落地過程中，AI招聘真的能夠做到宣傳語所承諾的嗎？

3個小時10萬韓元（約598元），讓求職者學(xué)會應(yīng)對AI招聘的技巧，這是韓國首爾某職業(yè)咨詢機構(gòu)新推出的培訓(xùn)服務(wù)。

與這項服務(wù)對應(yīng)的是韓國131家大企業(yè)中，近25%正在或打算利用AI技術(shù)招聘新人，AI招聘已經(jīng)成為一種“潮流”。

AI+招聘是不可逆趨勢

古早風格的招聘是報紙發(fā)啟事+電話征詢，之后招聘走入線下，是持續(xù)了很多年的人山人海招聘會。

自2001年開始，招聘工作逐漸往線上發(fā)展，分擔了線下招聘的部分壓力，隨之而來的是企業(yè)郵箱投遞、綜合服務(wù)門戶網(wǎng)站/APP的逐漸涌現(xiàn)，發(fā)展至今，線上招聘已經(jīng)取代過往的線下招聘會，成為HR找人的主流途徑。

可以看到，圍繞“招聘”這個工作，分發(fā)渠道和落實方式已歷經(jīng)幾次升級，求職者找工作更方便了，但是HR的工作在本質(zhì)上并沒有太大的變化。

傳統(tǒng)的招聘流程中，發(fā)布/更新招聘消息——審查篩選主投簡歷——搜查簡歷庫匹配崗位——電話邀約、確認面試時間——進行面試做進一步篩選——背調(diào)，這些步驟構(gòu)成了招聘工作的核心部分，其中的大部分是重復(fù)、機械化的。

不可否認，現(xiàn)如今的互聯(lián)網(wǎng)招聘平臺減免了HR到處參展來找人的麻煩，也通過關(guān)鍵詞篩選等功能縮短了審查簡歷的時間，但頗有些“治標不治本”的意味。譬如為了提升精準率，仍舊需要擁有一定經(jīng)驗的HR對候選者進行多輪面試，尤其是在大企業(yè)，顯然這種操作并不十分高效。

針對招聘流程的重復(fù)與繁瑣，出于提高效率、提升準確率等目的，越來越多的公司盯上了“AI”。早在2017年，德勤就曾發(fā)布一份報告，數(shù)據(jù)顯示有33%的受調(diào)查HR已經(jīng)在工作中不同程度地使用了AI。另外依據(jù)人才軟件公司CareerBuilder同年進行的一項調(diào)查，美國約55%的人力資源經(jīng)理認為AI在未來5年內(nèi)（2018-2022年）成為工作的常規(guī)部分。

從簡歷篩選到直接面試，AI幾乎覆蓋招聘全流程

談及AI與招聘行業(yè)的結(jié)合與技術(shù)落地，世界上第一個機器人HR也已經(jīng)于去年9月正式上崗，并為瑞士政府招聘了員工。據(jù)近三年來融資消息的不完全統(tǒng)計，目前從事“AI+招聘”研究方向的新興創(chuàng)企已經(jīng)不下于50家，與他們一起的還有獵聘網(wǎng)等緊跟潮流、進行智能化升級的傳統(tǒng)招聘服務(wù)綜合網(wǎng)站。

具體的研究方向上，當前的AI招聘產(chǎn)業(yè)已經(jīng)劃分有數(shù)個細分賽道，包括圍繞簡歷的精準篩選與推薦、應(yīng)聘者面試（視頻/文字）、背景調(diào)查等。

以簡歷的精準篩選和推薦為例，國內(nèi)這一賽道的Bello等多家公司已經(jīng)相繼獲得多輪融資。正常流程下，一家公司的HR除了查看官方郵箱及自有人才庫之外，還需要在獵聘網(wǎng)、前程無憂、BOSS直聘等第三方平臺查看主投簡歷。接收簡歷之后，他們需要對那些簡歷進行審查、篩選，有的時候為了進一步確認一些信息，還需要與應(yīng)聘者線上交流，最終做出綜合評判，并從中篩選出候選人，確認意向和面試時間。

當AI介入，原本HR去往各個渠道查閱簡歷的工作將被（部分）取代。屆時，AI系統(tǒng)將根據(jù)HR提供的JD（Job Description，職位描述），基于自然語言處理等AI技術(shù)“理解”JD，以及應(yīng)聘者的簡歷描述，將兩者信息進行比對和匹配，并根據(jù)符合度將篩選出來的候選者進行排名，繼而將結(jié)果推送給HR，亦或只是進行相對簡單的“剔除”操作，而不是“篩選”。

在AI的幫助下，人類HR的工作量大大降低，若系統(tǒng)足夠成熟，在招聘初期這一階段，他們的工作就只剩下三件事，分別是編寫招聘信息、選擇面試候選者、通知并安排面試。

而在面試階段，文本分析和視頻圖像分析成為主流。以上面提到的機器人HR Tengai為例，它是一個硬件機器人形態(tài)，全程都會以一種統(tǒng)一的方式、語調(diào)、順序提出問題，面試結(jié)束之后將把文本記錄提供給招聘負責人，幫助決定哪些候選者應(yīng)該進入下一輪面試。

過程中，機器人HR能夠?qū)?yīng)聘者的回答與數(shù)據(jù)庫中基于已有員工回答搭建的算法模型進行比對，從而進行考核，以協(xié)助人類HR作出決定。另外，基于視頻圖像識別，應(yīng)聘者的表情與情緒等也將成為判定標準之一。

此前歐萊雅曾進行一個比對，從篩選簡歷、預(yù)約面試到進行電話面試，人類HR平均需要花費45分鐘，而機器人HR僅需要4-5分鐘。在一個項目中，機器人HR從1.2萬份簡歷中篩選出了80名候選者，耗時比人類HR少了200小時。

照這一結(jié)果來看，不怪乎人們看好AI與招聘行業(yè)的結(jié)合。

偏見與否、數(shù)據(jù)隱私……AI招聘逃避不了的“審查”

依據(jù)《2019年第3季度中國在線求職招聘市場研究報告》報告顯示，2018年中國在線求職招聘用戶規(guī)模達到1.9億人，預(yù)計2019年將達到2.2億人，2020年將接近2.5億人。截至2019年第三季度，線上互聯(lián)網(wǎng)招聘行業(yè)的市場規(guī)模就已經(jīng)增長至29.8億元，環(huán)比增長率為5.9%，對于AI而言，這不啻為一個億級規(guī)模市場。

只是需要注意的是，市場雖大，但“AI招聘”前進道路上存在的坑也不少。

基于公司過往數(shù)據(jù)搭建算法模型，“偏見”真的能避免？

必須承認，無論哪家企業(yè)的管理過程中，或多或少都存在一些“偏見”。以谷歌為例，該公司一直以來都堅稱要成為一家更加多元化的企業(yè)，但是近幾年來的一些人員紛爭和社會輿論都在說明，它并沒有做到這一點。

有這樣一組數(shù)據(jù)（2016年）：員工中69%為男性，56%為白人；工程師崗位中約53%為白人男性；領(lǐng)導(dǎo)層中75%為男性，68%為白人。與此相對的，谷歌雇員中黑人和拉丁裔各占2%、4%。

若拿這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練AI招聘的算法模型，簡歷中的“偏見”必然也將在模型中顯現(xiàn)。關(guān)于這一點，亞馬遜的AI招聘算法模型已經(jīng)做出佐證。

早在2014年，亞馬遜就曾出于“尋找最佳求職者”的目的推出一項新招聘算法，但在一年之后，這一工具存在“歧視女性”的現(xiàn)象，最終被亞馬遜悄悄關(guān)閉。

可以看到，“AI+招聘”賽道的玩家，尤其是涉獵簡歷篩選和人員面試階段的企業(yè)，在宣傳的時候均表示AI的加入將消除招聘過程中的偏見。只不過，事實真的如此嗎？就目前來看，不管是數(shù)據(jù)的標簽化，還是算法模型的搭建和訓(xùn)練，其中均有著人的身影，如何消除“人”帶來的偏好影響，這是AI落地招聘領(lǐng)域需要考慮的問題。

數(shù)據(jù)結(jié)果是否能合理解釋？隱私又該如何保護？

人工智能講究的是一個“邏輯性”，但同時，它的運作也是一個“黑盒子”，這引起了人們對于算法模型最終輸出結(jié)果的不信任，癥結(jié)就在于它的“不可解釋性”。

于一家企業(yè)而言，之所以采用AI模型，目的就是為了提升效率和人員招聘的精準率，若模型最終篩選出的候選人并不能很好地與JD相適配，顯然AI模型的價值也就失去了。

依據(jù)業(yè)內(nèi)人士所說，目前的AI匹配算法僅能適用于少數(shù)一些職業(yè)，譬如卡車司機等，之所以如此，也是因為這些職位的需求更容易被模型化。相比之下，絕大多數(shù)職業(yè)的JD是多樣化的，如何才能準確找到適合的人才，且避免不必要的人才錯失，對于AI是一個挑戰(zhàn)，尤其是當下針對“AI招聘”的特定培訓(xùn)已經(jīng)出現(xiàn)的前提下。

此外，若HR需要借助AI實現(xiàn)簡歷篩選、候選人面試等工作的高效，這就意味著系統(tǒng)需要接入企業(yè)自有人才數(shù)據(jù)庫和第三方招聘平臺，若未能告知應(yīng)聘者這一消息，那便存在一定的數(shù)據(jù)侵權(quán)嫌疑，與此同時企業(yè)和AI系統(tǒng)也面臨數(shù)據(jù)隱私安全性的挑戰(zhàn)。

依據(jù)目前所了解到的，針對“數(shù)據(jù)隱私風險”問題，部分部門政府已經(jīng)有所行動，譬如美國伊利諾斯州從本月1日開始實施“人工智能視頻面試法案”，要求企業(yè)在使用AI工具的過程中告知面試者這一工具的存在，并解釋其原理與具體應(yīng)用的依據(jù)，以及保護隱私。

隨著政府的介入，AI招聘所存在的安全隱私風險或有所減輕，但這還不夠。從技術(shù)角度出發(fā)，AI已經(jīng)被證實能夠帶來諸多便利，AI招聘亦是如此，但是招聘這一工作本身就存在許多“問題”，AI的介入究竟能否在高效的同時做到人們所期盼的公正、安全等，還需要進一步等待觀察。

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