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面對“視頻+人工智能”招聘形式 如何重構和優化大學就業服務

2021-04-25 09:50:06王荃
中國信息化周報 2021年9期
關鍵詞:人工智能動作技能

王荃

隨著視頻互動在工作中的應用越來越普遍,使用異步視頻面試代替傳統的招聘活動可能會成為一種普遍的招聘方式。美國大學與雇主協會發布的《2020年就業展望》顯示,雇主對員工的綜合智力(批判性思維、解決問題)、軟技能(團隊合作、協作)和個性特征(專業精神、職業道德)等越來越重視。隨著雇主的重視焦點逐漸偏向上述這些軟技能,視頻與人工智能結合的技術工具在今后的招聘程序中將發揮越來越大的作用。雇主越來越多地在面試中使用人工智能和評估平臺。

這一現象表明,職業生涯正在從強調知識轉變為認知推理和個人認同的融合。如何更好地利用人工智能(AI),重構和優化大學就業服務呢?

避免人工智能的偏見

盡管新興技術和人工智能面試為招聘方提供了新渠道,擴大了求職群體的多樣性和規模,提升了招聘流程的效率,但是招聘方不能太快地將權力讓渡給人工智能,因為機器讀取的歷史數據使其往往在性別、種族、族裔和社會階層上存在一定偏見。現有的招聘算法包含身份標記,往往可能會基于種族、民族、年齡、性別等因素將合格的求職者排除在外。即使排除了性別、種族或族裔的影響,也會出現其他與這些屬性相關的類似偏見。

雖然人們努力用各種方法減少偏見,增進公平,但這需要時間驗證,因為進入算法訓練的每一數據集通常都是基于人類歷史的判斷,而這些判斷在歷史上都會被注入偏差。盡管如此,人工智能已經滲透到求職者篩選、醫療領域、商業分析、高等教育和社交媒體領域。目前最重要的是要了解如何更好地利用和塑造人工智能,以確保它的公平性、有效性和可靠性。同時,隨著人工智能變得越來越普遍,要重新考慮專業的職業顧問在校園中的角色模式。

融合舊與新

在為求職者和職場新人提供咨詢時,校園業中心專業人員需要充分重視人工智能視頻面試的如下三個特征,進而更好地改進他們的服務內容和方式。

第一,由于人工智能視頻面試通常采用單向錄制視頻的方式,允許考生在沒有人在場的情況下對屏幕上的提示做出反應,因此面試問題質量的高低就變得非常關鍵。第二,人工智能面試中有超過85%的加權輸入是應聘者所說的話,對于一個較少需要或不需要客戶互動的職位,語言內容的權重超過90%,其余的數據輸入通常包括語音模式(如音調)和面部動作單元(面部動作)。第三,面部動作解碼在不同職位的視頻面試中可以進行相應調整。面部動作的重要性取決于候選人面試的職業。對于高度需要與客戶面對面互動的職位,視頻面試中面部動作變量在AI算法上可能被賦予更高的重要性,而在面部動作與工作成功無關的情況下,許多AI面試工具可以選擇不將面部分析納入算法中。

改變業務重心

就業中心的專業人士已經注意到,雇主正在簡化招聘會,邀請應聘學生在活動前完成視頻面試已經成為篩選的第一步,技術工具和人工智能將在學生尋求實習和工作的面試中變得更加普遍。因此,就業中心專業人員的業務重心需要更多轉向了解人工智能如何測量和記錄面部動作、口語單詞,以及話語的音調,進而培訓學生如何完成單向面試,如何參與現場視頻面試。

在學術課程中嵌入伙伴關系

隨著就業中心專業人員工作重心逐漸轉向,以適應主導面試和篩選的新興技術,他們需要建立并發展與教師的合作伙伴關系,從而更多地融入學術課程,參與學生學術生活。

隨著高等教育機構越來越多地提倡從大學到職業的價值主張,文科課程被視為培養學生職業軟技能的機會。讓教師參與,并將職業軟技能嵌入課程中,建立職業能力準備意識,這將涉及到關系的重大轉變。在這種轉變發生之前,需要明確決策制定者是誰(關于目標和優先事項等因素)以及如何定義和衡量能力。

此外,由于雇主正在越來越多地借助基于人工智能的面試工具測試求職者的無形屬性,某些有遠見的高等教育機構正在已有結構化課程之外,為其學生另外開設一些相關能力培訓課程,以增強學生的軟技能習得,同時也可以向雇主表明畢業生已經為專業的工作環境做好了充分的準備。改進表達方式

參加人工智能面試的求職者有機會更全面地表達自己。求職者可以在一個沒有偏見的環境中進行面試,因此他們回答問題時,可以更具鮮明的個人特征和情感品質。在傳統的面試中,這種策略可能存在風險。

人工智能面試中,最主要的一類面試問題是測試求職者的舉止反應能力。以故事和隱喻的方式來回應是有益的,但它們必須具體、簡潔、具有象征意義。在基于人工智能的面試中,當一個人在生動地講述故事時,人工智能系統會匯集他所用詞匯的多樣性,并形成一份與編碼特征相關的檔案。因此,人工智能系統能夠區分廣泛的個性特征。

基于人工智能的面試必須簡潔且具有象征意義,要注意兩大問題:(1)這些單向面試工具在提問/回答序列中的平均響應時間被限制在3分鐘內,這對意義的形成造成了障礙;(2)一種有效的策略是專注于詞匯選擇(如上所述),這有利于詞匯多樣化。

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