编辑导语：AI技能在人才雇用范畴已经被广泛利用，据不完全数据统计，在美国已有凌驾100万求职者担当了 AI 口试，一些大学乃至开设了培训课程来提拔门生在 AI 口试时的体现。随着AI口试越来越多，我们不禁开始思索：AI口试官真的有那么神奇吗？
继适口可乐、团结利华等巨头采购AI雇用体系后，国内雇用平台智联雇用也推出了视频口试产物“AI易面”。在口试中AI能举行语义分析、视频分析，还能给出一些固定套路的口试题，加上经典的性格和智力测评，“AI易面”就可以智能完成人岗匹配。
本来AI雇用的卖点是可以消除企业在雇用过程中的人为私见，让企业和求职者都能从雇用中受益。但现实应用起来可没那么轻易，AI算法并非“生来”客观，雇用软件也会带来新的毛病和鄙视，误刷掉有本领的应聘者，乃至让企业陷入被动田地。
Textio公司用呆板学习来帮主管们优化岗位形貌。Facebook、LinkedIn和ZipRecruiter都是使用算法的保举，制作专门针对潜伏的候选人雇用页面。
另一方面，Ideal、CVViZ等AI提供商推出“简历扫描”服务，可以筛选简历，留下那些符合条件的候选人。而当和候选人的口试竣事后，HireVue、Modern Hire等向企业答应他们的算法可以分析口试中的对话，猜测哪些候选人将来会在工作上体现最好。
图注：Pymetric的焦点（测试）小游戏
另有一些软件公司会提供AI嵌入的生理测试，如Humantic通过候选人的申请质料和个人网上档案来分析，Pymetrics表现可以用一些简朴的小游戏到达一样的结果。
二、AI雇用工具是怎样工作的？
要做好AI雇用工具，数据底子是最大的困难。只有数据质量高，呆板学习算法才气准确。
现在，大多数AI雇用工具都从现有员工的数据中举行提取练习的，比方要练习一个“简历扫描仪”，公司必要网络全部在职员工的简历，与贩卖数据或年度报告等指标举行对比。这些数据搜集、梳理、分析将教会算法怎样辨别与公司顶尖员工最相似的简历。
固然，这种方法只能抓取现有员工的数据，不免陷入“窠臼”，乃至会出现用人的私见。
北美地域波士顿咨询团体AI部分的团结主管Shervin Khodabandeh说：“AI生来就是带有私见的，由于天下上根本不存在毫无毛病的数据。”他表明说，这个困难在雇用中更加显着，由于可用数据非常有限——公司雇用的候选人，要过许多年才气看出他们将来会不会成为顶尖员工。
为了办理这些题目，AI服务提供商们接纳一种迂回的方式淘汰练习数据中的毛病。在康奈尔大学学习雇用算法的门生Manish Raghavan说，许多卖家都在服从“4/5规则”的底子上设盘算法（美国法律规定，以生齿特性分别，恣意生齿组被选择的概率不得低于另一生齿组的80%）。
以是为了防止企业负担法律责任，颠末经心计划的雇用AI工具会向企业保举人数相称的男性和女性。但Raghavan说，这并不意味着在生齿特性以外的方面算法也能有同样的体现。
假如练习数据大多来自男性员工，AI有大概学着把一些更多形容男性的特质与“乐成”接洽到一起。比方，简历上有到场高中橄榄球队的履历、在先容信中被称为“摇滚明星”等。
“假如你有许多如许的特质，你大概会骗到很善于猜测体现良好的男性的AI雇用工具，但在善于女性猜测AI雇用工具中你大概就会被镌汰”，Raghavan说道。
假如之后公司口试了十位最符合要求的男性和由申请工具挑选出的十位女性的随机样本，外貌上来看这次雇用大概是消除了私见的，但这份工作照旧更轻易由男性取得。
三、“搬起石头砸了本身的脚”
基于上文提到的“弊病”，AI雇用工具在许多环境下并不能优质、高效的完成使命。
2018年，亚马逊开辟的“简历扫描仪”被爆鄙视女性，申明散乱。本想做雇用AI中的翘楚，却因不公平对待含有“女子”一词（如女子球队、女子俱乐部）的简历而马失前蹄。
HireVue曾对自家口试分析AI举行了周到的测试，这款产物可以分析候选人的面部渺小变革、用词和语气。
但纽约大学AI Now学院的道德伦理“卫士”们评价这款工具是“假科学”、“对鄙视的放纵”，还绝不包涵所在名利用这款AI的企业，此中包罗了大名鼎鼎的团结利华、希尔顿团体。
面临团体抵抗，美国联邦商业协会正式控诉HireVue。伊利诺伊州乃至通过了一项法案，要求企业披露对雷同AI工具的应用。
四、前车可鉴，后事之师
波士顿咨询团体的Khodabandeh说，从之前变乱中我们最应该汲取的履历就是不要盲从AI的保举，雇用部分司理应该始终将决议权握在本身手中。“当你的算法告诉你‘这就是你想要的人’时，不应盲目信托它。”他增补道。
相反，Khodabandeh以为大众应该换个思绪想题目。企业不应该让AI筛选最佳候选人，之后让雇用部分司理给它的“决定”盖个章，而是应该运用AI来审计企业自己的雇用流程。
最抱负的AI雇用应该是可以或许深入研究人事数据，但终极目标并不是猜测下个最优人选是谁，而是综合指出已往谁体现得更好。
Khodabandeh增补说：“AI算法的一个上风就是可以或许指出你的私见，你会发现本身对某些候选人特质大概已经有了不公平、不负责任的方向，乃至本身都没意识到大概已经触及了伦理道德的边线。
这时间才轮到我们人类出场、自动去消除私见和毛病，决定下一轮口试和雇用看重哪些候选人特质。”
企业必须非常相识对所应用算法的审计，康奈尔的研究员Raghavan说：“多数AI提供商只会和客户分享AI算法的内部逻辑。对许多客户来说，纵然拿到审计证据，他们也没有对实际环境的评估本领。”
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：起首，对于AI体系探测给出的员工工作体现和面目面貌、声音、举动等的关联性，要保持猜疑态度；其次，提供生理方面检测及结论的算法少之又少。
因此这类算法提出的关联性一样平常只比随机取样轻微靠谱一点点，得出的结论自己大概就是一项新风险。总结来看，大火的AI技能并不是无所不能。偶然，HR们最必要的“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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发表于 2020-12-24 03:25:37
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