AI面試官的限制與歧視
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這期能力雜誌專刊報導「遠距AI面試」,採訪我關於AI面試的10大FAQ。其實,這對國內外較領先的企業與人力資源單位,早就是現在進行式。因此隨著人工智慧(簡稱AI)相關技術突飛猛進,外加新冠病毒帶動遠距會議和教學,同時追求永續發展節能減碳之成效,"迫使"全球各大企業開始導入自動化「AI面試」的APP或機器人。例如美國的「HireVue」、「Modern Hire」與「Talview」、德國的「PRECIRE」、瑞典的「Tengai」、俄羅斯的「Robot Vera」、日本的「in人」、南韓的「inAIR」、中國大陸的「RecruiTas」、台灣的「HRDA」以及「Lasso」。
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這些AI面試的運作原理,大都是蒐集應徵者或員工在面試過程中的錄影記錄,包括臉部表情、聲音、回答內容等上百萬以的口語和非口語特徵值,與雇主對求職者或員工的心理/行為測評數據,例如性格、溝通技巧、印象管理(包裝或欺騙)等,進行深度學習(AI的技術)找出關聯性,並建立預測模型。未來只要取得錄影面試的資料並套用這個模型,不需再經人工測評,就能預測出應徵者的測評結果,並作為初步人才甄選的參考資訊之一。
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理論上,以深度學習為基礎的AI面試官,相對於真人面試官或人工測評工具,除了避免人與人接觸的防疫效果外,能更快速、更省錢、更節碳、且更精準地對應徵者進行快篩 (例如: 預測性格),也解決了傳統真人手動線性模型或機器學習難以突破的預測力。
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因此,台灣有愈來愈多雇主導入AI面試作為結構化自動面試與測評的參考,再由人資或用人主管評估是否邀請進行真人面試。據筆者與研究團隊調查發現 (若有誤請來信告知),金融業的國泰金、中租迪和、遠東商銀,科技業的緯創、群創、華碩、康舒、美超微電腦,生技業的大江生醫,光電業的聯合再生能源,教育業的中央大學、台灣知識庫,工程業的中鼎,辦公室設備業震旦行、互盛、金儀,軟體業的遊戲橘子、遠通電收,人力銀行/仲介業的華卡企業,外籍移工仲介服務業傑報人力,餐飲業的路易莎,體育用品業的巨大(捷安特)、宇榮高爾夫科技等知名企業都將AI面試納入初步甄選流程。據聞,全台最大的半導體與商業銀行也即將導入AI面試。此外,臺師大、中央、中山、中正等國立大學人力資源相關系所,和台灣最大的人力資源交流與學習社群─人資小週末,也與業者簽訂產學合作並將AI面試納入上課實作教材或學術研究工具。
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這些雇主導入AI面試的方式大致分為以下三種:一、若目標人才與廠商建立AI模型的樣本相似,會直接付費使用廠商的AI模型,評鑑基準則是參照廠商內建的人才屬性分佈進行比較而來,又稱作「常模」;二、與廠商合作,共同客製組織內部常模,以雇主內部員工的特性分佈為比較基準,但評鑑的項目相同 (例如:五大性格);三、更進一步與廠商結合學術機構進行產學合作,共同開發組織特有的AI模型,其評鑑項目(特定的核心或專業職能)與常模都是依雇主量身訂作。
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然而,AI不是萬能,無論對雇主或求職者,使用AI面試可能也會面臨許多限制,若模型設計不當,甚至會出現歧視的問題。筆者根據近幾年產學合作開發AI面試的相關研究與使用者經驗,在本期能力雜誌的專訪中,回答有關AI面試常見的11道問題,特別是AI面試的限制與歧視議題。基於尊重智財權,有興趣的朋友與同學,觀迎上網訂閱下載。
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數位版
https://www.taaze.tw/products/25100014999.html
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http://reading.udn.com/v2//magDesc.do?mag_id=1131
hirevue ai 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
財星500大的招聘秘訣?Talfin領先全球推新世代AI招聘服務
2020.10.16
AI影音面試不新奇,結合遊戲跟影音的整合式AI招聘服務才是未來趨勢,準備好,透過優聘的新世代AI招聘服務打造最強團隊了嗎?
為什麼美國財星500大企業改用AI徵選人才?AI真的能幫企業找到對的人才嗎?LinkedIn針對使用過AI技術的人資單位進行調查,結果發現,AI不僅能減少67%的招聘時間,更重要的是,人工智慧賦能的AI招聘流程,可以消除招聘與用人單位的決策偏見,廣納符合企業預期的多元人才。
看好人工智慧賦能的企業招聘趨勢,老牌企業軟體大廠與新創公司皆積極投入該領域,台灣也不例外,創立於2018年的優聘資訊科技(Talfin)便是一間專精於人才招聘與培訓服務的新創公司,為了協助企業主以更快、更智慧化的方式招聘到適切人才為依歸,提供兼具感性與理性的新世代服務,助客戶贏在起跑點:以最佳團隊因應未知挑戰。
世界先鋒,優聘整合GBA與VBA推新世代AI招聘服務
優聘資訊科技研發長暨執行長Eddy Ang認為AI招聘是大勢所趨,其中,又以AI遊戲評測(Game Based Assessment;GBA)扮演的角色最為關鍵,理由在於,身處於瞬息萬變的未來世界,現在擁有的「硬/技術能力(Hard Skill)」不一定是未來所需,相反的,「軟/非技術技能(Soft Skill)」反而有助於人才更好的因應未知挑戰,例如溝通能力、傾聽能力、說服能力與適應能力等,無奈的是,這些軟技能無法透過傳統的問答測驗取得精準資訊、甚至有可能因為面試者的事先準備而導致結果不具參考價值,為了解決這個問題,AI遊戲評測服務因應而生,無論是用人單位還是人資(招聘)單位都可以實際觀察應聘者在各種狀況下的真實反映,系統化評估其是否為公司所需人才。
Eddy面帶微笑地表示,GBA是整合心理學與科學的創新服務,目前,優聘已經成功彙整出120種能力,並且透過人工智慧技術匹配出符合不同職缺的系列互動遊戲,企業主可以直接使用、或者是因應企業文化與用人需求匹配最佳互動遊戲,在應聘者玩遊戲(10到30分鐘)的過程中,深入了解面試者的真實性格是否符合企業預期,藉此優化後續招聘流程、提升錄取率,以及降低離職率。
值得特別注意的是,除了GBA,優聘亦同步研發VBA:透過人工智慧分析應聘者回答問題時的臉部表情與身體姿勢,同時,創全球先例,將GBA與VBA整合在一起推出研發代號為「招聘評估套件(Recruitment Assessment Suite;RAS)」的新世代AI招聘平台,並於日前推出最小可行性商品(Minimum Viable Product;MVP)進行測試與調校,計劃在明(2021)年正式推出RAS平台,同時,推出名為Talfin App,供應聘者下載使用,可進行遊戲評測與影音面試。
從評測、面試到擇優任聘,Talfin助企業化繁為簡,精準找到對的員工
「企業招聘流程短則數周、長則半年,為了縮短整個時程,能不能一開始就做對事、找對人,尤其重要。」至於該如何提升招聘的效率與效能?優聘資訊科技技術長王信傑認為,只要解決三個常見挑戰:更高效且精準的過濾履歷、辨識候選人的專業技能(Hard Skill)是否符合用人單位需求,以及確認候選人的性格特徵(Soft Skill)符合企業預期,就能大幅縮短招聘時間,同時,進一步提升企業生產力與競爭力,而這,也是優聘努力的方向,例如協助人資部門在上千封履歷中辨識、篩選出符合用人單位需求的履歷,以及透過遊戲評測釐清應聘者的人格特質等等。
「RAS平台不僅有助於企業主優化履歷篩選、評測與面試應聘者等流程,之後,還可以進一步擴大服務範疇到前端的建立人才資料庫,以及後端的人才培育與發展等環節。」王信傑表示,客戶可以直接使用RAS、或者是由優聘提供客製化服務,全方位滿足客戶的招聘需求。「目前的規劃是,先聚焦在軟體開發與客戶服務這兩個領域的職缺提供整合GBA與VBA的AI招聘服務,之後,將一步一腳印的擴大職缺項,讓企業可以更精準地找到對的人才。」
雖然坊間已有遊戲評測(如Pymetrics)或者是AI影音面試(如HireVue)等服務,但是,憑藉著優聘具備的三個差異化競爭優勢,仍有機會成為HR Tech的領先者。首先,優聘是全世界第一個整合GBA與VBA推一站式AI招聘服務的公司;其次,也是第一個研發適合台灣、乃至亞洲人種使用的AI招聘服務,具備早期進入市場優勢;最後,同時也是最重要的是,在提供理性的產品服務之餘,同時提供感性的委外招聘與培訓服務,以最專業的方式,傳遞有溫度的服務,與企業客戶、人才共創未來。
附圖:優聘資訊科技研發長暨執行長Eddy Ang領先業界,提出結合AI遊戲評測(GBA)與影像評測(VBA)的作法,協助企業招聘選才、面試者也可以在對的位置發熱發光。
數位時代
優聘資訊科技長王信傑認為,只要能精準過濾履歷、辨識專業技能(Hard Skill)與理解人格特質(Soft Skill),就能大幅縮短招聘時間,也能讓人才適得其所。
數位時代
資料來源:https://www.bnext.com.tw/article/59419/talfin?utm_source=web_bn&utm_medium=editor_select&utm_campaign=BN%E5%84%AA%E8%81%98_2020.10
hirevue ai 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
履歷 OUT!聯合利華用 AI 找人才優選率增 6 成
作者:王茜穎 / 若水 Flow AI Blog 編輯團隊
本文重點:
1. AI 可加快人才篩選的速度和規模,節省成本,並改善求職者的經驗。
2. 根據職位量身打造演算法,僅納入被證明可預測工作績效的數據點,並考量文化差異。
3. 垃圾進垃圾出。需靠嚴謹的審查過程,消除演算法中的偏見,讓人才招募更公平。
人對了,事就對了。說的簡單,但對全球最大的雇主之一,聯合利華 Unilever 要如何從每年180萬份的履歷汪洋中,挑出那萬中選一的員工呢?
「我們去大學招募人才的方式,就跟我 20 年前被招募時一樣,這感覺有點不太對勁,」聯合利華北美人力資源副總裁 Mike Clementi 接受美國商業新聞網站《商業內幕》(Business Insider)訪問時說。
負責中亞市場的聯合利華人資副總裁瑪莉莎‧ 芝‧基(Melissa Gee Kee)則公開自嘲自家系統過時又冗長:「在 34 個國家,當我們要開始選人時,第一輪就有50%的申請人退出,連申請表都沒寫完。過時的技術耗了他們45分鐘,還不能在手機上填。」
她接著說:「所以我們化危機為轉機。 這轉機,不是翻新,而是真正具有破壞性的創新。」
與其派招募人員去菁英大學收集履歷,人工篩選,再一一安排電話面試,聯合利華和Pymetrics 與 HireVue 兩家科技新創攜手,用 AI 人工智慧來選員工!前三關由 AI 把關,過了才有機會跟真人面試。
結合社群活動,巧妙收集最佳 AI 訓練數據
第一步,履歷出局,演算法上場!
年輕人是網路的動物,與其進入校園,聯合利華改在臉書,LinkedIn 領英,與熱門人才招募網站 The Muse、WayUp 上進行精準行銷,申請人只需上傳其 LinkedIn 領英個人檔案的連結,時間最多不超過10分鐘。這個階段,演算法約刷掉一半,只留下符合職缺要求的求職者。
下一關,玩線上遊戲!
申請人將在20分鐘內玩12款Pymetrics開發的腦神經科學遊戲。這些小遊戲考驗受試者在高壓下專注力、短期記憶力、風險的評估能力、以及對情緒和情境脈絡的解讀能力。
「(答案的)光譜沒有對錯,這可不是為了讓你感覺良好而編出來的,光譜兩端可能適合非常不同的職缺,」Pymetrics 執行長芙烈達·波莉(Frida Polli)說。
至於適合什麼工作,聯合利華讓公司內各種職缺的優秀員工玩這些小遊戲,他們的結果就是衡量求職者的基準。每場遊戲結束,求職者就會得到立即的回饋,若結果符合基準,就晉級至下一關:透過HireVue系統線上面試。
HireVue的科技長羅倫‧拉森(Loren Larsen)稱之為「隨選面試」(On demand interview)。求職者可以用手機、平板電腦或裝有攝影機的桌機,在他們方便的時間,錄下對一系列問題的回應並上傳。
「觀看」這些影片的,不是真人,而是HireVue的AI。AI用自然語言處理(Natural Language Processing)和臉部辨識技術等,分析求職者的反應時間、用詞、聲調、說話速度、陳述方式、肢體語言和整體表達能力,並從聲音和表情分辨情緒,如對該主題的熱情程度。而這些訓練數據(AI Training Data Sets)成為讓 AI 變精準的最佳教材。
「機器會看 25,000 個不同的特徵和它們彼此間複雜的關係,」拉森說,但因為各職缺所需的條件殊異,「我們僅納入被證明可預測工作績效的數據點,而忽視無關緊要的特徵。 這消除了許多可能無意間影響人類招募者決策的特徵。」
此外,由於表達方式和情緒表現具有文化差異,拉森強調:「我們採用同一文化的人的數據來訓練模型。」
總言之,「我們分析面試(影片),並預測他們的未來表現。我們分析該職缺重視的特徵,並產生一個洞察分數(Insight Score),基本上那就是他在我們所見過的求職者中的排名。」
建立龐大對照 AI 數據庫,消除演算法的偏見
讓看不透的機器決定一個人的聘任與否,招致不少黑箱批評,然而不論是Pymetrics或HireVue都強調他們致力於消除機器的偏見。Pymetrics有一套嚴謹的方法,能找出並移除演算法中隱藏的偏見,「並非所有的演算法皆平等,它們不是一開始就客觀公平。 若你用存在偏見的訓練數據去訓練機器,它只是直接複製人類的偏見,並往往讓偏見更加惡化。」
他們建立了一套擁有上萬人資料的對照數據庫,用來檢證潛在的偏見,一旦發現問題,即降低其權重,直到消除演算法的偏見,服膺5分之4法則(註:根據美國公平就業機會委員會的《員工篩選程序統一指南》,任一群體的選擇率若低於選擇率最高的族群的80%,即顯示該族群受到不當歧視),「我們相信任何獨厚單一族群的演算法,只是反映噪音,不是反映信號,」Pymetrics官網說。
HireVue也反駁,人類面試官的判斷常會不自覺的受到性別、種族、美醜、身材等跟工作成功無關的因素左右,對勝任工作的定義也相對模糊,還往往靠「直覺」來做判斷,無視於偏見常躲在直覺的背後。
他們認為嚴格檢視機器產生的結果,反而能讓人才招募更公平。拉森舉例,機器可能會發現公司裡最優秀的技術客服工程師說話的速度比其他人慢。
而男性說話的速度可能也普遍比女性慢。這可能導致演算法認為男性優於女性。一旦在測試中發現這點,可忽略說話速度,以免性別導致結果偏差,並重新訓練和測試。
在這兩關,機器分別刷掉6至8成的人。通過AI這三關後,該是讓「人類面試官」上場了!求職者會受邀至聯合利華的辦公室進行一日生活體驗,當天面試官就會做出決斷。
從數據開始 AI 革命,讓企業運作更有人性
目前,AI已接手聯合利華在全球68個國家的基層人員招聘,精通15種語言,分析超過27萬份求職申請,節省75%的招聘人力,求職者5萬個小時的寶貴生命,並把招聘作業時間從4至6個月縮至2週,幫公司每省1百萬英鎊(約4千萬台幣)。
進到最後一關的求職者,有80%拿到工作,82%接受工作,皆高於過去63~64%的水平。不僅如此,員工的多樣性前所未有,非白人的比例提高,大學的來源從原本的840所增加到2600所。
「(在我們所有的客戶中,)聯合利華是唯一從零到百分百投入的公司,」波莉說。聯合利華在不到一年內,未先進行小規模測試,就直接運用在所有基層職缺的招募上。
任何的改變,當然並非一帆風順,「那把我們的招募人員和某些招聘經理嚇壞了,」領導這場AI革命的瑪莉莎說,「我向你保證,他們的心目中,他們當初經歷的招募過程顯然是最好的,所以只須照舊複製就好了,」
她調皮的豎起大拇指。這些不安和不信任,讓計畫延誤了5個月,「有人跟我們說這太荒唐了,幸好現在那些人已經不在了。」
其中最大的迷思,就是機器怎能取代人性?
瑪莉莎的回應很簡單:今天,68%的求職申請根本石沉大海。但透過AI,聯合利華所有的求職者在每個階段,都會獲得寶貴的回饋,「至少有一頁A4,詳述你為什麼適合與否,需要加強什麼能力,有何強項……Pymetrics也會幫忙找到他們在公司裡找到更適合的職位。」
「這是AI讓我們更有人性的例子,」聯合利華首席人資長琳娜·拿爾(Leena Nair)說。
附圖:圖說:聯合利華的基層人員招募流程。AI 為前三關關主,最後一關才真人面試。
Pymetrics的小遊戲,求職者每打一次氣,就會獲得0.5美元,但氣球破掉則歸零。測試受試者的風險評估能力。 來源:Pymetrics
HireVue的AI會分析求職者影片中的25000個特徵,並依此預測其未來的工作表現。來源:HireVue
資料來源:https://ai-blog.flow.tw/how-unilever-uses-artificial-intelligence-to-recruit-train-thousands-of-employees
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