一家AI招聘公司表示，它可以根据您的面试来预测跳跃
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自Covid-19大流行病开始以来，越来越多的公司转向人工智能（AI）来帮助他们招聘。最常见的系统，例如我之前写过的HireVue，涉及使用面部扫描算法，游戏，问题或其他评估来帮助确定要面试的候选者，然后使用AI和机器愿景来分析每个单个微型面部护理，并在他们的声音中分析每个单一的微观面部运动，以尝试从他们的角色特征中脱颖而出。
尽管激进主义者和学者都警告说，这些筛查工具也以另一种方式用于帮助人们找到工作，可以使偏见和歧视延续，但制造商本身认为算法招聘有助于纠正人类偏见。可以测试和调整算法，而人类的偏见很难纠正，或者这样思考。在2019年12月的论文中，康奈尔大学的研究人员回顾了算法筛查公司的景观，以分析其主张和实践。在他们在英语网站上确定的18个网站中，大多数人将自己作为基于人类的招聘的更公平的替代品，这表明他们正在对这些问题的高度关注，以吹捧他们的工具的福利并吸引更多客户。
但是，歧视并不是算法招聘的唯一关注点，一些学者担心，关注偏见的营销语言使公司能够在其他问题（例如工人的权利）上解决其他问题。现在，其中一家公司的一个新预印本是一个重要的提醒：“我们不应该让注意力已经开始对偏见和歧视问题付费实际上挤出了许多其他问题的事实，康奈尔大学的助理教授索伦·巴罗卡斯（Solon Barocas）说，” Microsoft大学的助理教授兼Microsoft Research of Microsoft Research，Algorithy Algorith and Algorithsy公平和责任公平和账目性。
该公司是位于澳大利亚的PredictiveHire，成立于2013年10月。它提供了聊天机器人，向候选人提出了一系列开放式问题。然后，它分析了他们的回答，以评估与工作相关的人格特征，例如“驱动器”，“倡议”和“韧性”。该公司首席执行官芭芭拉·海曼（Barbara Hyman）表示，其客户是必须管理大量申请的雇主，例如零售，销售，呼叫中心和医疗保健的雇主。正如康奈尔（Cornell）研究发现的那样，它还积极地使用了更公平的营销语言招聘的承诺。在其主页上，它大胆地宣传：“与phai见面。您的雇用副驾驶。访谈超快。终于包含在内。终于没有偏见。”
正如我之前写的那样，“无偏见”算法的想法具有很大的误导。但是，出于不同的原因，PredictiveHire的最新研究令人不安。它的重点是建立一种新的机器学习模型，该模型旨在预测候选人的工作可能性，比雇主渴望更频繁地更换工作的做法。这项工作遵循公司最近经过同行评审的研究，研究了开放式面试问题与个性的相关性如何（本身就是一种激烈的实践）。海曼说，由于组织心理学家已经显示了个性与跳工作之间的联系，因此该公司希望测试他们是否可以将现有数据用于预测。
她补充说：“鉴于高员工流失的成本，员工保留是许多公司的重点，估计为每位员工薪水的成本的16％。”
该研究使用了使用PredictiveHire聊天机器人的45,899名候选人的自由文本响应。最初，申请人被要求五到七个开放式问题和有关其过去经验和情境判断的自我评价问题。这些问题旨在阐明研究以前表明与工作倾向倾向密切相关的特征，例如更开放的经验，较少实用，更不脚踏实地 - 面对增加的工作自动化实际上对个人和公司而言越来越有价值。该公司的研究人员声称，该模型能够预测具有统计意义的工作。PredictiveHire的网站已经将这项工作宣传为“即将推出”的“飞行风险”评估。
PredictiveHire的新作品是内森·纽曼（Nathan Newman）认为，大数据对劳动力的最大不利影响之一。纽曼（Newman）是约翰·杰伊（John Jay）刑事司法学院的兼职副教授，他在2017年的一份法律文件中写道，除了对就业歧视的关注之外，大数据分析还以多种方式用于推动工人的工资。
例如，基于机器学习的人格测试越来越多地用于雇用筛选潜在的员工，而潜在的员工却更有可能激发工资增加或支持工会。雇主越来越多地监视员工的电子邮件，聊天和其他数据，以评估哪些可能会离开并计算使他们留下的最低工资增加。像Uber's这样的算法管理系统正在将工人分散远离办公室和数字召集空间，使他们可以彼此协调，并共同要求更好的治疗和付款。
纽曼认为，这些例子都不应该令人惊讶。它们仅仅是雇主历来通过针对和打破工会活动来抑制工资的现代体现。实际上，在招聘中使用人格评估可以追溯到1930年代，实际上是作为一种机制，是一种使人们最有可能成为劳动组织者的人的一种机制。这些测试在1960年代和70年代变得特别流行，一旦组织心理学家精炼了他们以评估工人的工会同情。
在这种情况下，PredictiveHire的斗争风险评估只是这种趋势的另一个例子。巴罗卡斯指出：“跳工作或跳工作的威胁是工人能够增加收入的主要方式之一。”该公司甚至对组织心理学家设计的人格筛查进行了评估。
巴罗卡斯不一定提倡将这些工具完全扔掉。他认为，使每个人都能使招聘更好地工作的目标是一个崇高的目标，如果监管机构要求更高的透明度，则可以实现。他说，目前尚未收到严格的同行评审评估。但是，如果公司更加了解其实践并提交了这种验证工具，则可以帮助他们负责。它还可以帮助学者更容易与公司互动，以研究工具对劳动和歧视的影响。
他说：“尽管我过去几年来我自己的工作都表达了对这些东西的担忧，但我实际上认为，许多这些工具可以显着改善当前的状况。”
