Podcast: Pokonanie maszyn do zatrudniania AI

AI przeprowadza wywiady z koncepcją AI

Pani Tech | Getty





Jeśli chodzi o zatrudnianie, coraz częściej staje się to światem sztucznej inteligencji — po prostu nad tym pracujemy. W tym ostatnim odcinku drugiego sezonu naszego podcastu o sztucznej inteligencji In Machines, którym ufamy i podsumowaniu naszej serii poświęconej sztucznej inteligencji i zatrudnianiu, przyjrzymy się, w jaki sposób systemy oparte na sztucznej inteligencji coraz częściej odgrywają rolę strażnika w procesie rekrutacji – odsiewając kandydatów miliony, w oparciu o niewiele więcej niż to, co widzą w twoim CV. Ale nie jesteśmy bezsilni wobec maszyn. W rzeczywistości coraz większa liczba osób i usług jest zaprojektowana, aby pomóc ci grać według ich zasad, a w niektórych przypadkach naginać, aby dać ci przewagę.

Spotykamy się:

  • Jamaal Eggleston, instruktor gotowości do pracy, program NADZIEJA
  • Ian Siegel, dyrektor generalny, ZipRecruiter
  • Sami Mäkeläinen, kierownik ds. prognozowania strategicznego, Telstra
  • Salil Pandey, dyrektor generalny, VMock
  • Gracy Sarkissian, tymczasowy dyrektor wykonawczy, Wasserman Center for Career Development, New York University

Rozmawialiśmy z:

  • Jamaal Eggleston, instruktor gotowości do pracy, program NADZIEJA
  • Uczniowie i nauczyciele z programu HOPE na Brooklynie w Nowym Jorku
  • Jonathan Kestenbaum, współzałożyciel i dyrektor zarządzający Talent Tech Labs
  • Josh Bersin, globalny analityk branżowy
  • Brian Kropp, wiceprezes ds. badań, Gartner
  • Ian Siegel, dyrektor generalny, ZipRecruiter
  • Sami Mäkeläinen, kierownik ds. prognozowania strategicznego, Telstra
  • Salil Pandey, dyrektor generalny, VMock
  • Kiran Pandey, współzałożyciel, VMock
  • Gracy Sarkissian, tymczasowy dyrektor wykonawczy, Wasserman Center for Career Development, New York University

Dźwięki z:

Kredyty

  • Ten miniserial o zatrudnianiu został zgłoszony przez Hilke Schellmann i wyprodukowany przez Jennifer Strong, Emmę Cillekens, Anthony'ego Greena i Karen Hao. Redaguje nas Michael Reilly.

Transkrypcja

Syntetyczna Jennifer: Hej wszystkim! To NIE jest Jennifer Strong.

W rzeczywistości jest to fałszywa wersja jej głosu.



Aby zakończyć naszą serię rekrutacyjną, oboje na zmianę przeprowadzaliśmy tę samą rozmowę kwalifikacyjną, ponieważ była ciekawa, czy automatyczna rozmowa kwalifikacyjna zauważy. I jak by to oceniało każdego z nas.

[beat / muzyka]

Tak więc ludzka Jennifer pokonała mnie jako lepiej pasującą do oferty pracy, ale tylko trochę.



To podróbka? Ma lepsze wyniki osobowości. Ponieważ według tego oprogramowania rekrutującego ten fałszywy głos jest bardziej spontaniczny.

Został również oceniony jako bardziej innowacyjny i strategiczny, podczas gdy Jennifer jest bardziej namiętna i lepiej współpracuje z innymi.

[Beat/przejście muzyki]



Jennifer: Sztuczna inteligencja jest coraz częściej wykorzystywana w procesie rekrutacji.

(A to jest prawdziwa Jennifer. Tak przy okazji.)

Oraz T Obecnie algorytmy decydują, czy życiorys zostanie zauważony przez człowieka, oceniają osobowości na podstawie tego, jak ludzie rozmawiają lub grają w gry wideo, a nawet mogą przeprowadzić z Tobą wywiad.



W świecie, w którym nie przygotowujesz się już do tych rozmów kwalifikacyjnych, wysuwając się z jak najlepszej strony – co to znaczy prezentować swoje najlepsze cyfrowe ja?

Pytanie: Montaż klipów z YouTube: Vlogger 1: Chcesz poznać trzy proste hacki, które znacznie poprawią Twoją wydajność podczas wywiadów wideo, takich jak HireVue, Spark Hire lub VidCruiter? Vlogger 2: Upewnij się, że oglądasz to od początku do końca, ponieważ chcę Ci pomóc w zdaniu rozmowy kwalifikacyjnej. Vlogger 3: A jeśli zrozumiesz kluczowe pojęcia, możesz pokonać ten algorytm i dostać pracę. Więc zacznijmy.

Jennifer: Przyglądamy się, jak daleko poszukujący pracy są gotowi się posunąć, aby pokonać te narzędzia.

Gracy Sarkisjan: Istnieje więc wiele zwariowanych historii o tym, co uczniowie zrobili w przeszłości, aby ich CV przeszło przez system śledzenia kandydatów. Ale to, co robimy, to upewnienie się, że uczniowie wiedzą, czego się spodziewać i są przygotowani na sukces.

Jennifer: Sukces ten jest mierzony za pomocą algorytmów obejmujących cały szereg zmiennych, od automatycznych programów przesiewowych CV, próbujących przewidzieć wyniki pracy kandydata, po jednokierunkowe rozmowy wideo, w których można przeanalizować wszystko, od doboru słów kandydata po wyraz jego twarzy.

Pieczęć Iana: Dosłownie jest to jeden z tych przypadków, w których konwencjonalna mądrość zabije cię w poszukiwaniu pracy. A szkoda, bo myślę, że nawet wielu ekspertów nie zdaje sobie sprawy z tego, jak ta branża tak naprawdę działa dzisiaj.

Jennifer: Nie możesz ubrać się tak, by zaimponować algorytmowi. Jak więc wygląda granie w zautomatyzowany system?

Sami Makelainen: Co by było, gdybyś właśnie przeprowadził wywiad AI z AI, czy można to zrobić? Czy można to zrobić teraz? Czy można to zrobić w przyszłości? To znaczy – jest całkiem jasne, że w niezbyt odległej przyszłości będziesz miał znacznie bardziej powszechną zdolność do tworzenia sztucznych istot, które wyglądają bardzo podobnie do ludzi i zachowują się bardzo podobnie do ludzi. A może moglibyśmy użyć jednej z tych rzeczy do przeprowadzenia dla nas wywiadów?

Jennifer: A w przypadku braku znaczących zasad i regulacji, gdzie wyznaczamy granicę?

Nazywam się Jennifer Strong i w ostatnim odcinku czteroczęściowej serii poświęconej sztucznej inteligencji i zatrudnianiu badamy, w jaki sposób dostosowujemy się do zautomatyzowanego procesu znajdowania pracy.

[POKAŻ ID]

[TYTUŁY]

Anonimowy poszukujący pracy: Te AI lub sztuczne inteligentne roboty czytają CV przez parser. Więc jeśli twoje CV nie jest na równi, nie przejdzie do następnych kroków.

Jennifer: To osoba poszukująca pracy, którą śledziliśmy w tej serii. Poprosiła nas, żebyśmy nazywali ją Sally, ale to nie jest jej prawdziwe imię. Krytykuje praktyki zatrudniania potencjalnych pracodawców… i obawia się, że może to wpłynąć na jej karierę.

W poprzednim odcinku opowiedziała nam, jak ubiegała się o blisko 150 miejsc pracy przed zdobyciem jednego i jak napotkała sztuczną inteligencję w kilku punktach procesu.

Podobnie jak Sally, po raz pierwszy możesz zobaczyć sztuczną inteligencję podczas poszukiwania pracy za pomocą parsera CV lub screenera. Sortuje i wybiera, które z nich zostaną przekazane do kolejnego etapu procesu rekrutacyjnego.

Podejrzewała, że ​​jej CV się nie sprawdza.

I przeprowadziła dalsze badania, po tym, jak zdobyła część tej technologii.

Anonimowy poszukujący pracy: Więc teraz, kiedy przesyłam swoje CV, czyta mnie jako inżyniera oprogramowania, z nutą analizy danych, która jest moją dziedziną. Więc w porządku.

Jennifer: Jej przyjaciółka również pracuje nad tym problemem. Testuje inne narzędzie, które w procentach ustala, jak kwalifikowane jest każde CV dla danej pracy.

Anonimowy poszukujący pracy: Ma inny parser, który podaje procent. Poprosił więc innych ludzi, którzy są naukowcami zajmującymi się danymi i są już daleko w tej dziedzinie, o ich CV, a ich życiorys przechodzi przez 80% do 90%.

Jennifer: Testują nawet szablony, które znajdują w Internecie, aby zobaczyć, co się stanie i czy to formatowanie pomoże.

Ale do tej pory, gdy wypełnili te szablony, wszyscy otrzymali niski wynik dopasowania — poniżej 40 procent kwalifikacji.

Anonimowy poszukujący pracy: Jeśli po prostu korzystasz z szablonów CV, jeśli potrzebujesz pomocy przy swoim CV, przetestowaliśmy te, które się pojawiły. I zdaliśmy sobie sprawę, że szablony nie są dobre. Tak więc, kiedy umieścisz szablony w parserze, bez względu na to, jaką jesteś pracą, nadal masz 40 lub mniej niż 40 lat. Więc jest problem z odczytaniem go przez maszynę.

Jennifer: Sally jest programistką. Wie, jak zająć się wyszukiwaniem i testowaniem tego typu oprogramowania. Ale większość z nas tego nie robi. Prawdopodobnie nie dowiemy się, czy te algorytmy czytają nasze CV zgodnie z naszymi zamierzeniami i wydobywają „właściwe” umiejętności.

Anonimowy poszukujący pracy: Jeśli wypełnisz aplikację o pracę online i jest na niej napisane przekonwertuj CV. A jeśli po przekonwertowaniu CV, jeśli pola nie są wypełnione zgodnie z tym, co zawiera Twoje CV, to wiesz, że Twój procent jest niski. I to ma sens, ponieważ kiedy starałem się o Goldman Sachs lub Capital One, jak branże bankowe i inne rzeczy, kiedy wybierałem, no cóż, informacje z mojego CV, nigdy nie było to poprawne. I zawsze musiałem uzupełniać resztę, aby pasowały do ​​mojego CV.

Jennifer: Mówi, że kiedy dokonała tego odkrycia, w końcu się udało.

I chciałaby, żeby zrozumiała, jak to działa, zanim zaczęła ubiegać się o pracę, ponieważ pomogłoby to w jej syndromie oszusta.

Anonimowy poszukujący pracy: Więc każdy, kto o tym nie wie, nie ma szans, bo nawet nie wie.

Jennifer: W trakcie tego raportowania znaleźliśmy wiele różnych grup próbujących dostać się pod maskę tych systemów. Niezależnie od tego, czy chcesz pomóc sobie, czy innym, dostosować się i zaangażować w te narzędzia.

Odwiedziliśmy też program gotowości pracowników w Nowym Jorku o nazwie The Hope Program. Wielu z jego uczestników miało do czynienia z bezdomnością, uzależnieniami i długotrwałym bezrobociem.

Jamaal Eggleston : Widzisz wszystkie kółka, ci studenci muszą przeskoczyć tylko po to, by dostać pracę, gdzie nie chcę mówić, że inny segment populacji może nie musieć przechodzić przez tyle kółek. Więc myślę, że to do nas należy założenie naszej zbroi i walka z nią, ponieważ mówimy tutaj o dobrych ludziach. Tak więc pomaganie im stało się moją życiową podróżą. I musimy walczyć. Zbyt wielu dobrych ludzi zostało pozostawionych na poboczu drogi.

Jennifer: Jamaal Eggleston jest znany swoim uczniom jako pan E. I mówi, że zmagają się z rosnącym wykorzystaniem testów osobowości i innych form automatyzacji w zatrudnianiu.

Jamaal Eggleston : Wracają sfrustrowani. Jest naprawdę poważny problem braku odpowiedzi. To prawie tak, jakbyś zrobił aplikację, a Twoja aplikacja trafiła do macierzy i zniknęła na zawsze. Albo otrzymasz automatyczną odpowiedź, która nie jest zbyt ujmująca i nie zawiera żadnych informacji.

Jennifer: Dla niego oznacza to ciężką walkę dla uczniów i tak już znajdujących się w niekorzystnej sytuacji.

Jamaal Eggleston : Jeśli chodzi o testy osobowości, czują się, jakby zostali oszukani, ponieważ będzie to to samo pytanie, ale sformułowane na trzy różne sposoby. Pochodzi od twórców, którzy z niektórymi kandydatami nie mają żadnego wspólnego pochodzenia kulturowego.

Jennifer: Mówi więc, że pobiera przykłady tych testów osobowości, analizuje je, a następnie wykorzystuje to, co znajduje, aby pomóc w szkoleniu swoich uczniów.

Jamaal Eggleston : Więc podam im trzy różne sformułowania tego pytania. Więc będą wiedzieć, na co zwrócić uwagę. Jeśli kiedykolwiek byłeś w takiej sytuacji, jak byś sobie z tym poradził? I od razu wiedzą, że nauczyłem ich, gdy pytanie jest sformułowane w ten sposób. To będzie pytanie behawioralne. Więc jest to coś, na co powinni zwrócić uwagę podczas testu osobowości i nie spieszyć się.

Jennifer: I przystępują do tych testów w ramach szkolenia zawodowego. Ich wyniki są wyświetlane na tablicy podczas zajęć i omawiane w grupie.

Jamaal Eggleston: Gdyby tylko te firmy znały, no wiesz, wszystkich wspaniałych ludzi, których wykluczyły z powodu tych praktyk. I byłyby wspaniałym powiewem świeżego powietrza. Byliby ciężko zdolnymi pracownikami, ale z powodu tych uprzedzeń, czy to ze strony osoby, która zaprogramowała algorytmy, czy samych algorytmów, które wykluczyły tych ludzi, gdyby tylko wiedzieli, kopaliby się, no wiesz, wow, w porządku, ta osoba nie ma tego samego koloru skóry co moja. Mogą mówić innym dialektem lub akcentem, ale wiesz co, przybyli tutaj i odpracowali swój ogon.

[Przejście muzyczne]

Pieczęć Iana: Jeśli na świecie są osoby poszukujące pracy, które uwielbiają szukać pracy – nigdy ich nie spotkałem. A jeśli są pracodawcy, którzy czują się ekspertami w rekrutacji – ja też ich nigdy nie spotkałem. Żadna ze stron nie jest przeszkolona w działalności, w którą się angażuje.

Pieczęć Iana: Nazywam się Ian Siegel. Jestem CEO i współzałożycielem ZipRecruiter.

Jennifer: Jest to rynek oparty na sztucznej inteligencji, na którym firmy publikują oferty pracy, a ludzie szukają pracy.

Pieczęć Iana: Miliony firm co miesiąc publikuje oferty pracy na naszej stronie. Dziesiątki milionów osób poszukujących pracy każdego miesiąca szuka pracy na naszej stronie. Wykorzystaliśmy sztuczną inteligencję, aby odegrać rolę aktywnego swata między nimi.

Jennifer: Kiedy rozmawialiśmy z nim na początku tej serii, powiedział nam, że zdecydowana większość życiorysów jest teraz najpierw sprawdzana przez maszynę, zanim człowiek wejdzie w proces.

Uważa też, że każdy, kto korzysta z tradycyjnych porad przy tworzeniu CV, ryzykuje, że nie przejdzie do następnej rundy procesu rekrutacji, ponieważ odbiorcami CV są teraz algorytmy.

Pieczęć Iana: Wszystkie te rady dotyczące pisania CV są błędne. To już nie jest pisanie czegoś, co się wyróżnia, wykorzystanie pięknego wzoru wydrukowanego na welinie, użycie niezwykłej prozy, aby spróbować ubrać swoje osiągnięcia, zapomnij o tym. Chcesz pisać jak jaskiniowiec, używając jak najkrótszych, najostrzejszych słów. Chcesz być deklaratywny i ilościowy, ponieważ oprogramowanie próbuje dowiedzieć się, kim jesteś, aby zdecydować, czy zostaniesz postawiony przed człowiekiem. I to jest obecnie większość miejsc pracy w Ameryce.

Jennifer: Podobnie jak inni, znalazł problemy z tymi narzędziami, które wydobywają informacje z CV.

Tak więc firma zbudowała własną.

Ma też kilka rad, jak przejść przez CV.

Pieczęć Iana: Wyraź się jasno, a jeśli masz umiejętność, zadeklaruj ją. Najlepiej zadeklaruj, jak się tego nauczyłeś. Więc nauczyłem się tej umiejętności, przechodząc przez ten proces certyfikacji, oto mój certyfikat lub numer mojej licencji, aby potwierdzić, że posiadam tę umiejętność. Ponieważ istnieje wiele branż, na przykład jeśli jesteś pielęgniarką, dopóki masz licencję pielęgniarską, jesteś zatrudniony. W Ameryce jest teraz desperacko potrzeba większej liczby pielęgniarek. Jeśli jesteś kierowcą ciężarówki, jeśli masz numer prawa jazdy, jesteś zatrudniony. Tak jak całe twoje CV może być tą jedną informacją, ponieważ reszta tak naprawdę nie ma znaczenia dla pracodawcy. Dlatego po prostu upewnij się, że wymieniłeś wszystkie swoje umiejętności tak konkretnie i jak najwięcej dowodów potwierdzających Twoją wiedzę specjalistyczną.

Jennifer: A na dłuższą metę widzi, że nowy sposób rekrutacji staje się normą.

Pieczęć Iana: Jest na to rozsądna droga do każdej pracy i to pracodawca powinien iść pierwszy. Pracodawca powinien przyjrzeć się aktywnym poszukiwaczom pracy na rynku i wybrać tych, których chcieliby zobaczyć. Zaproś ich do aplikowania lub bezpośrednio ich rekrutuj. To wspaniałe doświadczenie. Osoby poszukujące pracy nienawidzą ubiegać się o pracę, ale zgadnij co? Uwielbiają być rekrutowani, a kto by nie chciał? To dosłownie jak odebranie w barze. Mówi się, że jesteś pożądana i wyjątkowa. To po prostu ma sens i stawia wszystkich w odpowiedniej przestrzeni. Wtedy pracodawca wygrywa, ponieważ rekrutując, idzie pierwszy, wyraża zainteresowanie, co oznacza, że ​​zwiększa szanse na pozytywną reakcję, ponieważ ta osoba będzie tak pochlebiona faktem że pracodawca poszedł pierwszy. Jest to po prostu lepszy, bardziej wydajny sposób, aby to zadziałało.

[Przejście muzyczne]

Jennifer: W ramach tego dochodzenia poznaliśmy szereg narzędzi, które mają pomóc osobom poszukującym pracy zmaksymalizować ich szanse na sukces.

Hilke Schellmann jest partnerem sprawozdawczym w tej serii. Jest także profesorem dziennikarstwa, który relacjonuje ten temat.

Hilke, co znalazłaś na temat sztuczek, których ludzie używają, aby uzyskać przewagę?

Hilke: Tak więc jedną z rzeczy, które znalazłem, jest cała niszowa branża ludzi dzielących się „tajemnicami oceny” online.

Sot: Montaż klipów z Youtube2: Prelegent 1: W tym dzisiejszym filmie będziemy rozmawiać o tym, jak zdać test psychometryczny za pierwszym razem. Głośnik 2: Spójrz w kamerę, nie patrz na ekran. Mówca 3: Bądź ekspresyjny, kiedy mówisz i zmieniaj ton głosu, kiedy mówisz, pamiętaj, że sztuczna inteligencja będzie szukać niespójności w tym, co mówisz i jak się zachowujesz. Mówca 2: A potem ujawniasz rezultaty swoich działań, a rezultaty zawsze powinny być pozytywne. Więc za każdym razem, gdy zostaniesz zapytany, który mówi, opowiedz mi o czasie, kiedy ty. Albo opisz sytuację, w której byłeś. Widzisz, jest to pytanie typu behawioralnego podczas rozmowy kwalifikacyjnej i musisz podać konkretną sytuację.

Hilke: Tak więc, są też zwykłe dyskusje na temat quora i subreddity mówiące o pytaniach, które osoby poszukujące pracy napotkały podczas wywiadów wideo, lub o tym, jak pokonać te gry. A potem jest kilku sprzedawców, którzy oferują kandydatom możliwość odbycia próbnych rozmów kwalifikacyjnych przed wielkim dniem.

Jennifer: Kandydaci mogą ćwiczyć sami w pokoju, rozmawiając do kamery i próbując przekonać kogoś lub maszynę, że jest najlepszym kandydatem do pracy?

Hilke: Tak. Osoby poszukujące pracy mogą również zobaczyć swoje profile osobowości. Jest to jednak bardzo pomocne, ponieważ większość kandydatów nie wie, jakie pytania zostaną im zadane. Na przykład znalazłem jedną firmę, która wymieniła siedmiostopniowy proces rekrutacji w Amazon, która bardzo jasno wyjaśniała, co kandydaci muszą zrobić. Firma ta zbudowała również gry AI podobne do tych, w które proszone są osoby poszukujące pracy w prawdziwym świecie. Tak więc osoby poszukujące pracy mogą trenować w tych grach z wyprzedzeniem (oczywiście za opłatą).

Jennifer: Zajrzałeś do wielu firm, które to robią, czy zrobiłeś coś interesującego?

Hilke: Najwyraźniej niektórzy kandydaci do pracy, którzy nie mają wszystkich umiejętności wymaganych w opisie stanowiska, umieszczają brakujące umiejętności na biało w CV. Więc jest niewidoczny dla człowieka, ale komputer rozpoznałby umiejętności. Osoby poszukujące pracy mają nadzieję, że dzięki temu znajdą się na stosie „tak”, a rekrutujący są tym sfrustrowani.

Jennifer: W porządku, czy to może być sposób na wyrównanie szans dla kandydatów do pracy, którzy mają teraz mniejszą władzę przeciwko sztucznej inteligencji. A może jest to rodzaj oszukiwania i dawania niektórym kandydatom przewagi nad innymi?

Hilke: Cóż, niektórzy ludzie, którzy ćwiczą te oceny, mają przewagę nad innymi, ponieważ wiedzą, czego się teraz spodziewać. Ale to nie dlatego, że ćwiczyli i ćwiczyli, aby dowiedzieć się, jak uzyskać wysoki wynik (jak w grze wideo), ponieważ nie tak działają te oceny.

Te gry próbują ocenić Twoją osobowość i zasadniczo „wygrać”, algorytm porównuje Twoje cechy z cechami pracowników, którzy już pracują w tej firmie. Jeśli masz podobne cechy osobowości, przechodzisz do następnej rundy w procesie rekrutacji. Ale haczyk polega na tym, że nikt nie wie, jakie są te cechy. Więc nie wiem, czy można to nazwać oszustwem, skoro nawet tak naprawdę nie znasz zasad gry, w którą grasz.

Jennifer: I nie wiemy dokładnie, w jaki sposób sztuczna inteligencja ocenia osoby poszukujące pracy, więc osoby udzielające tych porad mogą również nie wiedzieć.

Hilke: Tak, a jeśli ta rada jest niedokładna, może nawet odbić się na osobach poszukujących pracy. Ale rozumiem niepokój, jaki ludzie mają wokół tych nowych narzędzi i chęć zrozumienia, jak to działa. I oczywiście ta odrobina praktyki może ich uspokoić w wielkim dniu…

Jennifer: Ale jak w przypadku każdej innej gry w kotka i myszkę, to tylko kwestia czasu, zanim ludzie użyją automatyzacji do walki z tą automatyzacją.

Hilke: Dokładnie o tym myślałem.

[Przejście muzyczne]

Jennifer: Więc przetestowałeś to podczas wywiadu wideo, używając zwykłego oprogramowania do zamiany tekstu na mowę, aby odpowiedzieć na zadawane pytania.

Hilke: Tak, użyłem pliku audio wygenerowanego komputerowo, aby sprawdzić, czy mogę oszukać oprogramowanie do przeprowadzania wywiadów, aby uwierzyło, że deepfake to człowiek.

[SOT: Hilke mówi]: A więc pierwsze pytanie brzmi: przedstaw się proszę. Proszę się przedstaw, deepfake.

Dźwięk generowany komputerowo: Nazywam się Hilke Shellman. Jestem reporterem i profesorem dziennikarstwa nagrodzonym Emmy na uniwersytecie w Nowym Jorku. Jestem dziennikarzem od ponad dekady.

Jennifer: Ok, a głęboki fałszywy głos nie ma twarzy, więc nie ma tu wideo, a system nadal daje mu ocenę.

Hilke: Tak. Deepfake uzyskał 79% wyniku dopasowania do pracy. To właściwie dość wysokie. Dostał również analizę osobowości, która powiedziała mi, że deepfake jest bardzo innowacyjny i niezbyt konsekwentny. Jest dość towarzyski i niezbyt powściągliwy.

Jennifer: Prawidłowy.

Hilke: Tak, a najdziwniejsze było to, że przetestowałem go ponownie, tym razem czytając ten sam tekst moim prawdziwym głosem.

Jennifer: I co się stało?

Hilke: Ach, dobrze. Głos wygenerowany komputerowo rzeczywiście osiągnął wyższy wynik niż ja czytając ten sam tekst!

Jennifer: Wow. Wygląda na to, że warto rozważyć zabranie swojego awatara audio w trasę.

Hilke: Chyba tak.

[Przejście muzyczne]

Jennifer: Ale nie tylko my mamy ten pomysł.

Sami Makeläinen: Co by było, gdybyś właśnie przeprowadził wywiad AI z AI?

Jennifer: Sami Mäkeläinen jest dyrektorem w Telstra, australijskiej firmie telekomunikacyjnej.

Sami Makeläinen: Czy można to zrobić? Czy można to zrobić teraz? Czy można to zrobić w przyszłości? Chodzi mi o to, że jest całkiem jasne, że w niezbyt odległej przyszłości będziesz miał tego rodzaju, znacznie bardziej powszechną zdolność do tworzenia sztucznych bytów, które wyglądają jak ludzie i zachowują się bardzo podobnie do ludzi. Pomyślałem, że cóż, czy moglibyśmy użyć jednej z tych rzeczy do przeprowadzenia dla nas wywiadów?

Jennifer: Ma doświadczenie w inżynierii oprogramowania, a jego praca polega na badaniu implikacji przyszłych trendów technologicznych.

Z czystej ciekawości on i kilku kolegów postanowili sprawdzić, czy ankieterzy AI rozpoznają różnicę między przesłuchaniem człowieka a inną maszyną.

Wzięli więc dobrze znany system wywiadów AI, który wykorzystuje wideo (nie chciał ujawniać którego) i połączył go z awatarem.

Sami Makeläinen: Właśnie mieliśmy system wywiadów AI. I wdrożyliśmy cyfrowego człowieka AI, cyfrowego awatara, cyfrowego bliźniaka (jeśli chcesz to tak nazwać), aby działać jako rzecznik dla przesłuchiwanego człowieka. Więc wiesz, że słowa, które wypowiadał awatar, pochodziły od ludzi, nie był to model językowy ani sztuczna inteligencja.

Jennifer: Innymi słowy, napisali scenariusz i wykonał go deepfake.

Tak więc fałszywy głos w fałszywym filmie odpowiadał na pytania zadawane przez ankietera AI.

A po kilkunastu testach, jak poradził sobie ten kandydat na stanowisko AI?

Sami Makeläinen: Cóż, czy to oblało wywiad? Nie, nie. To było w porządku z perspektywy ankietera AI. To było tak, jakby przeprowadzał wywiad z kimś innym.

Jennifer: Sprawdzali te same słowa na dwa sposoby. Jeden wypowiadany przez człowieka i jeden wypowiadany przez awatara. I mówi, że wynik był podobny w obu przypadkach.

I ma przemyślenia na temat tego, co może się wydarzyć dalej.

Sami Makeläinen: Powiedzmy, że za kilka lat będziesz mógł mieć bardzo realistycznie wyglądającego cyfrowego bliźniaka, zasadniczo audiowizualną reprezentację siebie. Możesz sobie wyobrazić cały szereg przypadków użycia. Mógłbyś to zrobić, wiesz, nudne, duże spotkanie dla ciebie, które może uhm, umm w odpowiednich odstępach czasu. Możesz go używać w wirtualnych grach lub grach i wirtualnych środowiskach. Możesz też użyć go do przeprowadzenia dla ciebie wywiadów.

Jennifer: Chociaż jeszcze nie wie, że inni testują tę technologię z cyfrowymi ludźmi. A jeśli filmy hollywoodzkie nie mogą tego łatwo osiągnąć, wydaje mu się, że nie ma niebezpieczeństwa, że ​​reszta z nas w najbliższym czasie rozmieści awatary, aby wykonać nasze licytacje.

Problemem jest jednak fakt, że narzędzie rekrutacyjne nie mogło rozpoznać, że przeprowadza wywiad z maszyną. A to oznacza, że ​​oprogramowanie ma jeszcze przed sobą drogę.

Sami Makeläinen: Przypuszczam więc, że idealnie, gdy masz system, który rzekomo przeprowadza wywiad z człowiekiem, chciałbyś się upewnić, że jest to człowiek, o którym myślisz, że przeprowadzasz wywiad na drugim końcu. W przeciwnym razie po prostu zatrudniłbyś przyjaciela, aby przeprowadził dla ciebie wywiad AI i prawdopodobnie byłoby to znacznie bardziej przekonujące niż byłoby to obecnie. Jest cała gama rzeczy, które te systemy mogą zrobić, aby zweryfikować, że rozmawiają z tym, do kogo myślą, że mówią, ale jak dokładnie to zostanie rozwinięte, jest to coś, co trzeba ustalić.

Jennifer: Mówi, że nie planują dalszych testów, ale jeśli to zrobili, ma przemyślenia, czego mogliby spróbować.

Sami Makeläinen: Nie zastanawialiśmy się głębiej, czy możemy poprawić wyniki, optymalizując mimikę twarzy, ton głosu lub, wiecie, emocje lub takie rzeczy? To nie jest coś, w co się w to zagłębialiśmy. I to był po prostu bardzo prosty, rodzaj dowodu koncepcji.

Jennifer: Uważa, że ​​musimy również pamiętać, że niektóre z nich nie są nowe.

Sami Makeläinen: W pewnym sensie graliśmy, wywiady od zawsze. Tak jak podczas rozmowy z człowiekiem, masz nawet kursy, jak się tam zachowywać, co mówić, co robić, w co się ubrać. Coraz częściej będziemy wykorzystywać inteligentnych agentów „cytować bez cytowania”, aby wykonywać nasze licytacje za nas.

Jennifer: Ale mówi, że ważne jest, aby zdać sobie sprawę, że zatrudnianie nigdy nie było idealne.

Sami Makeläinen: W wielu z tych sytuacji łatwo jest zacząć obwiniać sztuczną inteligencję i korzystanie z niej. I w wielu przypadkach jest to objęte gwarancją, prawda? Chyba nikt nie może powiedzieć, że to był idealny proces na początek, a potem zaczynamy się podobać, jak wdrażamy te systemy? Jak z nich korzystamy, ile odpowiedzialności im dajemy? Diabeł tkwi zawsze w szczegółach. Tak więc na jednym poziomie chciałbym całkowicie zgodzić się, że koszt niewłaściwego zatrudnienia jest zbyt wysoki. Ale z drugiej strony jako społeczeństwo myliliśmy się przez dziesięciolecia.

Jennifer: Za chwilę przyjrzymy się niektórym z tego, co robi się na poziomie uniwersyteckim, aby pomóc studentom przygotować się do zaangażowania się w te systemy, kiedy wrócimy.

[Midroll]

Jennifer: Ta nowa era w zatrudnianiu może wydawać się nieco przytłaczająca dla osób poszukujących pracy, które nie zawsze wiedzą, jak i kiedy są testowane lub w jakim celu są testowane.

Ludzie szukają sposobów na lepsze przygotowanie się do zaangażowania się w te systemy sztucznej inteligencji, a to wykracza poza indywidualną ciekawość i oddolne organizowanie. Firmy AI są również w tej przestrzeni, dostarczając narzędzia i szkolenia dla osób poszukujących pracy.

Jednym z nich jest firma o nazwie VMock, która prowadzi interesy z setkami szkół wyższych i uniwersytetów. Jego oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji koryguje setki życiorysów, aby były łatwiejsze do odczytania przez maszyny, i przekazuje informacje zwrotne na temat wywiadów wideo.

Salil Pandey: I na pierwszy rzut oka, jeśli rzeczywiście poszedłeś do stosu zakazów, to historia się skończyła. Możesz być najmądrzejszym dzieckiem, które wychodzi z twojego programu licencjackiego. Odszedłeś, nie dostaniesz drugiej szansy. Świat wszedł w bardzo szybki cykl, a ty albo tak, albo nie.

Jennifer: Salil Pande jest jednym z założycieli firmy.

Mówi, że jeszcze kilka lat temu każdy krok w procesie rekrutacji był wykonywany przez człowieka. Już tak nie jest, szczególnie w przypadku firm, które zatrudniają wielu niedawnych absolwentów szkół wyższych i osoby z mniejszym doświadczeniem zawodowym, ponieważ to utrudnia zatrudnianiu menedżerów, aby wiedzieć, kto jest najlepszą osobą do pracy.

Salil Pandey: W końcu, gdy istnieje duże prawdopodobieństwo sukcesu, wtedy ma miejsce interakcja między ludźmi, co oznacza, że ​​ta wczesna część, która była częścią odrzucenia, została już przekazana technologii, która, hej, technologia filtruje mnie, właściwe CV, filtruje mnie właściwy, hm, profil LinkedIn, przefiltruj mi dobre tony, a także wykonaj kilka testów psychometrycznych i wszystko poskłada to wszystko razem dla mnie. A potem, kiedy to wszystko się skończy, idź umów się dla mnie na rozmowę kwalifikacyjną i wtedy zamierzam iść, boom, godzinny wywiad, skończone.

Jennifer: Misją VMock jest przygotowanie studentów do rekrutacji, w której ich życiorysy i wywiady wideo muszą najpierw odwoływać się do sztucznej inteligencji.

Salil Pandey: Jeśli nie zoptymalizowałeś swojego CV pod kątem tego opisu stanowiska, system śledzenia kandydatów, który w rzeczywistości działa podobnie do tego opisu stanowiska, może nie filtrować Cię do stosu „tak”. Możesz być w stosie bez lub w stosie. Musisz więc pomyśleć o tym, jak przejdziesz przez ten wczesny proces, w którym będziesz miał do czynienia z systemem śledzenia kandydatów. Będziesz miał do czynienia z systemem sztucznej inteligencji, który będzie rozpoznawał twoje, twoje wywiady i wszystko inne. Co to jest dobry skok? Jak podkreślasz swoje najlepsze umiejętności? Jakich umiejętności poszukują rekruterzy? Jakie umiejętności obecnie posiadasz? Jak prezentujesz swoje umiejętności, kiedy ich nie posiadasz, ale masz coś innego, co można by potraktować jako przykład tej innej umiejętności i możesz faktycznie zaprezentować.

Jennifer: Pande twierdzi, że centra karier na uniwersytetach przewyższają technologię stosowaną obecnie przez wiele dużych firm. W tym miejscu mówi, że sztuczna inteligencja VMock może pomóc uczniom pokonać sztuczną inteligencję, z którą spotykają się, gdy szukają pierwszej pracy.

A jedną ze szkół, które z niego korzystają, jest New York University.

Gracy Sarkisjan: Tak więc uczniowie spotykają się z tymi systemami wcześnie, wcześniej i wcześniej. Powiedziałbym, że centra karier starają się nadążyć za tymi zmianami, abyśmy mogli skuteczniej przygotowywać naszych studentów, gdy nie wiedzą, czego się spodziewać. Myślę, że to wielka niewiadoma dla studentów. A więc naszym zadaniem jest trochę odczarować to.

Jennifer: Gracy Sarkissian kieruje Centrum Karier na Uniwersytecie Nowojorskim.

Mówi, że wprowadziła VMock, aby zwiększyć wydajność czasu, jaki trenerzy kariery spędzają ze studentami.

Gracy Sarkisjan: A kiedy zintegrujesz te opinie, zobaczysz, że wynik wzrośnie. Daje więc uczniom trochę praktyki nie tylko w otrzymywaniu informacji zwrotnych, ale także w obserwowaniu, jak system może zareagować na ich CV lub odpowiedzieć na nie.

Jennifer: Ma też kilka rad dla osób poszukujących pracy, które chcą zaimponować zarówno sztucznej inteligencji, jak i ludziom.

Gracy Sarkisjan: Niektórzy studenci mówią mi, wiesz, zrobiłem to, co mi kazałeś. Upewniłem się, że moje CV jest wypełnione słowami kluczowymi. A teraz brzmi to jak tandetny dokument marketingowy. A więc co mówię, rozumiem, słyszę. Miej dwie wersje swojego CV. Miej ten, do którego będziesz się ubiegać, przechodząc przez systemy i masz taki, który komuś wręczysz, jeśli spotkasz się z kimś i chcesz mu zaimponować. I to pomogło uczniom powiedzieć, ok, rozumiem. To jest coś, co muszę zrobić, aby moje CV zostało odebrane.

Jennifer: Jej zespół przygotowuje również studentów do jednokierunkowych wywiadów wideo.

Gracy Sarkisjan: Nie zdajemy sobie sprawy, ile wkładu otrzymujemy, gdy rozmawiamy jeden na jeden z kimś lub z tobą, nawet jeśli jest to rozmowa grupowa lub panelowa. Patrzysz ludziom w oczy, otrzymujesz pozytywne opinie. Możesz otrzymać negatywną opinię, która może sprawić, że zmienisz swoje pytanie. Jeśli byłeś zdenerwowany, istnieje duża szansa, że ​​odczujesz trochę empatii ze strony kogoś w pokoju. Podczas gdy rozmawiamy ze sztuczną inteligencją, czujemy się obco, prawda? Czuje się jak obcy bez twarzy. To pusty ekran. I często gapisz się na siebie, więc myślę, że to może być samotny proces dla niektórych naszych uczniów.

Jennifer: Jest to jeden z powodów, dla których uważa, że ​​na ciasnym rynku pracy pracodawcy mogą chcieć przemyśleć niektóre z tych strategii, zwłaszcza jeśli chcą przyciągnąć największe talenty.

Gracy Sarkisjan: Wiesz, wiemy, że uczniowie pokolenia Z są pokoleniem kierującym się wartościami, prawda? Chcą mieć pewność, że mogą połączyć się z kulturą organizacji. Że misja i wartości organizacji są z nimi zgodne. I to jest coś, co trudno ocenić podczas rozmowy kwalifikacyjnej w sposób wirtualny. Kiedy nie spotykasz się z ludźmi, kiedy nie rozmawiasz z ludźmi na rozmowie kwalifikacyjnej, kiedy nie przechodzisz przez biuro i po prostu widzisz pracę.

Jennifer: Ale w świecie, w którym miliony firm otrzymują miliony aplikacji, dostosowywanie się do indywidualnych potrzeb nie jest czymś, co się skaluje.

I to sprawia, że ​​wracamy do sytuacji, w której byliśmy wcześniej, podejmowanie decyzji z czarnej skrzynki, stosowane wobec wszystkich, co prowadzi do niezamierzonych konsekwencji.

Gdy kończymy drugi sezon tego podcastu — i nasze czteroczęściowe badanie, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do podejmowania decyzji o zatrudnieniu — dostrzegamy obietnicę korzystania z algorytmów. Ale raporty jasno pokazują, że jest to rozwijająca się branża z wieloma ruchomymi częściami i przynajmniej kilkoma narzędziami, których jeszcze nie ma. A w niektórych przypadkach może faktycznie zrobić coś przeciwnego do tego, co zamierzają.

Widzieliśmy systemy uprzedzające kobiety i osoby niepełnosprawne, a nawet narzędzie, które przewiduje, że ludzie o imieniu Jared odniosą sukces w pracy. Inne narzędzia wysoko oceniały kandydatów pod względem znajomości języka angielskiego, chociaż nagrania nie zawierały ani jednego słowa po angielsku. Przesłaliśmy również nagrania, które nie miały nic wspólnego z zadanymi pytaniami podczas rozmowy kwalifikacyjnej, ale zostały ocenione jako pasujące do umiejętności wymaganych do wykonania pracy.

Przy niewielkim nadzorze jest również niewielka przejrzystość tego, co dzieje się w czarnej skrzynce i dlaczego oprogramowanie podejmuje decyzje, które podejmuje. Firmy, które tworzą te narzędzia, nie muszą nikomu mówić, jak działają ich systemy, ani dlaczego należy im ufać.

Dobre wieści? Pod wieloma względami wciąż jesteśmy na początku. I jest szansa na zbudowanie lepszych systemów, jeśli szczerze powiemy, co nie działa, gdzie maszyny się nie sprawdzają i jeśli zdecydujemy się nie cenić przede wszystkim skali, wydajności lub szybkości.

[KREDYTY]

Jennifer: Ten miniserial o zatrudnianiu został zgłoszony przez Hilke Schellmann i wyprodukowany przeze mnie, Emmę Cillekens, Anthony'ego Greena i Karen Hao. Redaguje nas Michael Reilly.

To wszystko na sezon drugi, zrobimy sobie przerwę i do zobaczenia jesienią.

Dziękuję bardzo za wysłuchanie. Jestem Jennifer Strong.

ukryć