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让人工智能变得像HR一样“思考”

来源: 中国青年报 傅晓羚
2018-11-08 14:17:01

    找工作时,你是否想过,你面前的考官可能不是人,而是人工智能(AI)机器人。

    如今,“AI技术+招聘场景”结合的各种应用开始成为现实。近日,拉勾网宣布上线全新的企业及招聘者身份审核机制,并引入百度AI协作板块,引入人脸识别等智能方式审核验证企业HR身份与资质,未来还将用人工智能技术核验营业执照、工牌、在职证明,以及用于简历、聊天记录等内容的风险控制。

    继去年AlphaGo击败围棋世界冠军以来,AI技术商业化应用的速度明显加快,在交通出行、家庭服务、医疗、商业、招聘等领域,开始替代人工完成一部分工作。一些从业者在享受AI技术带来便利的同时,也感到了压力。

    机器人筛简历速度“秒杀”人类,但灵活性不足

    AI技术在招聘行业的应用能否替代专业的HR?几个月前,一场由猎聘主办,被称为招聘领域的“人机大战”用比分给出了答案。这次挑战者来自互联网公司的五位资深HR和猎头,参赛双方要从3700万简历中快速筛选出10份与招聘职位需求最匹配的简历。

    这是一场围绕职位要求和候选人进行匹配的比赛,包括技术岗与产品岗位两种职位。完成简历的筛选匹配后,评审团需要从职能、技能、行业、薪资、学历、地区匹配度等六个维度对参赛选手进行打分,总分(满分为25分)最高者则被视为赢得本次比赛。

    随着蓝色屏幕亮起,人类与AI机器人比分为18.96:18.60。结果显示,完成整个比赛事项,AI机器人仅用了0.0152秒,是人类平均速度的63882倍;在职位匹配度、地区匹配度上,机器人的匹配效率高于人类;在技能匹配度上,两者则打了个平手。

    尽管以0.36的微弱分值败于人类,但AI机器人“在人岗匹配、在对人的理解方面”,仍然超出了猎聘网创始人兼CEO戴科彬的预期。“在简历搜寻的任务中,地区、薪资等方面是比较简单直接的条件,所以算法可以通过简单逻辑实现而且不会犯错误;在行业背景和技能要求方面,通过运用神经网络和自然语言处理等技术,算法已经能够进行较为准确的理解和相似度的判断。”这款伯乐机器人的设计者、猎聘首席数据官单艺告诉中国青年报·中青在线记者,目前AI机器人已经能够较好地理解大部分的显性要求,如职能、技能、薪资、学历、地区等,算法的匹配水平能够和专业招聘人员相当;但是在需要面对面沟通的隐性条件,如文化、价值观、气质等方面,算法还无法替代人的沟通和判断。

    在结果中,机器人和人类在学历匹配度上差距最大,而造成这个差距的原因,主要是机器人不能识别“专升本”属于哪一种学历类型。这也体现了机器人思维的灵活性较为有限。对此,单艺解释称,针对“本科以上”的职位要求,在设计机器人算法时,便将“专升本”判定为符合条件;但事实上,在很多招聘官(尤其是高端猎头)看来,专升本是不如本科的。因而这一筛选结果引发了在场几位评委的不同意见,“机器人在根据企业、HR偏好,对于人才软性指标做出个性化选择方面,仍然不够。”

    评委团成员之一,阿里巴巴大文娱招聘专家周晓磊认为,在大规模地从海量简历中选人方面,机器人和人类的差距几乎可以忽略不计,AI机器人更能够提升整体的招聘效率。

    机器人在筛选简历的速度上远超人类,这已不是什么新鲜事。据报道,今年3月,在北美著名猎头公司SourceCon举办的一场行业竞赛中,一个基于人工智能对求职者进行筛选评级的机器人“Brilent”,仅用了3.2秒,就从5500份简历中筛选出了合适的候选人,精确度在参赛者中位列第三。这个团队基于成员在Facebook时积累的数据结构化处理和细化领域匹配经验,利用AI技术,将符合“人岗匹配”的求职者进行排序,让HR从机械、繁琐的简历筛选中解脱出来,能够更聚焦于后续的面试选择流程。

    高精度人岗匹配:让人工智能学习HR怎么做招聘

    今年6月,戴科彬宣布,猎聘要通过大数据以及人工智能方面的探索,进一步提升招聘效率,丰富招聘生态;9月12日,创新工场董事长、CEO李开复在“2017中国人工智能峰会”上表示,人工智能要真正做到取代人力,还需要有充分的数据量以及精准的场景作为前提。

    从简单的职位信息罗列分类,到基于大数据挖掘的人岗匹配系统,近几年,已经有不少全行业在线招聘企业通过数据积累,形成了自己的“人才库”。在此基础上,依据简历信息或职位要求,进行人和职位的匹配,已经成为现阶段人工智能技术在招聘领域的主要应用。

    作为一家专注于为企业提供移动招聘服务的初创互联网公司,仟寻移动招聘的CEO王向导曾在一篇文章中指出,对于同一个职位,在充分的数据量和人工干预下,基于JD(职位描述)和简历的文本匹配技术是否能够达到有效甄选的水平,是否能使得系统(机器学习过程)输出近似于人类选择的结果,可以衡量AI的效度。这一过程,包含简历信息与职位要求的匹配、候选人与企业岗位的匹配两层维度。

    “AI+招聘”在猎聘的应用,是从2014年开始的。据单艺介绍,在研发探索的过程中,他们发现,判断“能否基于用户行为数据和职位、简历内容,进行高精确度推荐”、“对职位需求、行业领域了解是否详细”、“对跨职业、跨行业的跳槽者,能否实现经验与能力的个性化职位推荐”等方面,成了人工智能应用于招聘行业需要面对的挑战。据了解,目前多数招聘网站可以利用数据抓取和人工智能语义分析达到第一层维度的匹配,而第二层维度的精准匹配,对人工智能的个性化推荐则提出了更高的要求。

    “机器筛选首先需要积累知识、经验,能够进行语义解读;其次还要学习HR和猎头的行为,懂得他们如何进行人岗匹配。”在单艺看来,后者更为关键,即运用深度画像、语义匹配和基于HR偏好的个性化推荐。

    为了让人工智能变得像HR一样“思考”,拥有国内外企业17年数据挖掘和系统研发经验的单艺带领团队,要求机器主动向人类学习。他们设计了一套对客户企业HR开放的算法系统,让HR对“机器推荐的简历”作出合适与否的反馈,当反馈行为和数据有了一定程度的积累沉淀,机器便可以从选择差异中理解不同HR的偏好,形成一个能够处理数以千计的不同行业和职能的匹配模型。哪怕是针对同一职位,也可能给予互不相同的推荐结果。

    “现在我的机器人伯乐已经在为HR干活了。”据单艺介绍,目前猎聘在推荐简历量方面,算法推荐的业务量,要远超总业务量的50%,准确度与一般猎头的水平持平。

    这种智能推荐算法,被他们称为“聪明的系统”。“让机器人学习HR如何做招聘,而不会直接告诉他‘这个应该怎么做、那个应该怎么做’。”单艺强调。

    打通企业与求职者间的信息“鸿沟”

    人工智能在招聘行业日益受到欢迎,背后是日益增长的招聘业务需求。

    依据艾瑞咨询数据统计,预计到2018年,中国中小企业数量将超过8700万家,求职者数有望突破1.6亿人。搜索大量的简历,筛选潜在的候选人以匹配各行业的职位(尤其是非高端职位),已经成为了猎头和HR招聘工作中,重复性最多的一项。

    据媒体报道,从2016年7月到2017年6月,AI的应用已经逐渐扩散到了全球68个国家的招聘环节中,在过去一年多里,联合利华就已在北美地区尝试利用人工智能招聘员工,涵盖了用算法筛选简历、游戏测验、人脸识别等方式,甚至不需要人类面试官参与。在国内,截至今年7月,也有不下10家初创公司号称是人工+智能招聘的领导者,力求通过技术解决招聘人力成本高、实际转化率低等招聘端与求职端信息不畅的问题。

    成立于2016年的互联网智能招聘平台牛直聘所采取的方式是,通过简历分解、个性化推荐等方式,对企业(尤其是中小型企业)职位与简历实现精准综合匹配;初创招聘平台Teamable则运用AI算法挖掘应聘者的社交网络数据,力图从社交记录切入,打造精准的人才推荐闭环;而垂直于校园招聘领域的迷你校,也通过数据挖掘和AI算法设计智能匹配模型,针对不同企业自动筛选推荐简历,并对0~3年职业经历的求职者提供建议。

    但单艺始终强调,在招聘行业,人工智能仅仅是一项工具,并不能代替人类,而是“帮人类作出更准确、更有依据的判断,让猎头和HR从事更有价值和创造性的工作。”从某种程度上说,人工智能在招聘领域的应用,在对行业经验要求不高的中低端人才或职位招聘中更容易得到推广。

    一位专注于消费品行业中高端人才的猎头顾问对中国青年报·中青在线记者坦言,尽管每天需要频繁变换关键词搜索人才库的简历、打十几个电话与候选人联系,但这一过程所需要的随机应变等带有鲜明社交属性的专业沟通经验,是人工智能难以达到的。

    “越是高端的人才、重要的高管职位,企业的HR越慎重,越需要专业的猎头对接。”北京亿聘世纪管理咨询公司总经理王广元也提出,诸如对产品经理等职能岗位的候选人,还要通过产品设计思路等软性指标进行考量,“这对于机器来说是一个弱势”。

    戴科彬指出,“人工智能不能马上替代猎头,供需双方数据不足是根本原因。”他提到,人岗匹配对招聘平台所掌握的求职者数据,以及企业方提供的需求描述均提出了较高需求,加上招聘的动态性和灵活性,在完善智能产品的同时,“人的因素在人工智能招聘中有着不可替代的作用。”



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