【科技．未来】分析求职者性格 人工智能请人更可靠？
人力资源（HR）部门在公司需要裁员时毫不手软，但这部门似乎开始面临被大幅取替的危机。在美国财经新闻媒体CNBC上月初举办的人力资源峰会上，IBM行政总裁Ginni Rometty声称，其人工智能（AI）系统Watson可预测员工将离职，准确率高达95%。事实上，几乎每间《财富》世界100强公司都已设有数据分析团队；一些公司已把AI或自动机器应用至招聘和在职培训上，可提高招聘效率及改进完善HR部门功能。但是，应征者又是否喜欢面对机器？使用人工智能或自动机器，又是否真的比较可靠？
缺少面对面式的招聘未必人人喜欢或适应。英国特许人事与发展协会（CIPD）会员事务总监David D’Souza认为：“人们重视人际连结，不论是面试中与（未来）上司的互动，还是招聘过程最后的清晰回应。AI招聘的一大挑战在于，它虽然更有效率，但减少了人际接触。”瑞典心理学家Malin Lindelöw提醒，面试是双向的：“应征者来到面试会想，这是不是我想工作的地方？这是不是我将来想共事的人？面试过程中的感受会大大影响他们的决定。我很怀疑机器在这个过程中能做什么。”
效率虽高 却没有人情味
去年5月，求职网站Indeed推出了文字及语音测试，供雇主用来评核应征者。42岁的Jeremy Maffei去年10月首次参与了自动面试，应征数码广告专员。在不足10分钟的面试里，Maffei被要求形容自己最大的成功和失败，令他愤怒的是，不知道连线的另一端到底有没有人回应：“非常没有人情味。”
在芝加哥一家地区银行任职初级信贷分析师的Alex Huang形容，被AI面试和分析，就像有人躲在看不见的角落攻击他。Huang去年5月大学毕业后寄出了30份求职信，约10间公司要求他进行视像面试，其中一半都使用HireVue的平台。“我过不了第一轮面试，根本没有给我机会充分表现自己。” Huang称是视像面试的方式让他无法过关，他甚至不知道哪一间公司用AI分析面试片段。他最终落户的银行，一直以真人面试，该银行的信贷经理Tony Velasquez说，Huang是他在职场三十年中遇过表现最好的五名员工之一：“我是老派人，我想见人，问问题，直视他们双眼。”
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单靠机器招聘也有其限制。例如那些较少使用社交媒体甚至互联网的应征者，便无法依靠DeepSense之类的工具分析。 DeepSense创办人Amarpreet Kalkat认为，应征者的好坏，很多时取决于其性格。DeepSense的系统会从Twitter、LinkedIn等社交媒体收集应征者的公开数据作情绪分析，把结果归纳成行为特质和性格，分门别类为团体合作、学习能力等，继而评估应征者的性格和预测其行为，并产生一篇关于应征者的摘要。
职场评价网站Glassdoor首席经济学家Andrew Chamberlain补充：“不是所有应征者都会把最好的一面放上网，因而难以发掘他们。” D’Souza对LinkedIn上的个人档案亦有保留：“人人都是‘有策略’、‘擅长与人合作’、‘主动’，但当人人都有这些特质，你将难以区分。”
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此外，美国康奈尔大学社会学及法律教授Ifeoma Ajunwa认为，虽然DeepSense使用公开资料完全合法，但未必合乎伦理：“当你在Twitter上发文，你肯定不会想像到有一天会被收集，并对你不利。”这正是24岁保母Malissa Nielsen的遭遇，她曾经同意让两个家庭经Predictim检查她的社交媒体帐户。Predictim是类似DeepSense的线上招聘平台，可以分析保母应征者的Facebook、Twitter或Instagram贴文评估其性格，并明言若果拒绝受查会对求职不利，评核结果只能交给招聘的父母，不会告知应征保母。Predictim宣称可评估保母的性格，例如是否有礼貌、愿意与人合作和“正面”等。
Nielsen说，她在社交媒体上一直小心谨慎，认为让雇主了解更多无伤大雅：她每周去教会一次，不咒骂人，正在攻读幼儿教育学位，希望将来开幼稚园，但当她发现系统在“欺凌”和“不尊重”方面没有给她最好评价，她吓呆了。她本来以为只是让招聘父母看看自己的社交媒体，没想过会被演算法剖析人格，也没人把评估结果告诉她：“我想知为什么它会这样看我？” Nielsen说，“机器明明没有感情，它应该不能判断出那些结果。”
语境复杂 演算法受质疑
Nielsen的例子暴露了有关这些AI或机器招聘系统的诸多问题。首先是到底它们有多准确？在社交平台，语境脉络无比重要，很多时需要“爬文”才能知道帖文的来龙去脉，否则容易断章取义或不明所以。要读懂字句中的讽刺意思或一些“网络红物”（meme），或需要理解特定情境或文化。公民自由团体电子前线基金（Electronic Frontier Foundation）律师Jamie L. Williams指出，现时大部分用来解读线上图片或字句意思的演算法欠缺人类读者的脉络和常识，即使是Facebook的演算法，也未必能区分无害留言和仇恨言论：“年轻人圈子有他们才明的笑话，而且多数语带讽刺。一些演算法听起来‘态度不好’的说话，在其他人听来可能是政治宣示或合理批评。”
《华尔街日报》记者Jason Bellini曾亲身试用DeepSense的性格分析工具，摘要的内容用字空泛，说Bellini有时可能比较紧张、喜欢面对挑战。同样亲身试用的The Verge记者Megan Farokhmanesh形容摘要就像星座运程，例如摘要说她多疑、准时完成工作，但她深明多疑本是记者的特质，又笑说以其交稿时间，上司绝对不会同意摘要的分析。 DeepSense创办人Amarpreet Kalkat解释：“DeepSense不是要说某个职位应该或不应该聘用谁，它不是淘汰工具。招聘机构有100%控制权。”
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上文节录自第162期《香港01》周报（2019年5月14日）《人才招聘悄悄演变 AI做HR好过人类？》。
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