人力資源經理愛上了機器人
Maria Aspan
2020-02-21
圖片來源：Photo-Illustration by Justin Metz
彼得·沙爾克維杰克的辦公室位于阿姆斯特丹，距離美國之外最大的番茄醬工廠大約一小時車程。他每天都在這里鼓搗各種數據，并尋求招募更多人才加盟。作為卡夫亨氏歐洲、中東和非洲區人才招募主管，沙爾克維杰克負責為該地區的5,600人員工團隊補充新鮮血液。
這是一項繁重的任務。最近，沙爾克維杰克收到了1.2萬份求職申請——他們競爭的是一個僅有40到50個空缺崗位的初級培訓生項目。如何海選出想要的人才? 沙爾克維杰克的辦法是請應聘者玩電子游戲。
從2018年秋季開始，成千上萬的應屆大學畢業生每人會花上半個小時玩電子游戲。“我認為年輕一代更容易接受這種招聘方式。”沙爾克維杰克說。
這些由新創企業Pymetrics開發，旨在測試認知和行為的游戲，利用人工智能來評估求職者的個性特征。
一款游戲要求玩家敲擊鍵盤上的空格鍵來給氣球充氣，每敲打一次就能夠收集假錢，直到他們選擇兌現——或者氣球被充爆，一分錢也得不到。（評估的特征：對風險的偏好程度和應對方式。）
另一款游戲測試的是記憶力和注意力，要求玩家記住并重復越來越長的數字序列。
還有一款游戲給玩家更多的假錢，并詢問他們是否愿意與虛擬伙伴分享，以評估求職者多么慷慨，多么信任（或多么懷疑）他人。
將這些結果與250名最優秀員工的游戲成績進行比較之后，沙爾克維杰克就可以知道Pymetrics認為哪些求職者最有可能成功。
像沙爾克維杰克一樣，越來越多的人力資源高管現在依靠人工智能來招聘、評估、聘用和管理其員工團隊。在德勤公司于2018年開展的一項調查中，32%的商業和科技高管表示，他們正在利用人工智能從事“勞動力管理”。幾乎可以肯定的是，這一比例還在繼續擴大，并且開始囊括一些全球最大的公司。
假如你是一位求職者，在歐萊雅或百事公司，審核求職申請的可能是Mya Systems聊天機器人。在Expedia集團或維亞康姆CBS公司，你看到的或許是經過Textio人工智能技術審核的招聘信息。卡夫亨氏、聯合利華或摩根大通可能會要求你玩Pymetrics游戲。申請希爾頓酒店集團和達美航空的職位時，你可能需要錄制一段HireVue自動化面試視頻。
你與人工智能的親密接觸很可能并不限于招聘環節。一旦被錄用，你可能需要填寫由微軟旗下的招聘平臺LinkedIn設計的員工敬業度調查表——你的答案有助于設定經理人的績效目標。你的雇主可能會借助Workday人工智能技術來識別你的晉升機會。如果你在亞馬遜旗下的一家倉庫工作，并且沒有達到工作效率目標，內部系統可能會建議公司將你解雇。另一方面，如果你在IBM工作，打算另謀高就，內部系統可能會猜到你的小心思，并警告你的經理務必要設法讓你工作得開心。
各大公司正在把相當大一部分的職責委托給這些機器完成，人工智能所參與的任務清單只會有增無減。低失業率和緊張的勞動力市場正在給雇主帶來壓力，迫使他們在人才爭奪戰中盡可能地利用任何技術優勢。
在LinkedIn對那些使用人工智能的招聘經理和招聘人員進行的一項調查中，67%的受訪者表示，接受這項技術的原因是它幫助他們節省了時間。43%的人則提到另一個可能更加重要的動機。這些受訪者指出，人工智能有助于他們消除決策偏見。“人天生就帶有偏見。”沙爾克維杰克說。“我希望減少決策過程中的偏見，更多地借助數據做出聘用決定。”
人工智能的創造者和采納者聲稱，在最佳情況下，這項技術能夠消除招聘過程中難以避免的偏見傾向。這可以促進員工團隊的性別和種族多樣性，而這兩者都有助于改善業務績效和員工敬業度。人工智能據說還可以消解另一種偏見，從而為那些沒有接受過昂貴教育的求職者提供更多的機會。使用Pymetrics游戲之前，卡夫亨氏的招聘官在瀏覽簡歷時往往對名牌大學畢業生青睞有加。現在，沙爾克維杰克說：“你是否畢業于劍橋大學并沒有那么重要。”
從更廣泛的角度看，人工智能能夠幫助雇主更好地了解員工的優勢。包括LinkedIn和企業云專家Workday在內的競爭者已經打造了人工智能驅動的工具。根據他們的說法，這些工具可以幫助人力資源經理更好地識別或跟蹤員工的技能。“我們可以利用技術來發現團隊領導者過去無法發現的一些模式，從而以一種更加周到的方式指導和培養員工。”Workday負責內部人才管理項目的一位高級副總裁格雷格·普賴爾說。除銷售這種產品之外，Workday也對自家員工使用這項技術。
盡管如此，許多雇主仍然對人工智能持有謹慎態度。他們面臨著將人工智能應用到人類身上所帶來的悖論——前景與危險并存：如果做得正確，它有可能消除偏見和歧視；如果處理不當，同樣的問題可能會被放大。在這樣一個幾乎不受監管的全新市場，這些問題或許很難被發現，直到為時晚矣。就連一些使用人工智能的高管也在私下里對這項技術的效用，或者它可能存在的缺點表示懷疑。
“在某種程度上，對于人工智能如何找到出路，我們還處于一片原始沼澤中。”風險投資公司Emergence Capital的創始人、多家人工智能新創企業的投資者戈登·里特表示。“人工智能究竟是敵是友？”他篤信，事實終將證明人工智能對企業大有裨益。但就目前而言，對許多高管來說，這片沼澤看起來仍然混濁不堪。
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回避偏見，或放大偏見
“人工智能就像青少年性愛。”弗里達·波利說。“每個人都說他們在做，但沒有人真正知道那究竟是怎么回事。”
這個笑話已經在人工智能圈內流傳了一段時間。作為Pymetrics的聯合創始人及首席執行官，波利很早就涉足人工智能領域，這足以讓她洞悉其中的真相。波利早年獲得神經心理學博士學位，先后供職于哈佛和麻省理工學院的研究實驗室。后來，她離婚了，不得不獨自撫養一個年幼的女兒，而學術圈的低薪酬也搞得她精疲力竭。于是，她重返哈佛校園，開始攻讀MBA學位。2013年，波利與一位前麻省理工學院的同事創建了一家認知評估公司。Pymetrics承諾，它將依據應聘者的能力（而不是他們的簡歷內容或畢業院校）來聘用更優秀、更多樣化的員工團隊。根據PitchBook的數據，這家獲得風投支持的新創企業目前估值約1.9億美元，年收入在1,000萬美元至2,000萬美元之間；其游戲被大約100家雇主使用。
波利是一位狂熱的人工智能傳道者，清澈的藍眼睛和近乎銀灰色的頭發與她的語速強度頗為匹配。波利承認，正如有些人批評的那樣，這項技術有可能被濫用，但她隨即反駁了這種說法。是的，糟糕的人工智能確實存在。但這并不意味著人類的表現就好得多——長期存在的性別、種族和階層差異足以證明這一點。“招聘有一個前門，也有一個后門，而這道前門已經壞了。”波利聲稱。
弗里達·波利的新創企業Pymetrics設計了與人工智能關聯的游戲，以評估求職者的個人素質。她說，這一系統幫助公司提高人才招聘多元化，由此改善績效。圖片來源：Photograph by DeSean McClinton-Holland for Fortune
招聘目前是人工智能在人事管理中應用最廣泛的領域。在這方面，“人工智能”經常與諸如簡歷關鍵詞搜索這類基本的自動化混為一談。但更具體地說，它指的是機器學習，即軟件會自行學習求職者的背景、行為和潛在表現之間的相關性。
麥吉爾大學的一位組織行為學助理教授馬蒂斯薩·霍利斯特指出，問題在于，機器學習系統只會與它學習的信息保持同等程度的“不偏不倚”。她說：“就現實世界存在偏見這一點而言，算法很可能會學習到這種偏見，并使之永久化。”
在一些備受關注的案例中，這一幕已經發生。亞馬遜耗費數年之功打造出了一種簡歷分析算法，但該公司從未使用過它，因為它有歧視女性之嫌。鑒于這種算法評估的簡歷大多來自男性，它就自然而然地認為，男性總是更可取的人選。
以利用人工智能審查面試視頻著稱的HireVue公司最近因為偏見問題而招致質疑。HireVue的系統要求申請者使用智能手機或筆記本電腦攝像頭來錄制他們對一組自動化問題的回應。然后，它的軟件會分析詞匯選擇和面部表情等因素。自2019年10月以來，這家總部位于猶他州的公司一直由私募巨頭凱雷集團持有多數股權。2014年，HireVue推出其面部分析產品。從那時起，約有100家雇主成為HireVue的客戶，接受其評估的求職者超過100萬人。
對這款產品的使用，并非沒有受到指摘。依賴面部識別的人工智能經常會識別錯或誤讀有色人種的面孔，尤其是膚色較深的女性。HireVue表示，其面部分析技術還沒有擴展到面部識別。但一家著名的隱私監管機構已經要求美國聯邦貿易委員會調查HireVue的“不公平和欺詐行為”，并對其使用面部分析和不透明的算法評估提出質疑。
HireVue的首席執行官凱文·帕克聲稱，面部分析之于HireVue評估的重要性并沒有那么大，他的公司“非常專注于消除偏見。”通過將應聘者的評估流程標準化，HireVue提供了一種遠比普通招聘流程更好的替代選擇。“它當然比‘一見便知’那種典型的草率判斷好得多。”他說。
但是，HireVue面臨的批評指向霍利斯特一直強調的問題：機器既可能回避偏見，也可能放大偏見。當工具的設計者主要是白人和男性時，這一點尤其成問題，而這恰恰是科技行業司空見慣的情況。“機器學習算法就像一個蹣跚學步的孩子，它會從周遭的環境中學習。”波利說。“到目前為止，我們還沒有一個多元化的團隊參與這項技術的研發。”
同樣令勞工維權人士不安的是，大多數人工智能技術不但不受監管，而且對于深受它影響的員工來說，它也是不透明的。雇主和供應商必須遵守美國平等就業機會委員會制定的反歧視指導方針，但該委員會并沒有專門針對人工智能的規則。伊利諾伊州最近通過了一項法律，要求雇主在使用自動化視頻面試時進行信息披露。業內人士和批評人士一致認為，這是很好的第一步，但也僅僅是第一步而已。
前谷歌員工、紐約大學人工智能研究所的聯合創始人梅雷迪思·惠特克說：“我們可能沒有人工智能帶有偏見的證據，但也沒有它對某些群體尤為仁慈的證據。”人工智能驅動的招聘系統是“賣給雇主的，而不是賣給工人的。”她指出。
即便如此，雇主們仍然在考慮人工智能是否會促進他們的利益。對于大多數雇主來說，使用人工智能從事人力資源管理只有幾年而已，如果有這么長時間的話。“這是一種必將延續下去的趨勢。”致力于研究招聘自動化技術的康奈爾大學助理教授伊菲奧瑪·阿朱尼瓦說。“但人工智能仍然是一把鈍器。”
有策略性地使用人工智能
作為維亞康姆CBS主管全球人才招募事務的副總裁，埃里克·米勒正在瀏覽公司的招聘信息庫，其中包括超過200個由人工智能輔助撰寫的空缺崗位。在過去的一年里，他的團隊一直通過新創企業Textio打造的人工智能技術來填充這些招聘信息。位于西雅圖的Textio由微軟資深員工創建。就本質而言，其人工智能技術就像是一款帶有提示功能的文字處理軟件。
Textio的程序將招聘信息和其他溝通材料與其他雇主借助該系統撰寫的內容（1.02億條招聘信息）進行比較。這種機器學習技術可以測量不同的招聘信息所引發的反應，以及作出反應的應聘者特征，并不斷評估某些用語是吸引，還是排斥求職者——這可能是微妙的語言偏見所致，也可能只是因為寫得太差。
在米勒正在撰寫的工作描述中，“專家”一詞被機器用淡藍色突出顯示，意在說明它傳達了一種稍顯男性化的語氣；機器建議切換為“權威”一詞，這樣就顯得更加中性化。這款軟件甚至會挑出諸如“驅動成果”這類企業行話，認為它可能會讓一些潛在求職者望而卻步；Textio更青睞的說法是，公司要求他們“取得成果”。
維亞康姆CBS正在這樣做。米勒表示，對于一些職位描述被Textio評價為“中性”的招聘信息，該公司收到的求職申請數量增加了28%；填充一些獲得Textio高評分的崗位空缺所花費的時間比此前快了11天。求職者的性別多樣性也顯著增加，其中包括許多傳統上由男性主導的工程類職位。
這一切看上去很美好，似乎意味著將人工智能引入人力資源管理流程已經邁出了堅實的第一步。然而，維亞康姆CBS花了大約一年時間才推出這種技術。聽聞其他人力資源高管希望采用人工智能技術之后，米勒謹慎地提出忠告。“人力資源部門已經被稱為‘那些人’了，大家都說我們是壞家伙，對吧？”他說。“倘若你開始引入某種讓人覺得非常機械的東西，而員工們肯定會注意到這一點，那就不太好看了。”那么，他對此有何建議？“做好你的研究。核查，再核查。”米勒最重要的建議與學術界和批評者的觀點遙相呼應：你或你的供應商務必要定期進行審查，最好是由獨立的第三方來完成，以確保人工智能本身不會歧視特定群體。
但究竟由誰來充當審查人員呢？康奈爾大學的阿朱尼瓦預測，將來會有一家獨立機構頒發“公平的自動化招聘”證書。就目前而言，對人工智能的審查基本上都是自我強加的。波利表示，她已經為Pymetrics安排了一位學術審查官，目前正在與另一位洽談相關事宜；HireVue的帕克說，他希望在3月底前聘用一名審查官。
所有這些疊加在一起，就形成了一片讓公司的法律部門感到緊張的灰色地帶。“你必須有策略性地使用人工智能，否則就會造成損害。”米勒說。“但如果你做對了，你就會獲得非常可觀的獎賞。”
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人類仍會參與其中
人工智能提供商還沒有證明這些獎賞會轉化為實實在在的利潤，但它們說那一天即將到來。例如，Pymetrics聲稱，其技術可以改善企業的整體業績表現。根據波利提供的一個匿名案例研究，一位保險客戶發現，Pymetrics“高度推薦”的銷售員工所創造的年銷售額比其他員工高出33%。
在阿姆斯特丹，彼得·沙爾克維杰克正在使用其他指標來衡量這種獎賞：卡夫亨氏已經能夠聘用擁有更廣泛專業知識組合的人才：在實施Pymetrics測試之前，大約70%的培訓生擁有商科學位。去年，只有大約一半人擁有這類學位，而擁有工程學位的培訓生占到40%左右。沙爾克維杰克表示，卡夫亨氏對早期的結果非常滿意，并且開始在美國的一些招聘活動中使用Pymetrics測試游戲。
不過，他也在謹慎行事。例如，卡夫亨氏可能永遠不會讓所有的潛在員工玩Pymetrics游戲。“對于那些并不是玩游戲長大的人來說，仍然存在年齡歧視風險。”沙爾克維杰克說。
在今年夏天的績效評估出爐之前，他將保留對Pymetrics有效性的判斷。屆時，他將首次全面評估這一屆由人工智能輔助聘用的新員工，是否會比此前由招聘官聘用的員工更加優秀。這項績效考核仍然以數據為導向，但參與考核工作的經理最近都接受了旨在避免無意識偏見的培訓。由此可見，卡夫亨氏委派給機器的工作是有限度的。
“人工智能有能力為我們提供幫助，也必將幫助我們，但我們需要不斷核查它是否在做正確的事情。”沙爾克維杰克說。“在未來相當長的一段時間內，人類仍然會參與其中。”
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人工智能正在重塑工作場所的五種方式
越來越多的公司依賴人工智能來幫助尋找和管理人才。在以下五個領域，人工智能正在發揮日益顯著的作用。
1. 聊天機器人招募官
這非常適合想大量雇傭兼職或低工資員工的大雇主，比如呼叫中心、需要季節性增加人手的零售商等等。基于人工智能的聊天機器人Mya Systems正在幫助歐萊雅和百事公司等客戶從事應聘者資質審查和面試安排等事務。
2. 深度背景調查
在網上吐槽之前，還是多考慮一下吧。Fama Technologies利用人工智能分析潛在員工和現有員工的社交媒體動態，以探究他們是否存在種族主義、厭女癥傾向或其他有害行為。Checkr利用人工智能技術，為包括Uber和Lyft在內的雇主提供背景調查服務。
3. 員工顧問
越來越多的公司開始利用人工智能監控和幫助他們業已聘用的員工。Workday正在推出一項旨在追蹤員工技能（并主動為他們提供升職機會）的技術；人才招聘新創企業Eightfold.ai宣稱，它的人工智能平臺可以將不必要的人員流失減少25%。
4. 管理教練
每當雇主試圖提升員工敬業度時，很多人現在都會利用人工智能來尋找并解決問題。由LinkedIn開發的技術可以定期對員工進行調查；隨后，它會指出員工士氣下降或表現異常等情況，并就如何加以改善向管理者獻言獻策。
5. 業績審查
借助LinkedIn在2019年9月推出的一款產品，雇主和員工可以更加頻繁地查看績效目標和反饋意見，并進行比較。（財富中文網）
本文另一版本登載于《財富》雜志2020年2月刊，標題為《Siri，我面試表現如何？》。
譯者：任文科
