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企业|大公司都开始用AI面试了，到底靠不靠谱？

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【企业|大公司都开始用AI面试了，到底靠不靠谱？】原创 王露颐 中信大方
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又到年末跳槽季 ， 在各种“面经”分享中 ， 你有没有发现“AI面试指南”变得越来越多？
AI技术在人才招聘领域确实已经被广泛使用 。 据不完全数据统计 ， 在美国已有超过100万求职者接受了 AI 面试 ， 一些大学甚至开设了培训课程来提升学生在 AI 面试时的表现 。
王露颐是一家专门为企业提供AI招聘服务的科技公司的首席运营官 ， 她向我们介绍了在企业招聘的流程中 ， AI是如何与HR相互配合工作的 。 在她看来 ， 与人相比 ， AI对简历的分析数量和速度都有绝对优势 ， 毕竟没有哪个HR能阅览1亿份以上的简历并进行分析 ， 也没有哪个HR能每秒钟给50个岗位匹配人选 。 而企业采用AI进行招聘 ， 除了追求效率 ， 也同样看中AI的不偏不倚性 ， 但是 ， AI真的能够帮助消除招聘中的偏见吗？

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王露颐
麦穗科技首席运营官 ， 美国圣母大学经济会计学双学位本科和硕士 ， 曾荣获GBC全球女性创业大赛冠军 。
AI在人才招聘中如何发挥作用？
目前AI技术运用在企业的招聘领域具体来看分成三块 。 第一块的场景是用AI帮助企业阅读简历 ， 把简历提取成结构化的信息 ， 比如说这个人毕业的学校是什么样的 ， 供职过的公司是什么样的 ， 大概有多少行业经验等等 。 AI在做的第一个工作就是把人的简历信息转化为一个个丰满的特征 ， 我们把它称之为人才画像的构建 。 其实AI在阅读简历方面的能力已经超过了人 ， 因为人看不过来这么多简历 ， 也不可能把大量简历生成成维度这么丰富的标签 。
第二块AI被广泛运用的场景就是帮助人去筛选简历 。 如今出现了很多新的行业、新的职位 ， 企业的HR也未必能为所有岗位有效地甄选人才 。 那么这个时候 ， 企业就会引入AI来阅读岗位的信息和人的简历 ， 然后通过深度学习的多模态分析去预测出大概什么样的人最适合去做什么样的工作 。 这个服务其实已经在中国市场被广泛运用了 。

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AI在招聘领域的第三块应用 ， 是帮助企业的HR去完成初选面试 。 今年我们做的一个非常有意思的用AI来代替人面试的工作 ， 是帮一家世界500强的药企去面试它的医药代表类的岗位 ， 我们都知道像这种销售流通类的岗位 ， 真正影响企业录用决定的很大程度是应聘者在面试中的沟通表现 。 今年我们的做法是 ， 让企业的HR给了我们以往150个通过的和150个没有通过的人的样本 ， 让AI通过学习这两类人的回答方式 ， 构建了一个叫作拟合专家经验的初选面试决策模型 。 然后我们用这个模型在实际的面试中去做了一个验证：从9月到10月 ， 这家公司大概有400多个人次的面试 ， AI和HR专家都会对这些人的回答去进行评估 ， 10月底我们验收的时候 ， AI的评估和HR专家的评估一致性在93%左右 。
未来求职者第一课：尊重AI面试官
通常在面试中 ， 应聘者会传达出三重信息 ， 第一重是你的面部表情 ， 第二重是你的音频音调 ， 第三重信息是通过回答HR的一些问题体现出来的软性胜任素质 ， 比如说沟通能力和领导能力 。 我认为其中第三重信息的信效度是比较高的 ， 因为企业的HR还是更愿意去看应聘者具体的能力素质 ， 希望应聘者规避一些很概念性的话 ， 而是非常实际地去描述一件事 。 在面试中 ， 有80%的决策因子来自应聘者是否能真实地向HR展示出他的行为能力 ， 而在这一块的分析上 ， AI的建模能力会更高 ， 这也是为什么我们会在软性胜任素质的考察上更多地让AI参与进来 。 今年疫情后 ， 线上办公和视频面试变得更多了 ， 这也给AI训练带来了更多有效的真实数据 。

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我采访过非常多90后和95后的求职者 ， 他们感到面对AI面试官会相对更放松一些 ， 没有像面对真人HR那么紧张 ， 会减少一些应激反应 ， 有助于提高面试表现 。 但是我也碰到过一些求职者会“调戏”AI面试官 。 比方说我们有一道常见的面试题 ， 就是让你描述一下你自己是如何在专业领域进行学习的 ， 那么有人就猜在AI的模型里 ， 我谈到学习这个词频率越高 ， 得分就会越高 ， 我碰到过有人在他的回答里说了20次左右“学习”这个词 ， 但是事实上当你面向一个HR去回答这个问题时是不会这么做的 。 这就有点小小的自作聪明 ， 有点太小看AI了 ， 这种心理我觉得是未来的求职者们需要去改变的 。
AI招聘 ， 更公平还是更具偏见？
关于AI会消除还是放大偏见 ， 这个问题争议一直挺大的 ， 从我自己的经验来说 ， 两个看法都对也不对 。
美国有一个非常有意思的调查 ， 平均来看 ， 如果女性求职者在简历上放了照片 ， 那么她的应聘成功率大概会降低30% ， 但是漂亮的女生放照片 ， 大约会提高70%以上的成功率 。 这种偏见在AI筛选简历的过程中就不会存在 ， 因为AI不会被照片的美貌程度所干扰 。
但反过来再举一个例子 ， 比方说我要给字节跳动定制一个模型去招聘某个岗位的工程师 ， 那我要如何去做一个跟字节的HR有一模一样偏好的筛选模型呢？这时候 ， AI的典型做法叫作“小样本学习” ， 也就是说把HR专家的经验融入到这个模型的训练当中去 。 但这会带来一个很大的问题 ， 如果HR之前在筛选的时候本身就是带着偏见的 ， 比如说只选男的不选女的 ， 或者只选985毕业的 ， 只选拥有某类户口的 ， AI去构建一个融入专家经验模型的时候 ， 一开始做的事情就是尽可能去拟合和学习这个专家的判断 ， AI判断的结果和人判断的结果越一致 ， 这个模型就越成功 。 所以大家就可以想象 ， 这个模型一定会放大人的经验与偏见 。

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但是长远看来 ， AI分成两个阶段 ， 第一个阶段是学习人 ， 第二个阶段是超越人 ， 就像AlphaGo一开始是海量学习人的棋谱 ， 现在已经超越了任何一个人类棋手 。 在AI招聘领域也是一样 ， 比如我们现在使用的AI模型已经累计学习了大约1.1亿真实的入职记录 ， 并且进行了缜密的分析 ， 这是人类HR不可能做到的 。 希望我们的AI模型可以在未来的三到五年在真正意义上超越目前人工筛选简历的平均水准 ， 这其中有一个努力目标就是去填平由于个人局限性带来的偏见或偏好 ， 提高人才选用的信度和效度 。
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《AI会取代我们吗？》
[英]雪莉·范 著 阿芦 译
[英]马修·泰勒 编
中信出版·大方 梯工作室｜2020年10月
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_原题《大公司都开始用AI面试了 ， 到底靠不靠谱？》
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