Интервьюером работы вашей мечты скоро может стать робот

Я ищу работу. Но процесс подачи заявки один Я никогда раньше не испытывал.

Меня не берет интервью у человека. Вместо этого я сижу дома и смотрю в свой ноутбук. Мои ответы записываются на видео. И получу ли я эту работу, решит не человек, а машина.

какой эпизод рубиновая роза в oitnb

Это может звучать как эпизод из сериала Чарли Брукера.Черное зеркало, однако ожидается, что всего через несколько лет подобные виртуальные интервью станут нормой. Алгоритмические «предварительные оценки», как их называют, уже являются многомиллиардным бизнесом и, вероятно, станут неотъемлемой частью корпоративных решений о найме. HireVue - компания, проводящая мое интервью, - один из лидеров отрасли. Штаб-квартира компании расположена на берегу реки Иордан в штате Юта. В число ее клиентов входят семьсот высококлассных компаний, от Hilton Hotels до J.P. Morgan и Unilever. Я всего лишь один из более чем 10 миллионов потенциальных сотрудников, которые алгоритмы HireVue уже оценили на основе аналогичных видеоинтервью.

Вот как работала их технология искусственного интеллекта в то время, когда я проходил собеседование: развертывание следующего рубежа ИИ - эмоционального ИИ - он «читает» кандидатов на вакансию, анализируя их лексику, тон, ритм и выражение лица с учетом целых двадцать пять тысяч отдельных точек данных. Затем результаты сравнивались с результатами «идеального» кандидата на роль.

Тот факт, что мне приходилось твердо держать свой торс на экране внутри пунктирного силуэта на протяжении всего интервью, означал, что я не только чувствовал себя жертвой убийства на месте преступления, но и не мог быть самим собой.

На практике это означает, что каждый вдох, каждая пауза, высота, на которую я поднимаю брови, насколько сильно я сжал челюсти, насколько широкая моя улыбка, мой выбор слов, насколько громко я говорил, моя поза, сколько раз Я сказал, что мой акцент, даже мой предлог, все записывались и вводились в алгоритм черного ящика, чтобы определить, подходил ли я для участия в программе для выпускников Vodafone. Вернее, не я, а «Ирина Верц», мой тайный псевдоним.

Алгоритмическая оценка перед приемом на работу, несомненно, является экономически эффективным решением для масштабного найма. Учитывая, что в крупные корпорации ежегодно поступает более ста тысяч кандидатов, использование этой технологии, вероятно, уже позволяет сэкономить тысячи человеко-часов. Более того, HireVue утверждает, что показатели удержания и даже производительность труда среди сотрудников, выбранных их системой, значительно выше, чем в среднем. Возможно, это так, но мое восприятие этого процесса было более чем отталкивающим.

Когда я отвечал на вопросы, которые я наблюдал за собой в углу экрана, опыт был особенно перформативным, когда я играл тревожную роль и актера, и публики.

Тот факт, что мне приходилось твердо держать свой торс на экране внутри пунктирного силуэта на протяжении всего интервью, означал, что я не только чувствовал себя жертвой убийства на месте преступления, но и не мог быть самим собой. Некоторая степень недостоверности, конечно, неизбежна во всех собеседованиях при приеме на работу, учитывая, что кто-то пытается представить вымышленную, лучшую возможную версию себя, но это было другое. Я экспрессивный человек - двигаюсь, когда говорю, жестикулирую. Застряв в своем силуэте, я даже не мог этого сделать. И поскольку я отвечал на вопросы, которые я наблюдал за собой в углу экрана, опыт был особенно перформативным, когда я играл тревожную роль и актера, и публики.

В правом верхнем углу экрана были часы обратного отсчета, которые добавляли напряженности опыту. Мне было выделено три минуты, чтобы ответить на каждый вопрос, но летать вслепую без всех обычных подсказок, которые дает интервьюер-человек - мимика, движения головы, жесты, улыбки, хмурые взгляды - я не был уверен, слишком ли долго продолжаю, или ожидалось ли, что я буду использовать все время. И мне не только не у кого было спросить, но и без улыбок, без взгляда, устремленного к моему резюме, без языка тела, который я мог бы проанализировать, я не мог сказать, достаточно ли мой `` интервьюер '' наслушался конкретного ответа, понравилось ли то, что ему понравилось. Я говорил, понимал свои шутки, сочувствовал моим рассказам, а может быть, просто решил, что я не тот кандидат, которого они искали.

Лишенный всей моей сложной человечности, я должен был произвести впечатление на машину, алгоритмическую работу которой я никогда не мог знать. На какой из моих «точек данных» он был сосредоточен и какой имел наибольший вес?

По мере того, как интервью продолжалось, я чувствовал себя все более плутующим по течению, неспособным понять, продолжать ли, замедляться, переключать передачи, менять курс, менять свой стиль, больше улыбаться, меньше улыбаться. Предположительно, идеальный кандидат для прохождения стажировки в области управления персоналом в Vodafone улыбается, но сколько раз и как долго?

Чтобы было ясно, это не значит, что я взаимодействовал с машиной как таковой, из-за которой я чувствовал себя таким отчужденным. Скорее, это был дисбаланс сил между женщиной и машиной, который вызывал такую ​​тревогу. Лишенный всей моей сложной человечности, я должен был произвести впечатление на машину, алгоритмическую работу которой я никогда не мог знать. На какой из моих «точек данных» он был сосредоточен и какой имел наибольший вес? Мой голос, интонация, язык тела или содержание того, что я говорю? По какой формуле он оценивал меня? И было ли это справедливо?

где снимался фильм о мелководье

Его алгоритм будет обучен на видеозаписях прошлых или существующих «успешных наймов», что означает, что любые исторические предубеждения (сознательные или неосознанные) при найме, вероятно, будут воспроизведены.

Обычно мы не думаем об одиночестве в контексте того, как мы себя чувствуем при взаимодействии с машиной. Когда я говорил об изолированности бесконтактного существования, я делал упор на отсутствие личного контакта с людьми и его влияние. Но если одиночество также может быть вызвано чувством несправедливого отношения к нему и лишением власти со стороны государства и политиков, то это также может быть вызвано таким отношением со стороны большого бизнеса и новых технологий, которые он использует.

где снимали аквамарин

Когда работодатель передает наше профессиональное будущее в руки алгоритма, трудно поверить в то, что с нами будут обращаться справедливо или что у него будет значимая помощь. Отчасти это связано с тем, что вопрос о том, могут ли будущие результаты на самом деле определяться такими характеристиками, как выражение лица и тон голоса, является весьма спорным. Действительно, в ноябре 2019 г. Электронный информационный центр конфиденциальности - известная американская организация по исследованию общественных интересов - подал официальную жалобу на HireVue с Федеральной торговой комиссией США, ссылаясь на то, что HireVue «использует секретные, бездоказательные алгоритмы для оценки« когнитивных способностей »,« психологических характеристик »,« эмоционального интеллекта »и« социальных способностей »кандидатов на работу». Интересно, что с начала 2020 года компания прекратила использование лицевого анализа, сделав вывод о том, что визуальный анализ имеет меньшую корреляцию с производительностью работы, чем другие элементы алгоритмической оценки. Однако другие компании продолжают это делать.

Сортировщик резюме с искусственным интеллектом эффективно научился тому, что заявки, включающие названия женских колледжей или даже слово «женский» (например, «капитан женской шахматной команды»), являются неквалифицированными.

Есть также вопрос предвзятости. Хотя в то время HireVue утверждал, что его методология избавляет от человеческих предубеждений, это маловероятно. Это связано с тем, что алгоритмы обучаются на видеозаписях прошлых или существующих «успешных приемов на работу», что означает, что любые исторические предубеждения (сознательные или неосознанные) при приеме на работу, вероятно, будут воспроизведены.

Фактически это именно то, что произошло на Amazon в 2018 году, когда выяснилось, что CV-сортировщик с искусственным интеллектом был регулярный отказ от женских резюме , несмотря на то, что пол заявителей никогда не «говорили». Почему? Он эффективно научился тому, что заявки, включающие названия женских колледжей или даже слово «женский» (например, «капитан женской шахматной команды»), являются неквалифицированными. Это произошло потому, что его научили определять, были ли кандидаты «квалифицированными» или «неквалифицированными» на основе данных за десять лет приема на работу в отрасли, где мужчины составляют подавляющее большинство соискателей и сотрудников. Что и говорить, капитанов женских шахматных команд в этой группе было очень мало.

Отрегулировать алгоритм для устранения таких очевидных предубеждений, как пол, относительно просто; действительно, инженеры Amazon легко смогли отредактировать модель, чтобы перестать использовать такие термины, как «женский», как причину дисквалификации. Но проблема с машинным обучением заключается в том, что даже если учтены наиболее очевидные источники предвзятости (и, несомненно, они есть во многих таких системах), как насчет менее очевидных, кажущихся нейтральными точек данных, которые можно даже не учитывать, могут быть предвзятыми?

Взято из Одинокий век : Как восстановить человеческие связи в разваливающемся мире,опубликовано Currency, оттиском Penguin Random House.

Одинокий век Норины Герц Амазон 24,99 доллара СШАкупить сейчас

Примечание редактора: этот отрывок был обновлен, чтобы отразить, что HireVue больше не использует визуальный анализ в своем программном обеспечении для найма.