演算法是怎樣決定你的職業生涯的
ofollow,noindex">大資料 文摘出品
編譯：羅然、湯圓、蔣寶尚
想在跨國公司找一份工作?
那麼你將面臨很多競爭。兩年前，高盛總共收到了25萬份申請。這不僅對求職者來說是令人畏懼的事情;，對公司來說也是一個很棘手的問題。
如果一個由五名人力資源工作人員組成的團隊，每天工作12小時，每週工作七天，每個申請花費五分鐘，他們要花近一年的時間來篩選簡歷。
難怪大多數大公司使用計算機程式或演算法來篩選尋找初級工作的候選人。這意味著如果申請人知道演算法是怎樣的，那麼他會在應聘過程中有很大的優勢。
維多利亞麥克萊恩（Victoria McLean）是前銀行獵頭和招聘經理，她創辦了名為City CV的公司，該公司幫助求職者完成申請。據她所述申請人跟蹤系統（ATS）會篩掉高達75％的簡歷。
此類系統尋找符合標準的關鍵字。一個小提示：研究招聘資訊中使用的詞彙，如果PM指代專案管理，那麼你的簡歷中也要出現PM。
這意味著通用模板簡歷可能在第一輪就被淘汰。麥克萊恩女士的一個客戶曾是武裝部隊的高階成員。他的經歷與培訓和教育，採購或國防銷售方面的工作相關。
最好的策略是使用不同的關鍵字建立三個不同的CV。求職者還需要確保他們領英個人資料和簡歷相互加強聯絡; 她說，絕大多數招聘人員都會使用該網站來檢查候選人的資格。
通過ATS階段可能不是獵頭唯一的技術壁壘。許多公司，包括沃達豐和英特爾，都使用名為HireVue的視訊面試軟體。候選人回答問題時， 人工智慧 （AI）程式在分析他們的面部表情（一直與鏡頭保持目光接觸是訣竅）和語言模式（聽起來自信最重要）。
揮動手臂或癱坐在椅子上的人可能會失敗，只有當申請人通過這個測試，他們才會遇到真實的人類。
你可能期待 人工智慧 程式可以避免傳統招聘流程中的一些偏好，特別是面試官傾向於選擇類似面試官的候選人。然而，歧視可能以意想不到的方式出現。兩位經濟學家Anja Lambrecht和Catherine Tucker在Facebook上釋出廣告來宣傳科學，技術，工程和數學方向的工作，他們發現這些廣告被女性看到的可能性低於男性。
這不是Facebook演算法的有意識偏見。相反，年輕女性在Facebook上是一個更有價值的人口群體（因為她們控制著很大比例的家庭支出），因此針對她們的廣告更加昂貴。這些演算法自然會針對投資回報率最高的網頁：男性而不是女性。
多倫多羅特曼管理學院的Ajay Agrawal，Joshua Gans和Avi Goldfarb在其關於人工智慧的書中表示，公司不能簡單地將這些結果視為演算法“黑匣子”性質的副作用。如果發現AI系統的輸出是有歧視的，他們需要弄清楚原因，然後調整演算法直到歧視消失。
對人工智慧系統中潛在偏見的擔憂已經出現在刑事司法到保險等廣泛領域之中。在招聘中，如果招聘方式不公平，公司將面臨法律和聲譽風險。但他們還需要考慮這些計劃是否不僅僅是簡化流程的作用。例如，成功的候選人是否擁有漫長而富有成效的職業生涯?畢竟，員工流失是公司面臨的最大招聘成本之一。
當候選人學習如何調整他們的CV以通過初始AI測試時，這會導致演算法逐漸淘汰更多候選人。這為另一個潛在的偏見創造了空間：來自富裕家庭（和特定群體）的候選人能更快地更新他們的簡歷，從而在簡歷競爭中獲勝。反過來，這可能需要公司再次調整他們的演算法以避免歧視，所以(這些公司)會對人工智慧的價格一直保持警覺。
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