前不久，美國《僑報》報道稱，隨著人工智能的快速發展，聊天機器人也開始被用在招聘求職中。具體而言，利用聊天機器人，公司在很短的時間內就能搜索到求職者，查看分析他們的技能，來匹配公司的招聘需要，從而安排下一步的面試程序。而求職者則需要和機器人斗智斗勇，方能得到進入第二輪面試的機會。

“我當然不會相信任何人工智能系統能夠獨立做出招聘決定，”他說道。“這項技術還沒有完全準備好。”另外一些人士則表示，他們擔心人工智能的透明度。美國公民自由聯盟（ACLU）目前正嘗試確立一條法律，允許對那些測試招聘網站的歧視算法的研究人員和記者進行刑事起訴。對ACLU來說，他們已經越來越關注算法的公平問題。

而造成這種結果的原因在于亞馬遜的計算機模型的培訓。簡單來說，該公司通過向其算法提供10年內公司收到的簡歷來審查求職者，但在這些簡歷資料中，大部分都是男性，這也反映出了整個科技行業中男性的主導地位。

雖然AI招聘已發展的愈發普遍，但也并不是所有相關工具的應用都能一直進行下去，亞馬遜的秘密AI招聘工具就是一個例子。最近，該公司的機器學習專家從其工具中發現了一個大問題：他們的新招聘引擎并不喜歡女性。有知情人士透露，該團隊自2014年以來一直在建立計算機程序，以審查求職者的簡歷，目的是自動化尋找頂尖人才。

對此，希爾頓招聘副主管Sarah Smart表示：“人工智能會分析求職者的語調、眼神和回答的表情，來判斷求職者是否對工作富有熱情，域名購買 directadmin購買，從而來幫助我們篩選求職者。”當然，人工智能現在一般被用于低水平入門級別的工作招聘中，比如在零售季節性招聘時，大部分公司會選擇使用人工智能聊天機器人。

另外，像高盛這樣的巨頭也已經創建了自己的簡歷分析工具，試圖將求職者與他們認為“最合適”的工作部門或職位進行匹配。而微軟收購的LinkedIn是全球最大的專業求職平臺，directadmin漢化 虛擬主機，可根據其網站招聘信息算法為為雇主提供求職者的排名情況。但該公司副總裁John Jersin表示，其服務并不能取代傳統的招聘人員。

人才軟件公司CareerBuilder 2017年的一項調查顯示，大約55％的美國人力資源經理表示，人工智能將在未來五年內成為他們工作的常規部分。實際上，HR想要通過人工智能來提高工作效率，減輕工作負擔，本就無可厚非。對很多雇主來說，他們長期以來一直的夢想就是利用技術擴大招聘網絡，減少對招聘人員主觀意見的依賴。但是，在卡內基梅隆大學教授機器學習的Nihar Shah等計算機科學家表示，要想完全實現，還有許多工作要做，比如，如何確保算法公平以及確保算法真正可解釋。

AI招聘雖起作用，但依然存在缺陷

只不過，理想很美好，現實很骨感，在真正使用人工智能進行招聘的過程中，AI偏見問題依然是目前無法得以解決的一個挑戰。

因此，HR以及企業們必須注意到，人工智能還沒有準備好創建一個標準來識別最合適的求職者，并確保不以表面價值輸出結果，畢竟他們只是一個“沒血沒肉、沒意識”的機器。

講真，自動化是亞馬遜電子商務占市場主導地位的關鍵，無論是在倉庫存儲還是在推動定價決策上，人工智能都起到了一定的作用。除此以外，有知情人士透露，該公司正在研發一種實驗性的招聘工具，試圖通過人工智能技術對求職者進行一到五星級的評分，這有點類似于購物者對亞馬遜商品進行評分一樣。

亞馬遜的失敗，為其他巨頭提供了教訓

但有知情人士表示，在這些算法看來，IT申請者具備的一些常見技能是沒什么意義的，比如編寫各種計算機代碼的能力。相反，這項技術更傾向于男性工程師簡歷中常出現的動詞，像“執行”（executed）和“控制”（captured）。

撇開招聘不談，類似的基于人工智能的系統已經暴露出了令人擔憂的偏見問題，舉個例子，在查找犯罪分子時歧視窮人、在預測犯罪時黑人的犯罪可能性更大，等等。在這些方面需要注意的是，算法編程中一個簡單的錯誤可能會比一個有偏見的人類招聘人員造成的傷害大得多，后果嚴重的多。

知情人士稱，由于高管們對這個項目不再抱有希望，亞馬遜最終決定在去年年初解散了該團隊。至于亞馬遜在進行人員招聘時，不會完全依賴于該系統產生的排名，只會查看這一工具提出的建議。對此，亞馬遜拒絕評論其招聘引擎或面臨的挑戰，但該公司表示，它致力于工作場所的多樣性和平等。

說回亞馬遜實驗性的AI招聘工具，其開始時間正處于這家全球最大在線零售商發展的關鍵時期。由于低成本計算能力的激增，機器學習在技術領域越來越受歡迎。同時，亞馬遜的人力資源部門即將開始大規模招聘，監管部門的文件顯示，自2015年6月以來，該公司的全球員工人數增加了兩倍多，達到575,700名員工。

當然，性別偏見并不是唯一的問題。在一定程度上，支持模特判斷的數據如果存在問題，就意味著不符合條件的申請人經常被推薦用于各種各樣的工作。而這項技術中出現的隨機結果也是亞馬遜結束該項目的原因之一。

知情人士表示，“每個公司都想要這個‘圣杯’，他們想要一個這樣的引擎，可以從100份簡歷里排出前五名，然后直接進行雇傭。”只不過到了2015年，亞馬遜逐漸意識到其新系統并未以性別中立的方式去評定這些候選人。

因此，亞馬遜的系統便“記住”了男性求職者錄取的概率更高，降低對女性簡歷錄取的概率。雖然亞馬遜建立了某些程序，使其對一些特定術語保持中立，但這還是不能保證機器不會用其他方式來對求職者進行歧視性的分類。

對HR來說，最為重要的就是要招到對的人。高水平的面試官再加上多輪面試，往往會提高這次招聘的準確率。但多輪面試所提升的準確率，卻是以犧牲工作效率為代價的。

總的來說，和所有代碼一樣，人工智能的偏見程度暫時只能取決于對它進行編程的工程師及其訓練數據。考慮到人工智能在以往人類招聘行為中的模式進行學習，那么就意味著在招聘過程中存在的任何人類偏見行為，它都會學習到。更糟糕的是，如果這種算法偏差沒有被HR注意到，那么整個人工智能系統可以做的不僅僅是強化偏見，更可能通過不斷對其優化，造成更嚴重的后果。

問題還是解決方案？

關于亞馬遜實驗性的AI招聘工具，可以說是一個機器學習局限性的案例研究，同時也為越來越多的大型企業提供了一個教訓，包括希爾頓和高盛集團公司，這些企業都在尋求自動化部分招聘流程。

除亞馬遜外，其他公司的這項技術還在向前發展，這反映出雇主們迫切希望利用人工智能進行招聘的期望。比如，鹽湖城附近的一家創業公司HireVue的首席執行官Kevin Parker表示，自動化正在幫助企業減少對招聘網絡的長期依賴。他的公司嘗試在視頻面試中分析求職者的語言和面部表情，以減少招聘對文字簡歷的依賴。

而人工智能依賴于其強大的計算能力和大數據，能夠進行自動化的人才甄選，包括自動化筆試、面試以及基于聊天機器人的甄選工具。如此，人工智能便可以成倍地減少企業搜尋人才的時間，面試的效率將會得到大幅提升，使得HR們能用更多的精力去找到“對的人”。