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?

1970年頒布這項法案的規範對象,包括信用調查機構、僱傭背景審查公司等,但AI時代出現的數據經紀商(data broker),卻未必受到同樣限制。雖然數據經紀商也會透過蒐集社交網絡等資料,建立完整個人檔案,並應用於僱傭調查,但假如他們不屬於信用調查等機構,FCRA則無法適用。直至2012年美國聯邦貿易委員會(FTC)與數據經紀商Spokeo的一場法庭判決,才確認了這類新型信息來源,受到上述法案的約束。[17]

在香港,個人資料私隱專員公署(公署)2013年時指一款名為「起你底」的手機應用程式嚴重侵犯私隱,該程式聲稱可搜尋目標人物的部分身份證號碼、地址、是否有民事、刑事訴訟及破產案件等紀錄,方便僱主對求職者進行背景審查。[18]

根據由公署發出、2001年生效的《人力資源管理實務守則》,僱主可透過背景審查或品格審查程序收集求職者資料,但有關資料必須與工作性質相關。[19]在AI招聘時代,僱主會從多方面途徑招攬人才,但究竟何謂「與工作性質相關」,合法「起底」的範圍可以有幾闊,恐怕言人人殊。

技術未成熟 只能作初步篩選

另外前文提及,AI技術以關鍵字詞或表情篩選合適人選,例如招聘工具ZingHR,便是透過將招聘廣告內容與求職者履歷表上的關鍵字配對,為每名申請人評分,僱主若要求未來員工操流利兩文三語、有團隊精神、願意輪班工作,履歷表及求職信中提及上述字眼的申請人可獲較高分數。[20]

聰明的人類若故意使用某些詞彙或表情迎合機械人考官,以增加錄用機會,現階段而言並非無可能。由於AI仍未能確保懂得「帶眼識人」,現時使用機械人協助招聘的企業,一般只會利用系統作初步審核,申請人仍需通過與人事部門面試等環節。而目前,AI不可根據求職者的臨場答案追問,因此仍難取代人事部門的角色。

要防範智能歧視

另一要注意的是,僱主在為機械人設定篩選合適人才的標準時,一般以現任或離任員工的履歷及工作表現作為參考,這亦可能引起「智能」歧視的擔憂。英國有研究指出,不同的「機器學習」方法,即使是用上同一套資料,也可以演算出截然不同的結果。原因之一,是不同演算法所採用的假設各異,而資料分析難免涉及人類的主觀判斷,例如哪個模型最佳、甚麼變量(variable)最合適。因此,正如AI應用於其他範疇時出現的問題一樣,機械人的決策,有時並非必然客觀。[21]

現時採用機械人招聘的公司不少為跨國企業,其僱員往往來自不同文化背景、使用不同語言的全球人才,因此口音、表情動作等可能不盡相同。現時有關技術是否成熟到能夠準確辨別文化語言等差異,選出合適人才,令人懷疑。若機器學習「學會」淘汰「非我族類」,亦可能有違部分公司期望打造多元團隊的初衷,變相成為另一種歧視。

說到底,機器的決定,始終會受把關人影響。機械人面試官全無偏見不大可能,但不斷審核和修正演算法、多重演算、由人事經理作最終把關等,均有機會減少決策失誤。[22]在全球人才爭奪戰中,除了期望利用機械人提升招聘效率,提升AI技術、改善人事部門角色,以及懂得處理人與機器的職責分擔,亦是企業招賢納士、增強競爭力的關鍵。

  1. Rebecca Greenfield, “The Rise of the (Truly Awful) Webcam Job Interview,” Bloomberg, October 12, 2016, Laura Noonan, “Goldman Sachs to drop on-campus interviews.” Financial Times, June 24, 2016.
  2. Laszlo Bock, “Here's Google's Secret to Hiring the Best People,” WIRED, April 7, 2015.
  3. 洪寶瑩,〈用AI招聘 助企業分析挑選求職者〉,《香港經濟日報》,2017年5月30日,A09頁。
  4. Max Chardwell, “I’ve just secured a summer internship at Goldman Sachs. Here’s how,” eFinancialCareers, last modified 28 February 2017.
  5. Paul Clarke, “Nine things you need to know about working at Goldman Sachs now,” eFinancialCareers, last modified March 16, 2017.
  6. 〈語音視像篩選人才 機械人助招聘快夾準〉,《信報》,2017年3月23日,A12頁。
  7. 讓人工智能領導人民?AlphaGo戰勝棋王的啟示」。取自智經研究中心網站,最後更新日期2016年4月9日。
  8. Jennifer Alsever, “How AI Is Changing Your Job Hunt,” Fortune, May 19, 2017.
  9. 同8。
  10. 同8。
  11. About HireVue,” HireVue, accessed June 21, 2017.
  12. 12 Nathan R. Kuncel, Deniz S. Ones, David M. Klieger, “In Hiring, Algorithms Beat Instinct,” Harvard Business Review, May 2014; Nathan R. Kuncel et al., “Mechanical Versus Clinical Data Combination in Selection and Admissions Decisions: A Meta-Analysis,” Journal of Applied Psychology 98, No. 6 (2013): 1060–1072, accessed June 20, 2017, doi: 10.1037/a0034156.
  13. HR Survey Executive Summary,” Harvey Nash, accessed June 22, 2017.
  14. Online Identity Analysis,” Fama, accessed June 22, 2017.
  15. Sean Captain, “Can Using Artificial Intelligence Make Hiring Less Biased,” Fast Company, last modified May 18, 2016.
  16. A Summary of Your Rights Under the Fair Credit Reporting Act,” Federal Trade Commission, accessed June 22, 2017.
  17. Big Data: A tool for inclusion or exclusion?” Federal Trade Commission, Jan 6, 2016, pp. 13-14; “Spokeo to Pay $800,000 to Settle FTC Charges Company Allegedly Marketed Information to Employers and Recruiters in Violation of FCRA,” Federal Trade Commission, last modified June 12, 2012.
  18. 調查報告:手機程式『起你底』嚴重侵犯個人資料私隱」。取自個人資料私隱專員公署網站,最後更新日期2013年8月13日。
  19. 根據守則,僱主應在向僱員收集個人資料前,為僱員提供一份收集個人資料聲明,藉以告知僱員該等資料的使用目的、可能獲移轉該等資料的人的類別,以及僱員查閱及改正該等資料的權利。資料來源:《人力資源管理實務守則》,個人資料私隱專員公署,查詢日期2017年6月22日。
  20. 同3。
  21. Harry Armstrong, "Machines That Learn In The Wild," Nesta, http://www.nesta.org.uk/sites/default/files/machines_that_learn_in_the_wild.pdf, last modified July 2015, p. 4;「讓人工智能領導人民?AlphaGo戰勝棋王的啟示」。取自智經研究中心網站,最後更新日期2016年4月9日。
  22. Gideon Mann, Cathy O'Neil, “Hiring Algorithms Are Not Neutral,” Harvard Business Review, December 9, 2016.

本文獲授權轉載,原文見智經研究中心

責任編輯:周雪君

核稿編輯:王陽翎


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從俄烏戰爭居安思危!智慧國家如何鞏固數位基礎建設提升韌性?

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我們想讓你知道的是

數個月過去,俄烏戰爭仍在持續中,期間也讓我們看到了許多現代戰爭的科技應用,烏克蘭又是如何透過這些新科技的應用,使俄羅斯久攻不下?又有什麼值得我們借鏡之處?

文學經典名著《雙城記》以法國大革命爲背景,開頭寫道:「那是最好的時代,那是最壞的時代;那是智慧的時代,那是愚蠢的時代…」歷史總是一再重演,當前的烏克蘭,感受一定更深。

當全世界盡可能避免第三次世界大戰開打,烏克蘭史上最年輕的數位轉型部長費多羅夫(Mykhailo Fedorov)稱此役稱為「第一次世界網路大戰」World Cyberwar I。俄烏戰爭,從跨國IT駭客攻擊、區塊鏈促成加密貨幣捐款、到上千顆星鏈衛星系統(Starlink)突破戰地邊境,解救烏克蘭斷網危機。

俄羅斯和烏克蘭的軍力差距不小,烏克蘭如何善用新型數位科技,讓俄羅斯久攻不下?

俄烏戰爭新科技精銳盡出,其實烏克蘭花了兩年強健數位韌性

不同過往戰事,俄烏戰爭不再以槍枝火炮為唯一武器,數位科技可拿來防禦,更能反守為攻。有文章描述烏克蘭的背水一戰:「以網路為戰場,推特為大砲,全球駭客為軍隊,加密貨幣和NFT籌軍餉……企圖封殺俄國的網路、經濟、資金鏈。」

面對開戰,烏克蘭號召盟友取代單打獨鬥。

他們在網路徵召30萬跨國「IT軍團」以Telegram為基地,分享俄羅斯的伺服器位置,進行一波又一波阻斷服務攻擊(DDoS)。他們也向科技巨頭求援,用Starlink低軌衛星打造戰時緊急網路通訊基礎設施,甚至說服Google地圖停止顯示要道資訊,搜尋服務加入SOS警報功能。

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另外,烏克蘭還運用加密貨幣當成人民逃亡的「救命金」,募集1億美金虛擬貨幣捐款,甚至發行「元歷史:戰爭博物館」Meta History: Museum of War主題的NFT,兼得籌款用途並借助NFT不可竄改特性,紀錄戰爭真相向數位社群散播。

烏克蘭在戰爭爆發時,看似立刻做足準備,事實上,他們過去花了兩年半時間,強健國內的數位基礎建設。

烏克蘭在戰事之前喊出2024年「手機政府」轉型目標,把各類政府服務「Uber化」。原本用來取得數位護照、登記車輛牌照的政府APP,在戰時馬上轉變用來申請急難救助資金、身份證明文件、登錄財產損失等多項緊急功能。

以烏克蘭為對象居安思危,台灣其實也在強化數位建設提升韌性

俄烏戰爭爆發後,國際把焦點望向台灣,Wall Street Journal點出台灣網路的脆弱性,因95%網路流量數據仰賴海底電纜接收、發送。這份報導指出,美國模擬中國侵台會優先攻擊周邊海底電纜,一旦戰事發生,極有可能有一小時的訊息真空期,讓台灣與盟軍通訊失聯。

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事實上,台灣近年非常重視網路基礎建設的重要性,像是行政院智慧國家推動小組提出智慧國家方案(2021~2025年),項下規劃數位基盤建設,為邁向智慧國家奠定基礎。

以衛星系統為例,數位基盤計畫就針對低軌衛星及地面設備投入驗證,建立低軌通訊衛星產業鏈。目前台灣積極投入自主研發關鍵技術與元件,籌組兩組低軌衛星旗艦團隊,放眼目標2026年前發射2枚通訊實驗衛星。

確實,目前已經有10家台灣業者組成「低軌衛星國家隊」,先後打進SpaceX、OneWeb及Kymeta國際供應鏈,有望一年賺進9,000億元商機。當低軌道衛星部署完備,擁有自主的衛星避免對外通訊失聯問題,等於一面強化軍事防禦;另一方面加速發展太空機會財。

除了空中衛星,台灣對海底纜線建設也持續加碼。

數位基盤建設針對亞太海纜及5G雲端聯網中心,完善在地光纖通道、強化安全防護,讓台灣成為國際資通中心樞紐。過去就有媒體點出,中美貿易戰之後,國際企業加碼把海底電纜連到台灣,將此視為新一代「護國圍牆」。

像是受到美國政府支持的Google,預計2024年啟用全新海底電纜APRICOT,這條總長約12,000公里的傳輸科技,將連通台灣、日本、關島、菲律賓、印尼多國,中華電信也有參與其中。未來幾年,預計有其他海纜通向台灣,其中一條是東南亞日本二號(SJC2),採用雙點登陸方式,也就是如果海纜被斷線,還能以陸纜方式備援,有效降低單一海纜站的事故風險。

資訊攻防成未來戰事重中之重,國家網路資安防護迫在眉睫

現代戰爭除了攻擊基礎建設,還會以細膩的AI科技進行攻防,對人民進行認知作戰。俄烏戰爭就曾以「Deepfake」仿臉AI技術,假冒烏克蘭總統宣布投降,迫使烏國政府急於闢謠。過去台灣就曾有影片示範如何快速「假冒」行政院政務委員唐鳳,三兩下功夫就能散播假訊息。

資訊烏賊戰,台灣與烏克蘭的處境,如出一轍。

調查指出,台灣連續9年奪得假訊息攻擊冠軍;至於烏克蘭,則是8年來頻繁受到俄羅斯的網路攻擊。身為假訊息最大受害國,台灣如何加以反擊?

民間成立的非營利組織「台灣事實查核中心」主動蒐集與公共事務有關的可能假訊息,啟動訊息事實查核,也加入國際事實查核聯盟(International Fact-Checking Network, IFCN)依循全球共同原則執行查核工作,甚至因應台灣人口超過9成有使用LINE通訊軟體,特別讓民眾能透過LINE訊息查證官方帳號,闢謠各種假訊息。

面對防不勝防的假訊息,被動防守不如主動攻擊!國內法人單位借助文字及影音圖形AI分析技術,針對社群帳號的行為進行鑑識、溯源,分析背後不實訊息的傳播策略。甚至進一步聯手政府部門、非政府組織,繪製「不實資訊生態傳播暨鑑識生態圖」打造不實訊息反擊體系。

從無國界組織的觀察來看,台灣新聞自由毋庸置疑,但仍有利益衝突、假新聞等問題;無國界組織認為台灣政府把脆弱的媒體生態視作國防威脅,「尤其台灣民眾對媒體信心是民主國家最低,導致民眾寧願相信假消息,也不願向專業媒體查核」。如果這情形沒有改善而遇到戰爭時,我們的新聞媒體與閱聽大眾反而是最沒有「韌性」的一環。

因為疫情關係,「超前部署」成為國人耳熟能詳詞彙,面對敵人也應該像打擊病毒一樣,平時就要鍛鍊防禦體系,尤其針對網路基礎建設,更須提前做足準備。

從俄烏戰爭鑑往知來,烏克蘭能抵擋攻擊長達三個多月,關鍵之一,就是未被摧毀的網路,對內持續通報撤退資訊;對外把第一手戰事消息帶向全世界。換言之,台灣更該從俄烏戰爭學習經驗,根據官方施政,台灣未來五年會投入最大心力,將自身蛻變成為智慧國家,綱領之一即是發展「數位基盤」網路體系,從基礎建設到資訊安全,不僅要反脆弱更要強韌性。

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