From： The Verge； 作者：Iris

未來的雇人機制很可能是由人工智能驅動的。由于AI能夠綜合而準確地評估應聘人的能力并給出報告和雇傭的理由，比起HR，有雇主表示會更傾向于相信AI的判斷。人工智能的另一大優(yōu)勢在于其能在短時間內瀏覽完大量簡歷，這也是人力所不能及的。針對企業(yè)雇傭系統(tǒng)而打造的，F(xiàn)rrole的主打產品深感科技（DeepSense）人工智能便應運而生。

一位體驗者直接表達了他的感受：“深感科技將我簡化為一系列數(shù)據(jù)。它從我的社交資料中提取信息，從LinkedIn到Twitter，它都‘窺探’了一遍，試圖用簡單的數(shù)據(jù)來總結我的人生檔案。如此一來，招聘人員也許能更有針對性地發(fā)掘和了解潛在的員工。在試著去了解候選人時，他們往往會帶著自己的個人偏見�；蛟S這種技術并非絕對可靠，但我認為，通過用數(shù)據(jù)展示的方式，人工智能驅動的系統(tǒng)有望消除一些偏見�！�

對于一些科技公司來說，AI在縮短申請審核的過程中發(fā)揮的作用可能是最有價值的。加拿大Ideal公司最早引入這項技術，以建立一個由AI驅動的人才篩選和匹配系統(tǒng)。在他們的設想中，尋找潛在候選人應當是快速對數(shù)據(jù)進行分類的過程，而不是讓一個人閱讀數(shù)百份簡歷。

深感科技主頁

首席執(zhí)行官Somen Mondal將這項技術比作一個數(shù)據(jù)推薦引擎，就像亞馬遜或Netflix給用戶傳送定制性信息一樣——是抵御應聘簡歷洪流的第一道防線。如果Ideal與一家公司的求職者追蹤系統(tǒng)相連，它便能計算出哪些人申請了工作，并將其與已經被聘用且表現(xiàn)良好的員工進行比較。

人工智能不擅長分析應聘者的軟性技能

以一位前微軟員工為例。Mondal表示：“我們的系統(tǒng)能夠理解微軟是一家科技公司，因此它能模擬和分析它的工作環(huán)境。然后，它就能夠訓練自己如何非常準確、聰明地進行選擇——不僅是為了效率，也是為了招聘的質量，這意味著要聘用更合適的人來做這份工作�！边@之后，技術人員會將其他缺失的部分聯(lián)系起來，并向招聘人員提供建議：根據(jù)他們以往的表現(xiàn)和技能，你應該聘用哪些人，以及為什么要聘用他們。Mondal稱，就像招聘人員能夠在工作中越做越好一樣，他們的技術也會隨著時間的推移而改進。

這項技術并不一定適合所有職業(yè)領域。例如，它對改進零售、資訊或銀行等職位的應聘流程大有裨益，但也許并不是幫助公司尋找下一任銷售VP的最佳選擇。它也無法理解應聘者的個人氣質和公司文化是否契合。蒙達爾表示：“人工智能不擅長做的事情就是分析人的軟技能，或者說是，軟性背景。我們的目標是讓合適的人來面試，而在此之前，大量的簡歷投遞也意味著巨大的負擔，單靠人力也許沒法瀏覽完所有的申請……但當涉及到‘這個人合適嗎？我們能和這個人談談，來進一步評估嗎？’的時候，對這些事情的管理，顯然還是需要人力來進行主導�！�

不過這并不能阻止Frrole公司繼續(xù)探索人工智能的上限。目前，深感科技依靠分析一個人的行為來評估他的人格。它從公開的社交數(shù)據(jù)中提取和分析信息，并將其結果提煉為個體的行為和個性特征——比如評估對方的團隊合作能力和學習能力等——目的是為求職者節(jié)省可能花費在考試或制作傳統(tǒng)簡歷上的時間。

人工智能對應聘者的個性評估

Frrole公司的聯(lián)合創(chuàng)始人Kalkat表示，在招聘管理人員時，許多企業(yè)的招聘流程的第一步便是使用深感科技。它關注應聘者的個性和人格，試圖與對方建立更好的個性化的交流，而不是從大量的申請者中進行海選。“我們不是在設計一個背景調查工具，”他說，“我們在一開始就對對方進行面試，你要試著了解候選人，或者弄明白如何與他交談。一旦對候選人的檔案做了分析，它就會立刻提供相應的簡要分析總結�！�

相對而言，AI的判斷有多準確？

隨著時間的推移，F(xiàn)rrole公司呈現(xiàn)其分析結果的形式已經發(fā)生了變化。Kalkat解釋道，在評估招聘“什么是有用的和正確的”時，他們剔除了任何可能與標準有效性或工作表現(xiàn)無關的分析結果。例如，應聘者的個人Twitter信息原本被用于分析其本人的焦慮和抑郁指數(shù)等方面，如今這些數(shù)據(jù)不再被包括在個人資料檔案之中�！盁o論如何，鑒于這一類別的數(shù)據(jù)的單一性，它不再是心理健康的衡量標準�！彼�說，并認為這一改變將幫助深感科技更公正地評估應聘者，最終生成比招聘人員更準確、全面的分析報告。

他聲稱，隨著對數(shù)據(jù)的深入挖掘，人工智能將繼續(xù)得到改善，而人類在這一領域“不太可能有任何重大飛躍”。他說，通過排除種族、年齡或性別等特征，深感科技可以盡量摒除招聘時的偏見。它還有助于“用DISC和Big Five等標準框架界定應聘者的個性屬性，這些框架已連續(xù)使用了50多年，雇傭團隊很容易就能以標準化的方式理解它們�！�

針對應聘者社交活動的分析

在未經應聘者同意的情況下分析他們的個人資料可能聽起來令人生疑，但實際上，公開信息對雇主來說是公平的。為了了解應聘者是否適合這個崗位，招聘人員上網瀏覽他們的社交媒體資料，這樣的景象并不罕見。比方說，LinkedIn的存在是為了吸引人們關注你的專業(yè)能力，而深感科技的存在則讓你的個人檔案得到全面的展示。

對此，Kalkat認為：“關鍵在于我們要做符合倫理道德的事情�！彼�表示，深感科技不會判斷你談話的內容，它的關注點在用戶使用的語言模式上。舉例來說，使用更多代詞的人可能更不開放，而使用更多積極詞匯的人可能更隨和。重要的是突出的特征，而不是具體的內容或情感。他說：“這樣做有利于技術在不受言論內容干擾的情況下了解‘真實’的人�！�

語境為王！針對社交平臺的數(shù)據(jù)分析方法論

人工智能干預招聘流程的目的是簡化招聘程序，消除雇主對雇員的偏見，但它也引起了人們的擔憂。Frrole在其2018年的報告中發(fā)現(xiàn)，機器學習并不能完全適用于各個場合，在很多情況下，它仍存在缺陷。人們擔心該系統(tǒng)在分析用戶的社交行為時，是否能有效地區(qū)分應聘者的言論是惡意的，還是只是玩笑話，這對于人工智能對保姆等工作的應聘評估而言至關重要。

在Twitter這樣的社交平臺上，語境就是關鍵。在平臺成熟的傳播機制下，用戶轉發(fā)推文的用意可能會與這篇推文真正的含義相悖。要讀出文本中的諷刺，需要一定的語境線索，甚至可能需要去理解和分析文本中特定的大寫或標點符號。Kalkat表示，分析用戶發(fā)言的語境是公司一直在做的事情，通過多年積累下來的經驗，“我們現(xiàn)在正處于一個很好的階段”。他補充道，未來，公司計劃將語言學知識引入人工智能，以便人們可以上傳他們所寫的樣稿或論文，供心理語言類研究引擎進行分析。這樣做，深感科技能夠更好地理解網絡俚語和行話。

“深感科技并沒有強硬地表明哪個應聘人應該被選去做某個特定的工作，而哪個應聘人應被淘汰�！盞alkat說，“招聘機構擁有100％的控制權。他們從過去可用的數(shù)據(jù)中了解現(xiàn)已有的雇員所表現(xiàn)出的特征，以確定招聘的標準，或在必要時對其進行修改。他們用這些標準來客觀地了解未來的候選人，并通過后續(xù)的數(shù)據(jù)來證明這種選擇的正確性，這樣他們就可以消除自身對雇員的主觀偏見�！�

深感科技生成的評估報告

現(xiàn)下深感科技仍處于研發(fā)的成長階段。AI從書面文字中提取意義的能力日益增強，可見其前景之樂觀，最終實現(xiàn)招聘智能化的公司可能會因此受益。Ideal和Frrole公司都表示，他們的用戶基礎在不斷增長，雇主們對人工智能招聘的興趣在不斷攀升。Mondal說：“我真的認為2020年將是人工智能和招聘的重要一年，我們會脫離簡單的、機械的自動化階段，進入真正的智能領域�！�