應聘者的使用體驗，減少應聘者對AI 面試官的抗拒和排斥。

（四）引導應聘者用科學的思維方法看待AI 面試官。針對應聘者對AI 面試官技術風險的認知偏差，需要政府、學校、媒體和科研機構聯合起來、共同努力，通過向人們科普人工智能的相關知識，如人工智能的發展狀況、遇到的倫理困境等，引導人們用科學的思維方式去看待包括AI 面試官在內的人工智能的發展。尤其是媒體，應客觀、真實、全面地進行報道，不誤導群眾，不信謠不傳謠不造謠。只有各方通力合作，才能有效減緩人們對AI 面試官甚至人工智能的質疑、抗拒和排斥，才能有效地促進和推動包括AI 面試官在內的人工智能技術的發展和運用。