見工面試,假如遇上人工智能考官……

見工面試,假如遇上人工智能考官……
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我們想讓你知道的是

高盛集團、摩根大通等國際投資銀行,已嘗試用AI面試,你有心理準備同AI考官交手嗎?

人工智能(Artificial Intelligence,AI)發展一日千里,不僅可能搶去人類的「飯碗」,還隨時會決定你的求職申請。這並非聳人聽聞,因為高盛、摩根大通等跨國企業,已開始借助機械人「面試官」,篩選潛在僱員。[1]

比起傳統招聘方式,機械人招聘可助企業減省人手資源。更有研究稱,利用人工智能算法,企業能夠審視更多求職者訊息,作出比人類更客觀的判斷,從而揀出合適人選。正值暑期招聘季,在人才爭奪戰中,機械人面試官能否助企業一臂之力?

傳統招聘費時 或存人為偏見

企業要填補人力空缺,人事部門往往要審視大量履歷,邀請求職者面試,再與心水人選反覆聯絡,尤其是大型企業,整個招聘程序一般持續數日至數月,才能決定素未謀面的求職者能否勝任工作。

但究竟有多少考官能充滿信心作出判斷,當中又有多少是基於客觀事實,有時卻惹人懷疑。畢竟每名考官經驗不同,亦可能存在某些「隱形偏見」,如偏好同一所學校,或與自己擁有共同嗜好的申請者。另外早有研究指,面試時考官在前10秒鐘已根據第一印象作出判斷,之後的詢問是在確認先前判斷,而不是去真正評估應聘者,這一現象被心理學家稱為「確認偏見」。[2]

要減少上述偏見,近年興起的機械人招聘,潛力龐大,尤其在面對大量申請時,機械人招聘能提供相對省時的方案。印度一間初創企業宣稱,原本需10日的招聘過程,利用機械人技術,兩日便能完成。[3]

AI招聘讓企業、人才更易交流?

現時高盛集團、摩根大通等國際投資銀行,亦已嘗試使用人工智能網羅人才。其中高盛在首輪招聘中,會採用視像面試系統HireVue篩選應徵者。系統設有五條問題,每條設30秒準備時間,應徵者隨後有3分鐘時間對着機器作答。[4]去年,高盛畢業生及實習生計劃收到13萬份申請,但成功獲聘的比例只有4%,機械人考官可為公司節省人手資源,大大縮短招聘時間。[5]

除大型企業外,香港亦有機構開發了類似工具,讓招聘和求職雙方更易交流。其中初創企業Talkpush推出的AI聊天程式Chatbot,宣稱可讓求職者隨時隨地與機械人考官交流,對話語音及視像則會交予僱主篩選。據傳媒今年3月的報道,每星期約有1,000名求職者使用Talkpush,當中約50人成功獲聘。而僱主可從大量求職者中嚴選兩三名合適人選接見。[6]

求才方程式 = 大數據 + 機器學習

AI招聘有多省時省力,全賴是否有充足的參考數據和有效的機器學習(machine learning)[7]演算法,讓機械人懂得從海量申請中找出合適的求職者。部分機械人還會收集申請者在社交媒體上的數據,並從視像面試中評估求職者的說話語氣、微表情等內容,判斷其個性及特質是否符合公司要求。[8]

前文提及的HireVue,便試圖利用演算法分析求職者的視像面試表現,從中分辨出求職者的意圖、習慣、個性和特質,包括評估應徵者是否使用主動動詞,如can(能夠)、will(將會),或是依賴被動語態can’t(不能)或have to(不得不)。[9]HireVue又稱應用了心理學家Paul Ekman創造的「情感圖譜」(atlas of emotions),分辨面試者10,000種面部表情,宣稱連短至1/25秒的反應也無所遁形。[10]HireVue表示正與逾600間機構合作,包括Vodafone、Nike、Deloitte、Intel等大型企業。[11]

AI技術在招聘方面是否比人類更智能?參考美國學術期刊《應用心理學雜誌》(Journal of Applied Psychology)2013年發表的一項研究,分別比較機械和人類評估求職者表現後發現,前者以一道簡單方程式得到的結果,勝於個人或群體作出的決定;而這種差別是在任何有大量求職者的情況下都會存在,並涵蓋前線、中層主管甚至高層等職位。[12]

借AI起應徵者底 隨時犯法

除了用作面試,部分僱主還會利用AI了解求職者在面試以外的真實個性。近年,透過社交媒體挖掘求職者更多訊息,如興趣、習慣、生活圈子等,更呈上升趨勢。獵頭公司Harvey Nash今年1月發表的全球調查顯示,僱主透過社交網絡招攬人才的比例,按年上升了44%。[13]

AI招聘的出現,將社交網絡的數據挖掘和分析工作自動化,讓僱主更容易對求職者進行背景審查。例如智能「起底」公司Fama,便是利用機器學習和自然語言處理(Natural Language Processing)方法[14],挖掘Facebook、Instagram等社交網絡的貼文和照片,以及相關新聞報道等,了解求職者是否種族主義者、性別歧視者或有暴力傾向。[15]

不過僱主擅自搜索求職者的社交網站,進而了解其宗教、性取向或犯罪記錄等背景資料,卻存在道德爭議,在某些國家更可能會干犯法例。在美國,消費者可根據《公平信用報告法》(Fair Credit Reporting Act,FCRA),質疑有關其就業調查及信用評估公開資料的準確性;另外僱主在向第三方收集求職者相關資料前,必須得到求職者的書面同意。[16]換言之,求職者若從未就有關調查作出書面同意,或是認為公司是基於背景審查的錯誤資料,而作出聘用與否的決定,便可提出訴訟。


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