人工智能当面试官:招聘告别偏见不再是妄想

  次阅读 来源:互联网(转载协议) 2016-11-10 10:23 我要评论(0)

科技讯11月10日消息,据国外媒体Venturebeat报道,把人工智能应用于招聘中,这种做法已对许多企业产生影响,因为以更快的速度聘用最优质的员工有助于省钱以及提升竞争优势。这也对求职者产生了积极的影响,因为无论他们的性别、种族、年龄和就读大学是什么,铁面无私的人工智能有助于他们在面试时能够得到公平的、无偏见的录用机会。

尽管用人企业都希望在招聘过程中实现公平公正,但无法避免的是,人们几乎在每次做出决定时都会存在偏见,而大多数时候,我们并没有意识到这一点。招聘经理推荐某些候选人时往往会出于一些与个人相关的原因,如候选人和招聘经理来自同一所大学或对某项运动都感兴趣。有时候,一些合格的候选人却与应聘的工作失之交臂,就是因为这种隐形的偏见。

事实证明,多样化的员工队伍有助于增加企业收入,但关键挑战在于打造和维持多样化的以及有竞争力的员工队伍。目前的招聘方式主要依赖应聘者的个人简历,这是一种沿用已久的、无法避免偏见的招聘方式。这是企业面临的最紧迫的挑战之一,因为如果没有雇佣到合适的人才,在产品和服务上的竞争力就会减弱。

需要考虑的一个复杂因素是做出决策时缺乏优质数据。在招聘过程中我们使用的数据来源是多样的,如,简历、面试和评估。如今,还多了参与数据(engagement data)这一来源,这类数据被用来跟踪员工的表现、潜力和跳槽风险。这些数据集本身就较复杂难懂,也无法保障数据的一致性。大多数人无法充分理解这些数据,就依赖于他们的直觉,这无意中就会引发偏见。

我们需要保证数据的多样性、完整性以及前后一致地批量处理数据的能力。借助标准化的数据,我们可基于此前的100个聘用结果做出判断,但计算机可以处理超过10万个面试和招聘结果。

电话面试或现场面试的主要目标之一是评估应聘者的软能力。这可能包括沟通能力、友善度、同理心、团队合作、动机以及参与积极性,这些特征仅仅通过简历是很难做出判断的。

传统面试中,一旦面试结束,所有丰富的交互式数据就会丢失。保留下来的只有“是/否”式的粗略得分,或面试者对应聘者的模糊印象。

但目前数字化面试逐渐增多,上述数据再也不会丢失了,可通过科技手段保留以待进一步的分析。可以说,这是一个过去无从建立的数据金矿。

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