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人工智能當(dāng)HR 能幫你找到好工作嗎?
“張三,某名牌大學(xué)畢業(yè),參與某課題研究……”畢業(yè)季滿是這樣的簡(jiǎn)歷?!案蓾淄暮?jiǎn)歷背后,其實(shí)是一個(gè)個(gè)鮮活生動(dòng)的個(gè)體?!盉OSS直聘職業(yè)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人薛延波將這種簡(jiǎn)歷呈現(xiàn)出的求職者形象地稱為“紙片人”,“從數(shù)據(jù)角度看,求職者其實(shí)包括N維信息,如時(shí)間、性格、心理等?!毖ρ硬ㄕf(shuō),然而現(xiàn)有的求職過(guò)程中,求職者無(wú)法從多個(gè)維度被了解到。
人工智能的出現(xiàn),有望改變“紙片人”與“N維”之間的矛盾。7月25日,BOSS直聘宣布成立科學(xué)實(shí)驗(yàn)室,薛延波表示,找工作時(shí)“紙片人”的信息狀態(tài)可被人工智能最大限度“還原”,在“信息維”的世界中,崗位也將從單一的職位描述、招聘啟事“還原”為社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)中切實(shí)的“零部件”。
無(wú)獨(dú)有偶,日前有媒體報(bào)道,IBM已在利用AI(沃森)預(yù)測(cè)員工未來(lái)的工作潛力,其動(dòng)機(jī)同樣是認(rèn)為傳統(tǒng)紙片式的評(píng)估方法,難以得到與崗位匹配的正確結(jié)果。正如IBM薪酬和福利副總裁Nickle LaMoreaux所說(shuō):“只依據(jù)歷史表現(xiàn)決定能否晉升,太局限了?!?/p>
人工智能“讀心術(shù)”,如今要“升級(jí)”人崗匹配方案。它該如何突破,助力人崗匹配獲得最優(yōu)解?
確立目標(biāo),設(shè)計(jì)“咬合”匹配的雙邊市場(chǎng)
“人崗匹配度低,導(dǎo)致了大量人類(lèi)時(shí)間消耗在待崗、錯(cuò)配以及消極行動(dòng)中?!盉OSS直聘CEO趙鵬表示,目前存在的才不對(duì)崗、人不對(duì)位情況其實(shí)是人才市場(chǎng)不必要的“內(nèi)耗”。
在求職過(guò)程中,“人”被單一化是形成“內(nèi)耗”的原因之一。AI有能力將求職者立體、歷史地呈現(xiàn)?!安粌H是多維度匹配,還包括什么時(shí)間匹配,如何匹配最優(yōu)等問(wèn)題。”薛延波解釋道,例如一個(gè)工作崗位今天提供給某個(gè)應(yīng)聘者和7天后提供給他,得到的結(jié)果可能不同。
“機(jī)器人考評(píng)”在一些單位正逐步被應(yīng)用,卻并未考慮時(shí)間維度的考評(píng)系統(tǒng)。例如,機(jī)器人不會(huì)識(shí)別出應(yīng)聘者當(dāng)天狀態(tài)的短暫波動(dòng),或許會(huì)認(rèn)為這是常態(tài)。這類(lèi)系統(tǒng)的局限性也無(wú)法反映宏觀層面人崗市場(chǎng)的匹配情況。
薛延波認(rèn)為“咬合”的匹配可描述為兩個(gè)可解方程:一是不存在A與B偏好對(duì)方卻沒(méi)有配對(duì);二是不會(huì)出現(xiàn)A與B、C與D已經(jīng)配對(duì),卻有更優(yōu)組合使得整個(gè)市場(chǎng)的情況更好。而從微觀到宏觀,通過(guò)個(gè)體或部分市場(chǎng)的匹配,整個(gè)職業(yè)市場(chǎng)將體現(xiàn)出“穩(wěn)定”狀態(tài)。而職業(yè)科學(xué)利用人工智能手段,所要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)即是一個(gè)穩(wěn)定的市場(chǎng),并且是可通過(guò)模塊拆解、算法建模等進(jìn)行規(guī)劃設(shè)計(jì)的科學(xué)問(wèn)題。
與一些問(wèn)題明確的科學(xué)問(wèn)題不同,招聘用人的問(wèn)題還需考慮人文要素。薛延波說(shuō),傳統(tǒng)用大數(shù)據(jù)分析來(lái)解決招聘問(wèn)題,主要是通過(guò)計(jì)算科學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘等方法,將其看成工程問(wèn)題。而我們認(rèn)為,需要加入的參數(shù)還要包括心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、勞動(dòng)關(guān)系學(xué)等內(nèi)容。將人文學(xué)科拆解成模塊引入AI的參數(shù)中、參與到深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射關(guān)系中,將更有可能建立“穩(wěn)定”的雙邊市場(chǎng)。
大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),生成型機(jī)器學(xué)習(xí)為補(bǔ)充
對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō),無(wú)論是哪個(gè)專業(yè)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)始終是尋求最優(yōu)解的基礎(chǔ)。選取哪些數(shù)據(jù)、從什么維度選取、選取多少是第一步。
資料顯示,IBM的“沃森”調(diào)用的數(shù)據(jù)包括員工資料、接手的歷史項(xiàng)目、員工的經(jīng)驗(yàn)和表現(xiàn)、內(nèi)部培訓(xùn)系統(tǒng)中記錄的員工培訓(xùn)及學(xué)習(xí)情況等。
不同來(lái)源的人力資源數(shù)據(jù)積累工作始終在推進(jìn)。據(jù)人社部相關(guān)負(fù)責(zé)人去年年底介紹,人社部開(kāi)啟的人才素質(zhì)測(cè)評(píng)服務(wù)當(dāng)時(shí)已測(cè)評(píng)近50萬(wàn)人次。而B(niǎo)OSS直聘的相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,該平臺(tái)目前掌握的數(shù)據(jù)樣本量在4000萬(wàn)左右。
“現(xiàn)有數(shù)據(jù)已經(jīng)足夠支撐我們?nèi)プ鲆恍﹩?dòng)的科研項(xiàng)目?!毖ρ硬ū硎?,但對(duì)于一些敏感或還未獲得的數(shù)據(jù),一些機(jī)器學(xué)習(xí)的方法可以“補(bǔ)缺”,例如生成型機(jī)器學(xué)習(xí)方法。他補(bǔ)充解釋道:如果平臺(tái)上有張三和李四,而在數(shù)據(jù)中又需要張三和李四之間的一個(gè)人物,就可以訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模式,“派生”出符合張三和李四中間特征的人物,用以進(jìn)行現(xiàn)實(shí)世界中的職位匹配等研究工作。
算法和模型仍在探索中
“機(jī)器學(xué)習(xí)有三個(gè)重要支柱,數(shù)據(jù)、模型和算力?!毖ρ硬ㄕf(shuō),數(shù)據(jù)正在以指數(shù)級(jí)別增加,模型的發(fā)展相對(duì)來(lái)說(shuō)比較緩慢,現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)可用到的模型也不多,職業(yè)市場(chǎng)是一個(gè)全新的市場(chǎng),可能需要全新的模型來(lái)解決問(wèn)題,最大挑戰(zhàn)可能是模型設(shè)計(jì)。
“目前我們正在進(jìn)行的工作是,通過(guò)協(xié)同濾波的方式將有相似職業(yè)生涯規(guī)劃的人歸類(lèi),從而理解真正的求職意圖;并通過(guò)協(xié)同的方法嘗試重構(gòu)三維的工作場(chǎng)景?!毖ρ硬ㄕf(shuō),這將有可能解決職業(yè)科學(xué)的理論中偏好列表未知的問(wèn)題。
“協(xié)同濾波又稱協(xié)同過(guò)濾,是一種常見(jiàn)的推薦算法。最初在亞馬遜上出現(xiàn),比如,買(mǎi)了這件商品的用戶一般還買(mǎi)了什么。”智能一點(diǎn)CTO莫瑜解釋,該算法可通過(guò)購(gòu)買(mǎi)人群的相似度去評(píng)估不同商品的相似度;同時(shí)根據(jù)不同人購(gòu)買(mǎi)的商品集合之間的相似度去評(píng)估不同人之間的相似度。做到“物以類(lèi)聚、人以群分”,隨后通過(guò)不同的列表進(jìn)行匹配,再進(jìn)行人與物之間的推薦。
在職業(yè)科學(xué)研究初期,薛延波表示,將利用該算法進(jìn)行人與崗位的列表細(xì)分。之所以要建立這樣的偏好列表,源于微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)重要假設(shè)。“只有雙方都清楚對(duì)方的偏好是什么,才能形成穩(wěn)定匹配的市場(chǎng)。比如說(shuō)大公司知道知名大學(xué)畢業(yè)生愿意來(lái),而有創(chuàng)業(yè)意識(shí)的應(yīng)聘者更傾向于進(jìn)初創(chuàng)的小公司,有一個(gè)清晰的偏好列表,將有助于形成完美市場(chǎng)匹配。”
通過(guò)深度學(xué)習(xí),偏好列表可以進(jìn)一步完善,嘗試做一些現(xiàn)實(shí)中的人崗匹配,匹配結(jié)果反過(guò)來(lái)再來(lái)影響偏好列表,進(jìn)行修正等工作。
趙鵬說(shuō),中國(guó)有近6億人在數(shù)千萬(wàn)家企業(yè)工作,但對(duì)于職場(chǎng)人在工作中的成就感、幸福感、安全感,企業(yè)在人才競(jìng)爭(zhēng)中的競(jìng)爭(zhēng)力、洞察力及雙方的匹配等問(wèn)題缺乏系統(tǒng)性研究,希望通過(guò)開(kāi)啟“職業(yè)科學(xué)研究”,從科學(xué)的角度,用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆绞揭约耙肴斯ぶ悄艿刃碌募夹g(shù)手段,對(duì)“職業(yè)”這門(mén)科學(xué)進(jìn)行系統(tǒng)研究,并引起行業(yè)層面的關(guān)注。
一家之言
可輔助招聘,但有些責(zé)任TA承擔(dān)不起
張蓋倫
IBM開(kāi)始用自家AI沃森來(lái)“決定”員工去留了。據(jù)科技媒體“量子位”報(bào)道,沃森正在改變HR的工作狀態(tài)。它會(huì)調(diào)取員工資料和他們的歷史項(xiàng)目表現(xiàn),了解員工的培訓(xùn)和學(xué)習(xí)情況,綜合判斷其適不適合升職加薪,有沒(méi)有可能走向人生巔峰。
聽(tīng)起來(lái)很棒。不過(guò)有一點(diǎn)要明晰,從目前透露出的信息看,AI并不會(huì)在這一整套評(píng)估流程中發(fā)揮決定性作用。那些人力資源部的同事,依然是你升遷路上的“溫柔殺手”。
幾年前,人們便開(kāi)始討論將AI引入人力資源的可能性。AI可以解決快速匹配的問(wèn)題,這確實(shí)是對(duì)HR工作的解放。一些大公司,校招時(shí)收到的簡(jiǎn)歷動(dòng)輒上萬(wàn)份,必須設(shè)置關(guān)鍵詞進(jìn)行粗篩。而在粗篩之后,則要細(xì)篩,看申請(qǐng)人能力和崗位的匹配度。AI在這方面能做到得心應(yīng)手,它甚至可以收集候選人的其他資料,畫(huà)出求職者畫(huà)像,根據(jù)自己積累的數(shù)據(jù),判斷出要不要放其進(jìn)入招聘的下一輪。
不過(guò),要把AI繼續(xù)深入應(yīng)用到人力資源的其他領(lǐng)域,恐怕還需慎重再慎重。
得牢記一點(diǎn),AI并不具有什么“來(lái)自數(shù)據(jù)世界的神秘力量”,它能給出的僅僅是參考。如果迷信并盲從AI的判斷,不僅不負(fù)責(zé)任,甚至并不道德。
涉及到人的事,大多比較復(fù)雜,它沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案。而業(yè)界和學(xué)界普遍認(rèn)同,機(jī)器學(xué)習(xí)就是一個(gè)“黑箱”。你投喂給人工智能數(shù)據(jù),一再調(diào)整算法模型,你知道它做出判斷的準(zhǔn)確率越來(lái)越高,但你不知道為什么。
人工智能的“心”,也是海底的針,你不知道它學(xué)到了什么。同樣,你也不知道一家公司的人力資源算法模型里包含了多少偏見(jiàn)。
AI能夠根據(jù)它掌握到的員工信息對(duì)其進(jìn)行潛力評(píng)估,但它究竟如何評(píng)估,在評(píng)估過(guò)程中有沒(méi)有倫理和道德的風(fēng)險(xiǎn),它收集數(shù)據(jù)的邊界在哪里?社會(huì)技術(shù)學(xué)家Zeynep Tufekci做過(guò)一次公開(kāi)演講,她舉了一個(gè)例子:機(jī)器能推斷出你沒(méi)有公開(kāi)的事情——比如,它認(rèn)為你有很高概率會(huì)換上抑郁癥,或者,它認(rèn)為你有很高概率三個(gè)月內(nèi)會(huì)懷孕。于是,它“貼心”地提前斬?cái)嗔四愕穆?,而直到此時(shí),你還蒙在鼓里,不知道自己為何被機(jī)器劃到了“待定區(qū)”。
那么,這究竟是精準(zhǔn)的預(yù)言,還是赤裸裸的偏見(jiàn)?偏見(jiàn)可能無(wú)處不在,當(dāng)偏見(jiàn)以機(jī)器之名施加于群體之上時(shí),會(huì)變得更為隱蔽。
無(wú)論人工智能發(fā)展到什么程度,人,都要坦蕩并堅(jiān)決地承擔(dān)自己的責(zé)任。HR要在對(duì)員工的一輪輪評(píng)估中去了解和審視自己的偏見(jiàn),去反思自家的企業(yè)文化。
這其中涉及復(fù)雜的判斷,人無(wú)法“甩鍋”,更不能缺席。
編輯:李晨陽(yáng)
關(guān)鍵詞:人工智能 匹配 數(shù)據(jù) 工作
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