公司应该使用AI来评估求职者吗? | 广东省智能创新协会

发布日期:2019-05-22 10:00
通过分析我们的声音或照片以确定我们是否合适一份工作?这样的人工智能算法令人讨厌,但目前我们还没走得那么远。而且,它可能不像你想象的那么令人毛骨悚然。



对于求职者和企业来说,最难的就是寻找合适的,许多企业抱怨他们无法找到合适的人选担任关键职位,以及为什么大多数人最终都找不到鼓舞人心的工作。考虑到即使在世界上最大的经济体中,人才管理实践比其他任何地方都更加科学驱动和复杂,劳动力市场效率很低。今天在美国,大约有600万求职者,有700万个职位空缺。即使由最合格和最熟练的招聘精英进行招聘,工作满意度也不是常态。估计多达70%这些顶尖人才希望找到更有意义或有趣的工作或职业。而在招聘和招聘流程的常态特征相当落后的其他地方,招聘经理过分强调硬技能而牺牲更重要和最关键的软技能,或使用直观和有偏见的招聘方法,如非结构化的工作面试,确定谁得到了这份工作。一直以来,预测评估和数据驱动工具都未得到充分利用,偏见和歧视的普遍存在。

简而言之,如果我们想让人才识别更有效--而且更加精英化--重要的是继续超越现有方法,特别是如果技术创新使我们能够大规模地预测,理解和匹配人。

我们目前采访求职者的方式的一个主要问题是,这个过程基本上是非结构化的,让人质疑面试官的异想天开和幻想。看到这不仅效率低下,而且由于采访者表达并试图确认自己的偏好而导致决策偏向,也不应该太有说服力。这时视频或数字访谈就有用武之地了,数字访谈几乎可以完全消除这些限制。利用技术创建高度结构化和标准化的面试体验,每个候选人都可以获得相同的设定问题,并有同样的机会表达自己的才能,最终提高视频的预测效用。虽然数字访谈为候选人提供了更公平的面试体验,并允许组织访问更多样化的人才,但在审查这些访谈时,我们遇到了同样的问题 - 有偏见的人留下来做出招聘决定怎么办?但是,如果人工智能和机器学习算法的任务是从这些视频中挖掘数据,以确定人们在访谈中所做的和所说的,以及他们的个性,能力或工作表现之间的可靠联系,那会是怎样?在数字访谈的情况下,AI算法可以挖掘候选人的面部表情和肢体语言,以及他们所说的内容以及他们如何说出来。挖掘所有这些数据可以揭示候选人的天赋,并可以指出他们在工作中的表现。尽管该领域的科学研究仍处于起步阶段,但已经有一些有趣且有希望的发现。例如,研究人员已经训练出能够挖掘个人声音的各种特征(即声调,响度和强度)的算法;身体动作(例如手势,姿势等),或面部表情(即快乐,惊讶,愤怒等),以准确预测他们的人格特征,我们知道这是工作表现的主要预测因素之一。更进一步,研究人员挖掘出类似的信号来预测对绩效至关重要的行为和品质:沟通技巧,说服力,压力容忍度,雇佣能力和领导能力。进一步揭示这项技术真正具有洞察力的是,一组研究人员利用上述技术量化CEO的情绪,因为他们在电话会议中发言,准确预测公司未来的财务业绩。

人工智能有可能显着改善我们识别人才的方式,因为它可以降低对一个人的潜力进行准确预测的成本,同时消除偏向于人类判断的偏见和启发式。 AI算法可以检测和测量潜在的或看似无形的人类品质这一事实可能导致一些人对上述发现持怀疑态度,但值得注意的是,有大量的科学研究表明人类可以从中仅仅准确地识别出人格和智力。口头和非言语行为的薄片。 AI算法只是利用与人类相同的线索。人与AI之间的区别在于后者可以扩展,并且可以自动化。更重要的是,AI没有需要管理的自我人格。

目前,许多使用数字访谈的组织没有利用这些类型的强大AI分析,因为他们的招聘人员通常不愿意接受算法的建议,并继续依赖他们自己的天真判断。可悲的是,这种无知正在伤害候选人和企业。认识到科学和数据而非直觉或本能的人力资源部门应该成为决策的基础,这将吸引和留住最优秀的人才。当然,我们并不主张所有招聘决策都是由人工智能系统做出的。必须始终有人为监督。相反,我们相信,如果有准确有效的数据来通知和塑造我们的判断,人类的决策可以得到显着改善。

当然,正如我们考虑使用传统评估方法时一样,考虑使用这些创新技术工具的法律和道德含义至关重要。这些系统最终可能会学习他们自己的各种有害偏见,这取决于他们接受过培训的数据以及其他因素。公司需要关注这些系统的培训方式,并定期审核这些系统的潜在偏差。而且,显然,现在我们可以了解的人与我们应该了解的人之间存在差异,超越法律和道德界限的可能性。然而,与此同时,在良好的行为准则约束下运营时,仍然可以部署我们在此描述的创新。候选人可以充分了解和评估用于评估它们的技术,并应邀请他们积极选择。组织应充分保护所有敏感数据的安全,整个过程应该是透明的。

事实上,候选人甚至可以拥有他们的数据和结果,他们可以自愿决定是否与选定的招聘人员和雇主分享。虽然这种情况可能比我们描述的新兴技术更加乌托邦,但我们希望招聘人员和雇主考虑这一点。毕竟,在理解求职者和帮助他们更好地了解自己之间没有紧张关系。当新技术可以提高他们将合适的人员安排在合适的工作中的能力时,组织和个人将受益匪浅。