资讯
Daivergent将自闭症谱系的人与数据管理工作联系起来
文/Jordan Crook
伟大的创业公司通常来自个人的地方。Byran Dai的新公司Daivergent也不例外。
Daivergent成立于2017年12月 希望将企业客户与自闭症谱系领域的人们联系起来，他们将帮助完成AI / ML数据管理任务。
戴的弟弟布兰登正处于自闭症谱系。戴认识到他的兄弟和其他人在某些高复杂性任务中是完美的候选人，这些任务需要特别注重细节，例如数据输入和浓缩，质量保证和数据验证以及内容审核。
在几乎每个人都在研究AI和机器学习算法的环境中，组织数据是首要任务。Daivergent认为，它可以汇集完美的数据专家库来完成这个领域的任何任务。
Daivergent与各种机构合作，包括AHRC和Autism Speaks，以寻找人才。那些人经历了一个筛选过程，评估他们完成这些任务的能力。然后他们成为Daivergent的承包商，在那里他们接受进一步的培训，然后开始从事项目工作。
该公司表示，美国有250万成人患有自闭症，而Autism Speaks报道，在患有自闭症的受过大学教育的成年人中，失业率为85％。
Daivergent不仅为这些人提供了进入劳动力市场的途径，而且还为企业和公司提供了一种方式，让他们可以雇佣美国工人从事海外承包商的项目。
当一项新任务进入Daivergent时，该公司将该项目拆分为较小的任务，然后将这些任务分配给其工作人员。该公司还确定整个项目的复杂性，考虑到请求的紧急程度，决定定价。
戴维根收取了一小部分收益，并将其余部分转给了工人。
目前，Daivergent有25名活跃的工作人员为客户执行任务，150名工人注册并完成资格审查程序，另有400名成人在候选人库中自闭症。
该公司最近从ERA加速器毕业。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接： Daivergent connects people on the autism spectrum with jobs in data management
资讯
员工敬业度3.0：Humu启动微动引擎
文/JOSHBERSIN
在领英(LinkedIn)收购闪烁科技(Glint)之后，我想谈谈完全不同的东西:Humu。Humu是第一家致力于建立基于人工智能的“轻推引擎”的行为改变公司。
让我从一个小背景开始。规模超过10亿美元的员工敬业度市场由来已久。这始于多年前，当时工业心理学家弗雷德里克·泰勒(Fredrick Taylor)和后来的卡尔·荣格(Carl Jung)等人研究人们在工作中的表现。在测量了高生产率工人的行为之后，这些先锋们发现有各种各样的心理因素使人们快乐、高效、投入。(卡尔荣格(Carl Jung)是弗洛伊德的信徒，他进行了最初的研究，得出了迈尔斯-布里格斯量表(Myers-Briggs)的结论。)这些包括人际关系，目标感，当然还有在合适的工作中。
基于这项工作，在20世纪70年代和80年代，像Gallup、Kenexa等供应商为公司制定了年度员工调查，成为了“员工敬业度”行业。(现在有点像“员工体验”，本质上是一样)。
从那以后，市场发生了变化，我认为它有三个主要阶段。
员工敬业度1.0：年度员工敬业度或气候调查
起初，这是一个由年度调查、基准和年度比较组成的市场。我在20世纪80年代在IBM工作时，公司每年都会进行一次“员工意见调查”，这是一个每年都会进行的大型项目。每个经理都被要求与他们的团队坐下来讨论结果，经常导致一些人被提拔，另一些人被处罚。我当时觉得它很有启发性，它帮助IBM根除了管理问题，并将团队进行了比较。
随着时间的推移，这些年度调查变成了基准测试。公司年复一年地将自己与自己的数据进行比较，随着时间的推移，一个“最适合工作的地方”名单的整个行业就诞生了。(阅读更多关于这些竞赛和它们的比较。)
记住，所有这些都是从纸质调查开始的，所以这个过程很缓慢，而且结果会拖很长时间才出来。结果，虽然有趣，但不是很可行，一旦互联网可用，我们开始把这些都放在网上。
市场也随之发展。
员工敬业度2.0：有智能行动计划的脉冲调查
下一个阶段，我称之为员工敬业度2.0，是pulse调查的诞生。这个想法，即随时调查人的能力，是由文化放大器、TinyPulse、文化智商和其他一些创新者首创的。在它开始的时候，一些匿名的评级网站也出现了(Glassdoor, Kununu等)，还有一些匿名的社交网络，比如Blind(允许人们在公共场合匿名讨论工作问题)。这打开了潘多拉的盒子，让数以百计的工具可以获取实时反馈，从本质上创造了类似于yelp的工作体验。
结果是非常积极的(我在文章《反馈是杀手级应用》中写过)，如今有数百家公司每季度、每月或更多地对员工进行调查。我们的一位医疗客户每周五都会对每位护士进行调查——然后在周一，所有主管都会收到一份关于上周情况的报告。
第一代工具是基于web的，但现在它们是移动的，并嵌入到许多不同的应用程序(Slack、Microsoft Office和性能管理工具)中。Workday率先在其平台上推出了一款“随时反馈”工具，并于2015年在一篇关于亚马逊(Amazon.com)的有争议的文章中提到了这一工具。
敬业2.0是向前迈出的重要一步。这让员工的反馈更具可操作性。如今，公司定期接受pulse调查(30%的公司每月或更多地对员工进行pulse调查)，许多公司允许员工随时提交文本评论。像Glint、CultureAmp、Waggl、Energage和许多人才管理套件这样的供应商现在都有嵌入式脉冲调查工具，使得他们比以前更容易购买。
(有几家公司甚至让员工给他们参加的每一次会议打分，给会议负责人提供关于计划和时间管理的反馈。)
虽然最初公司对所有这些反馈感到担忧，但这种方法已经被广泛接受。我最近在俄罗斯，接受调查的人力资源经理中，有近80%的人告诉我，他们每年给员工的脉搏跳动不止一次。
如今，你可以购买一些工具，这些工具可以识别情绪，根据角色和任期划分反馈，并将反馈数据与年度调查、离职调查和其他正式的参与计划相结合。(Glint现在提供了这种纵向分析，其他人也可能会这样做)。
这些2.0平台变得越来越智能。Kanjoya是一个旨在捕捉用户情绪的系统，现在已经嵌入到Ultimate软件的平台中，并根据团队的意见自动向管理人员提供提示。Glint和ADP的工具也是如此。因此，随着Engagement 2.0的不断成熟，pulse模型正在通过人工智能和行动计划得到增强，这些计划旨在向经理和人力资源部门提供建议，让他们知道该怎么做。
我总是鼓励公司将Engagement 2.0作为反馈架构来考虑，这样随着时间的推移，你可以扩展你的数据集。例如，我现在认识的4家供应商销售基于人工智能的组织网络分析(ONA)工具，这些工具可以查看电子邮件模式、日历、电子邮件和消息的语气和情绪，以感知情绪、可能的压力，甚至欺诈(KeenCorp、TrustSphere、Yva)。人工智能,微软)。这些也是参与工具。
一旦你有了这样一个系统，你就可以开始强调风险，压力，甚至欺诈。(供应商已经开发出了一种模型，可以根据交流模式预测员工在离职前几个月可能何时离职。)因此，Engagement 2.0市场已经变得广阔、深入、不断增长。
员工敬业度3.0：为每个人提供更多的数据、智能的轻推引擎
那么接下来会发生什么呢?以一种更积极、更有用的方式使用这些数据。
这样想:既然我们有了这些数据，为什么我们不能直接用这些数据给员工们提供有意义的建议呢?在第三阶段中，我们将利用人工智能的力量，将反馈和ONA数据转化为规定的组织变革，使用“轻推建议”使工作变得更好。
这让我想到了Humu:一个专注于个人和组织行为改变的公司。
想想工作中发生了什么。当事情没有按照你想要的方式进行时，你会想:“我能做些什么来提高效率呢?”或者“在那种情况下我能做些什么来避免这个问题?”订婚调查指出了这个问题，但它并没有真正告诉你该怎么做。
这就是Humu的全部意义:用智能的推杆让工作生活更美好。
Humu是由谷歌的前同事Laszlo Bock创立的。拉兹洛(Laszlo)是我去年认识的人，他正在打造下一代“行为改变公司”(behavioral change company)，因为毕竟，这才是敬业精神的全部。
请记住，敬业度调查的起源是自上而下的:经理们问员工他们的想法，结果，经理们应该采取行动。
好了，现在我们转向每个人的参与工具。这就是我所认为的敬业3.0——使用反馈和数据给每个人提供更好表现的提示。
以Humu为例，该产品基于一个“轻推引擎”，它是一组精心开发的规则、提示、提示和建议，帮助人们以一种微小而有意义的方式改变行为。
它是如何工作的?在进行了简短的评估之后，系统为经理、团队领导和组织提供了一组诊断信息，以描述什么工作，什么不工作。这与大多数pulse调查和审计业务调查类似。但这就是差异的终点。
基于博士心理学家和其他人的研究，Humu现在使用这些数据给每个员工，经理和领导一系列基于时间的“轻推”来帮助他们改变工作中的行为。我们认为这种“轻推”是一种暗示或建议，其目的是为了创造出能够提高注意力、幸福感、团队合作和其他价值观的行为。(ADP Compass和Zugata等其他一些工具，也可以用于技能和领导力开发。)
Humu以一种草根的方式来做到这一点，激活每个人，而不仅仅是管理。因此，这种推动被设计成经理、领导和独立贡献者之间的互补。
例如，为了在工作中创造一种归属感(帮助员工感受到个人的价值，而不仅仅是员工的价值)，Humu对领导者的激励可能会建议经理向员工提出具体的问题(例如，员工的问题)。“这个周末你有什么计划吗?”，或者“你认为我们应该做什么才能让项目进展得更快?”
在员工方面，相应的督促可能会建议员工在团队中讲述个人轶事，给同事写一封感谢信，或者公开向团队成员表达他们的贡献。
轻推是简单的，易于理解，并设计以一种专门设计的方式增加价值。当Humu的引擎发出更多的轻推并看到结果时，引擎的设计就会变得更聪明，时机也会变得更好，它们也会变得更加具体。(有点像有自己的私人教练。)
这种方法有巨大的潜力
尽管我是Glint、CultureAmp、TinyPulse、Waggl、Energage、Great Places等公司的超级粉丝，但这款3.0“微推引擎”仍有巨大潜力。
我刚刚和Humu的几位客户进行了交谈，他们的评价非常积极。
例如，sweetgreen是一家以沙拉为导向的快速发展的连锁餐厅，其宗旨是“将人们与健康食品联系起来”。我采访了人力资源主管劳拉•洛梅里(Laura Lomeli)，她最近刚从沃尔玛(Wal-Mart)和维萨(Visa)来到sweetgreen。该公司约有3500名员工，刚刚在其200多名教练和直线经理中部署了Humu，取得了非常积极的成果。以下是劳拉告诉我的:
首先，最初的调查告诉他们，公司的使命很好理解，员工们感觉与公司的宗旨非常一致。另一方面，他们中的大多数人不确定自己的职业发展，他们肯定希望得到更多的个人和职业发展的支持(这在年轻、快速增长的公司很常见)。
员工和管理者都受到了激励，他们鼓励管理者询问员工的职业目标，谈论成长机会，并让员工了解如何扩大自己的角色。员工们一致地得到了鼓励，开始进行职业对话，并询问他们的经理如何才能最好地发展和成长。
劳拉告诉我，他们的经理们都很激动，在她作为零售商的经历中，参与调查感觉像是一个积极的过程，而不是找出问题所在的方法。她将重新进行核心调查，看看情况有多么好转。
我还与另一家快速增长的初创公司OfferUp的人力资源主管保罗•希格森(Paul Higson)进行了交谈。他还对Humu被视为公司的积极力量感到兴奋，并将其视为传统2.0调查平台的替代品。
Humu不仅积极支持领导者和员工，实际上也是一个顾问。如果有人不理解他们收到的微博，他们可以发一封电子邮件给Humu并得到个人建议。因此，与其依赖engagement 2.0公司提供的自动化“行动计划”或“学习对象”，Humu打算成为行为改变顾问。
这些都是相对较小的公司，所以我还没有和一个使用该系统的大公司进行过交谈，但我的感觉是这将会起飞，Humu有潜力以一种显著的方式改变市场。
这只是开始
尽管Humu是一家年轻的公司，而且还没有大规模地证明它的系统，早期的客户还是很兴奋。解决方案超越了诊断，进入了个人和组织教练的领域。
它工作吗?我的经验是肯定的。
ADP公司的Compass也使用了类似的模型。这个特别的工具是在过去几年里开发出来的，它通过向你的同事发送电子邮件和请求对不同行为的反馈来评估你的领导风格。这样你就能成为一个更好的队友或领导。
ADP告诉我，内部部署的Compass工具在短短几个月内就将管理效率提高了近40%。为什么?因为它简单、可操作、基于反馈。
想想这种产品是如何让工作更轻松的。这些系统在工作流程中提供解决方案，让员工改进自己，而不是强迫员工去学习课程、与教练交谈或阅读书籍和文章。
行为改变工具变得越来越普遍
事实证明，我们已经习惯于在家里使用行为改变工具。我们在手机上阅读通知，让Siri或其他工具提示方向和电话号码，多达30%的人使用应用程序督促自己锻炼、吃得更好或花更多时间睡觉。
想想VirginPulse、Limeaid、Fitbit和Strava等健康和健身应用程序的发展。它们本质上也是“推动引擎”，捕捉运动和健身活动，指导我们更好地饮食、锻炼或睡眠。
改善业务表现的机会是巨大的。一旦Humu的推动引擎运转良好，它就能从销售生产率、客户服务评级、员工任期、组织网络分析，以及我们所拥有的关于工作人员的几乎所有其他数据中获取数据。引擎可能会以一种方式推动销售代表的进步，以另一种方式推动客户服务代理的进步，以另一种方式推动金融领导者的进步。Humu计划随着时间的推移，使引擎对领域非常敏感。
我很兴奋。我认为Engagement 3.0将会以一种巨大的方式增加价值，我要为Humu将这种创新的新方法推向市场而鼓掌。我将继续密切关注这一领域，并一如既往地欢迎你们讲述自己如何推动企业参与的故事。
(这个市场的参与供应商包括Glint, CultureAmp, TinyPulse, Ultimate Software, ADP, CultureIQ, SurveyMonkey, Limeaid, Quantum Workplace, Qualtrics, Great Places, Energage, Gallup, AON Hewitt等等。)
以上内容为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：Employee Engagement 3.0: Humu Launches Nudge Engine
资讯
2018中国人力资源科技年度论坛在北京金茂万丽酒店成功举办，超过千人莅临现场，共话人力资源科技未来趋势
2018年10月17日，由中国人力资源科技HRTechChina主办的2018中国人力资源科技年度论坛·北京站在北京金茂万丽酒店盛大开幕！
本次论坛阵容强大，全国各地知名企业人力资源高管和行业领袖科技达人汇聚一堂，共同呈现数场高水准的主题演讲，更有思维碰撞的高端对话环节，引起现场千名人力资源科技同行的热烈反响！
论坛集结国内外领先的人力资源服务机构，现场展示了人力资源科技最新产品和解决方案，并与在场1500位企业CEO、CHRO、CTO、CIO和企业决策者、HR科技服务商和创新机构、顾问和HRTech专家共同见证科技为人力资源管理赋能！
此外，论坛还为人力资源科技领域的优秀企业和组织颁发了2018数字人力资源科技奖（Digital HRTech Awards 2018）,以此感谢这些富有远见卓识的人力资源领域内的佼佼者，感谢他们为人力资源数字化管理所提供的便捷有效的支持！
同时，本次论坛受到多家行业知名人力资源科技服务商与机构的大力支持，它们分别是：THE BEST RUN SAP、SAP SuccessFactors、易路软件、中国平安HR-X、云问科技、专伟绩腾、盖雅工场、肯耐珂萨、平安养老保险、乐才、谷露、Lumesse、智思云、仁云、e成、CareerOn、赏仕JobsRnR、计蒜学院、优面宝、互动吧。
计蒜学院首席运营官杨斌受邀作为主持嘉宾为本场论坛开场。
首先演讲的嘉宾是HRTech China首席顾问Gawain，他以《2019全球人力资源科技发展趋势》为主题发表演讲。在演讲中，Gawain提到新的技术层出不穷，但对人力资源的挑战核心仍然是效率，中国的人力资源科技大部分还是在解决一些效率性的问题。Gawain注意到自今年起AI数字化已经进入到应用的场景，人力资源服务和系统已经进入到使用AI来帮助我们快速迭代产品和用户体验初级阶段。
易路软件CEO王天扬发表《薪社税福——迎接税改，易路随行》演讲。科技出身的王天扬自2014年成立了易路软件起就一直关注于如何把科技用在企业人力资源的领域，并于2019年成立了研究院。在薪社税福等问题上，王天扬表示希望能为大家打造一个智能的、内部与外部的大数据相联系的平台，借此能更好地帮助人力资源部门做好精算和分析。
接下来，百度HRSDC负责人王崇良在论坛上发表《如何打造智慧HR助力业务转型》主题演讲。王崇良表示，通过人工智能协助人力资源部门可以达到一种理想工作状态：事务性的工作只占人类工作的20%，而剩余60%的时间用于做更多决策层面的事务，比如客户服务；此外利用HRBD协助高管，做战略性的保驾护航。
在三位嘉宾精彩绝伦的主题演讲之后，主办方特别邀请CareerOn的创始人CEO李健为大家带来了10分钟的HRTech Pitch环节！
秣马厉兵，砥砺前行！上半场论坛迎来了最激动人心的时刻！为了表彰在人力资源数字化领域做出突出贡献和卓越成效的企业、机构及锐意创新的数字化产品，HRTechChina特别发起数字人力资源科技奖（Digital HRTech Awards 2018）评选颁奖活动。
获得企业最佳实践奖的有（排名不分先后）：北京京东世纪贸易有限公司、天合光能股份有限公司、宜信、中国联合网络通信有限公司上海市分公司、蒂森克虏伯电梯（中国）、上汽大众汽车有限公司、仲利国际租赁、施耐德电气（中国）有限公司、海尔集团、阿特斯阳光电力集团有限公司、中国民生银行、平安科技（深圳）有限公司、上海浦东发展银行股份有限公司
获得机构奖的有（排名不分先后）：图谱天下（北京）科技有限公司、上海外服（集团）有限公司、上海易路软件有限公司、上海肯耐珂萨人力资源科技股份有限公司、深圳市理才网信息技术有限公司、平安养老保险股份有限公司、乐才（北京）科技有限公司、苏州盖雅信息技术有限公司、思爱普（中国）有限公司
获得产品奖的有（排名不分先后）：智思云、乐沐思上海（软件）有限公司、BELLO智能招聘、上海谷露软件有限公司、析源数据科技（北京）有限公司、云问机器人、专伟绩腾信息技术（上海）有限公司、克罗诺思软件（北京）有限公司、平安集团智能HR实验室 HR -X、SAP SuccessFactors
为以上获奖企业机构和产品送上真诚祝贺！
在一片欢呼喝彩声中，高端对话环节深度展开！现场嘉宾围绕《HRTech在中国——从投资人和机构角度看HR科技在企业应用趋势》话题各抒己见！在主持嘉宾、康得新集团人力资源中心人力资源总监周舟的引导下，百度HRSDC负责人王崇良、真成投资管理合伙人李剑威、易路软件CEO王天扬、AA投资管理合伙人刘扬以及HRTechChina首席顾问Gawain为大家带来了一场精彩纷呈的主题讨论，他们以投资人和机构的眼光对人力资源前瞻性话题进行多角度的深度讨论。
短暂的小憩过后，论坛下半场分两个会场同时进行！
SAP DHR分会场首先迎来了第一位主讲嘉宾，她是SAP 大中华区SuccessFactors业务拓展侯雨菲，在她的《SAP SuccessFactors 助力客户掌控⼈力资源管理全局》的主题演讲中，她通过分享自己在意大利旅游的体验——根据场景需求把线下信息直接推送到线上，联系到HR数字化的转型，详细讲解了SAP SuccessFactors的一体化、全民参与和灵活部署等特点。
接下来，SAP全球化团队HCM模块开发经理钱彬为大家带来《科技赋能智慧企业人力资源管理》演讲。通过展示智能HR协助人力资源管理的几个日常案例，钱彬总结道：“智慧HR需要的是一个高度集成套件，需要是智能化的技术，还有云平台作为强调的基石。从这三个方面考虑就是以人为本，用户体验。”
紧随其后来自阿特斯阳光电力集团的人力资源高级总监李佑颐，在《科技引领阿特斯光伏HR变革》分享了他的观点。“HR作为一个业务伙伴，一个未来的业务，驾驭业务的角色，必须面向管理、面向团队业务进行转型。”因此，一个HR系统的搭建对于业务的完成至关重要。
休息片刻后，SAP 云平台业务拓展总监刘宏江发表了他的演讲《千人千面 SAP云平台助力SAP SuccessFactors 个性化开发与扩展》。他认为HR产品和云服务不仅要满足共性的需求，还要进行个性化产品和服务的开发，利用科技做平台创新。
最后IBM全球企业咨询服务部企业应用SAP SuccessFactors解决方案负责人张军带来了精彩的压轴，在演讲《IBM在Digital HR时代的创新分享》中，他为大家展示了未来云化和智能化的阶段趋势图，分享自己的经验体会并生动演示了SAP的解决方案。
HRTech 分会场则由云问科技联合创始⼈茆传羽为大家首先带了精彩的演讲。在《Chatbot助HR工作高效轻松》中，茆传羽表示随着人工智能变得越来越强大，人力资源聊天机器人正在重新定义企业员工的体验。 HR Chatbot将简化和解答人力资源流程问题，包括对招聘入职常见问题解答、员工培训、员工福利、年度审核等。
盖雅 SaaS解决方案总监李品伟在其发表的主题演讲《下⼀代劳动力管理的数字化转型》中提供了最新观点。随着劳动力市场巨大的变革推进，劳动力成本持续上涨、人口老龄化和劳动力更新换代等问题凸显，人力资源数字化转型势在必行。
紧接着专伟绩腾首席顾问陈德金就《OKR-战略落地与创新生产力》发表演讲，他表示：任何目标都应该考虑时间的限定，不但要确定最终目标的完成时间， 还要设立多个小时间段上的 “时间里程碑”，以便进行工作进度的监控，与此同时，流程环节中的创新不可忽视。
短暂的互动交流之后，HRTech 分会场进入到“大咖来了”环节。
来自平安集团智能HR实验室⾼级总监李想为大家分享他的主题演讲《智慧HR时代已来》，他为大家展示了智能HR的应用场景，他表示智能HR作为人力资源管理专家们的工作助手，能够有效协助招聘等人事业务快速完成。
最后一位重量级演讲嘉宾是凤凰网副总裁李琳，她在《HRTech的世界已经改变，HR准备好了吗？》演讲中为大家敲响警钟，并展示了AR与VR等新兴科技手段在人力资源管理中的应用实践。
此次论坛集结全球及中国领先人力资源咨询公司、服务机构，他们结合自身的企业实践案例，以独特的视角分享人力资源管理的最新认知和深刻思考，探讨人力资源管理的未来发展趋势，与在场人员倾情分享自己的管理实践和深刻思考！呈现了一场又一场的知识盛宴！
未来的人力资源将更加专业化、技术化和智能化，人力资源管理者们要善用“未来思维”将管理和数字智能相结合，创造出由未来导向的更具个性化的人力资源技术服务。道路漫漫，中国人力资源科技的发展需要全体人力资源科技从业者们的共同努力！
最后，再次感谢我们的分享嘉宾、合作伙伴、参会嘉宾和志愿者们！中国人力资源科技论坛的成功离不开每一位伙伴，也真诚地期待在下一次论坛中与各位相聚！
资讯
视频招聘创业公司JobUFO获得200万欧元种子投资
文/Steve O'Hear
JobUFO是一家总部位于柏林的创业公司，该公司建立了一个视频应用程序以促进更好的工作申请。目前已筹集了200万欧元的种子资金。
为了重新发明公司处理申请流程的方式，JobUFO开发了一个专注于候选人个性的在线/移动申请表。这包括要求创建特定格式的简历以及记录或上传个人应用视频的能力。JobUFO申请表可以嵌入在线的任何地方，例如公司的职业页面或工作广告，这样它就成为接收申请的首选方式。
“人力资源市场充斥着太多的信息和招聘工具，”JobUFO联合创始人兼首席执行官托马斯•帕科克(Thomas Paucker)在被问及正在解决的问题时说，“这就很难找到申请工作的最佳过程。这就是为什么每个人都在写同样的激励信。你仍然需要一台笔记本电脑，当你申请的时候，你对自己并没有真正的第一印象。招聘人员不会读励志信，因为别人本可以写。招聘过程越长，申请人的平均退学率就越高。”
为了弥补这一缺陷，JobUFO移动应用程序或网络版本允许申请者快速创建一份“DIN-correct”简历，并配有长达30秒的指导视频。Paucker说，这个想法是在收到申请的那一刻就能给人留下良好的第一印象。JobUFO驱动的应用程序通过JobUFO API直接推入公司的应用程序跟踪系统。
他表示:“招聘人员在不改变日常工作习惯的情况下，可以得到更多可靠的申请。”“申请者可以根据大数据得到推荐，而且在他们的整个工作生涯中几乎是完全自动地得到指导。”此外，我们将这两组人之间的交流自动化，以专注于主要目标:用适合并喜欢这份工作的人填补空缺。
为了实现这一目标，JobUFO自成立以来的两年时间里，已将客户基础扩大到30多家在德国运营的知名公司。它们包括德国联邦铁路公司(Deutsche Bahn)、Edeka、Evonik、赫兹(Hertz)和宜家(Ikea)。仅在2018年，就产生了超过6万份申请。
“数字化正在改变招聘行业，”Paucker补充道。他指出，更年轻的求职者事先不知道更传统的申请流程，更类似于使用Instagram和YouTube等消费应用。他表示:“由于我们直接指导申请者完成申请流程，JobUFO在年轻的目标群体中尤其受欢迎。”
此外，“聊天应用照片”的概念也引起了招聘人员和人事经理的共鸣，因为与应聘者的最后一英里往往是最耗时、最不容易扩展的。“公司直接在自己的申请人管理系统中查看申请人的视频和核对过的数据。”对于双方来说，这是一个简单的过程，将继续激励我们继续扩张。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：Video-based recruitment startup JobUFO scores €2M seed
资讯
亚马逊事件之后：人工智能可以消除招聘中的偏见吗？
文/Sushman Biswas
人工智能(AI)可以模仿和放大人类的偏见，然而，当负责任地使用它可以帮助克服偏见，做出客观的，数据驱动的决定。
2014年，当亚马逊(Amazon)组建团队开发其新招聘引擎时，它曾被寄予很高的期望。这个实验性的解决方案使用人工智能来对候选人的简历进行评分，以识别出最优秀的人才。然而，在测试解决方案后不久，研究小组发现该系统并没有以性别中立的方式对候选人进行打分。与任何深度学习算法一样，该算法依赖于对历史数据的训练。不幸的是，嵌入其中的现实世界数据具有显示性别偏见的模式，而人工智能算法最终将其纳入了功能。
亚马逊的招聘引擎经过培训，可以通过观察提交给公司的10年简历中的模式来评估应聘者。不出所料，大多数申请者是男性，这反映了整个科技行业的性别差异。因此，招聘引擎告诉自己，男性候选人更可取。该公司对涉及到可识别性别信息的简历进行了处罚——例如，如果搜索引擎在简历中遇到一个词，说应聘者是“女子篮球队”的一员，那么该公司对该简历的评分就会较低。
不幸的是，这并不是人工智能程序显示出固有偏见的第一个例子。还记得微软的Tay聊天机器人吗?古老的GIGO格言——“垃圾进，垃圾出”仍然成立，在没有保障措施的情况下，向情报系统提供不完整或不准确的数据，仍然是构建公平工作世界的一大威胁。
凯特琳·麦格雷戈(Caitlin McGregor)在专门接受人力资源技术专家采访时表示:“这一切都取决于人工智能是用什么样的数据来做出招聘建议。”McGregor是Plum组织的联合创始人兼首席执行官。Plum组织是一个受I/O心理学启发的人工智能解决方案，旨在消除人类的偏见。“根据技能和知识(考虑学位和多年工作经验)来评估应聘者一直是标准。当招聘经理看到一份简历上写着哈佛(Harvard)或一份享有声望的无薪实习，就会产生偏见。”这些资格往往指向特权，而不是职位适合。因此，当基于人工智能的招聘方案依赖于技能和知识(比如简历和社交媒体刮刮工具)时，同样的偏见就会持续存在，但范围更大。
凯特琳认为，克服偏见的关键是克服我们对技能和知识的痴迷，专注于人才，包括创新、适应能力和沟通能力。“换句话说，你在简历上找不到的东西，”她说。
“人才的基础是通过衡量应聘者的个性、解决问题的能力和社会智商来获得的特质和能力的结合。”数十年的行业/组织心理学研究不仅证明，在预测未来成功方面，人才的能力是技能和知识的四倍，而且他们的偏见也要小得多。
像凯特琳这样的人力资源主管有充分的理由批评传统的雇佣方式，因为这种方式会导致认知偏见。她表示:“我认为，一般来说，人才专业人士想要评估应聘者的不仅仅是一张纸，他们只是不知道如何评估。”“第一步是承认，我们把简历作为招聘过程的第一步，这是毋庸置疑的。”人工智能可能会有所帮助——但如果我们真的打算超越简历，让招聘过程更少偏见、更有预见性，那就意味着我们还必须超越简单地自动化简历关键字匹配的人工智能。
人工智能在招聘中带来的真正机遇是可伸缩性和自动化，可以应用于工业/组织心理学等曾经依赖(通常是昂贵的)咨询服务的实践。“人才数据的可预测性和客观性，现在可以向所有人、而不仅仅是《财富》(Fortune) 500强企业普及，”凯特琳(Caitlin)表示。
人们普遍存在的一个误解是，人工智能只是将既定的实践自动化;然而，复杂的人工智能程序的发展使得解决方案不再是自动化的重复性任务，而是解决人类认知能力有限而无法解决的复杂问题。凯特琳相信，“这是一种人工智能，它可以超越简单的简历筛选，实际上做出更客观、更有预见性的决定——只要输入正确的数据。”
人工智能会取代人工招聘吗?
尽管各行各业都在采用黑箱解决方案，但这种替代人类的解决方案是一种毫无根据的恐惧。人工智能可以基于模式识别或候选匹配为推荐服务;然而，把工作卖给候选人，或者与候选人建立关系，最终将取决于一个有人情味的招聘人员。
凯特琳说:“虽然人工智能听起来很老套，但它确实能让招聘过程变得更‘人性化’，因为它消除了繁琐的重复性工作，让招聘人员能够专注于人际关系。”
选择合适的AI招募方案
当人力资源技术领域的几乎所有供应商都声称已将人工智能集成到其工作流中时，您如何评估满足招聘需求的人工智能解决方案?
凯特琳分享了人力资源主管在专注于人工智能招聘解决方案之前必须考虑的三个关键因素。
首先要考虑的是可伸缩性。人工智能在招聘中的作用是解决昂贵、低效的咨询服务和招聘团队渠道的问题。如果你使用的人工智能没有为你节省时间、金钱和资源，那么它就没有完成它的工作。人工智能产品也应该能够随着公司的成长而成长。如果这不是一个长期的解决方案，那么这项技术就没有达到它的目的。
第二点是一致性。凯特琳对人力资源主管寻求人工智能招聘解决方案的建议是，确保人工智能能够准确地胜任所有组织职能部门的候选人。解决方案必须能够评估工程角色或中层管理角色的候选人，就像评估销售角色的候选人一样容易。
第三个也是最重要的参数是人工智能解决方案用于评估的数据类型。“市场上大量招聘人工智能解决方案使用的是网上搜集的数据。因此，大多数雇佣人工智能解决方案都使用相同的数据集!你不会想有一天抬头看一眼，就发现你的整个办公室都是由一个叫贾里德的白人组成的，他上了常春藤盟校，打过长曲棍球，读过《哈利·波特》(这是我在一个工业组织心理学协会会议上听到的一个真实的例子)!你想要看到一个由拥有对你的公司最重要的品质的人组成的团队。这就是所谓的“垃圾输入，垃圾输出”的意思——如果你的人工智能依赖于无用的数据，你就会得到无用的结果。因为人工智能不是魔法。为了让自己处于建立一个多样化团队的位置，重要的是要着眼于人才获取人工智能解决方案，以创建和综合客观、预测和新数据，”凯特琳说。
总之，人工智能应该被视为一个机会，而不是社会平等的阻碍者。毕竟，从算法中消除偏见比从人类中消除偏见要容易得多，因此人工智能最终有潜力构建一个公平、多样化和公平的工作世界。
以上为AI翻译，观点仅供参考。
原文链接：Can Artificial Intelligence Eliminate Bias in Hiring?
资讯
打造蓝领版Linkedin, 「招聘虫」要开发 62% 的社交招聘市场
2018年，全国蓝领人数已超过 3.52 亿，为白领人数的 4.6 倍。随着移动互联网的普及及蓝领上网习惯的养成，越来越多的创企试图跃入这片蓝海。蓝领们的诸多需求中，工作和收入是他们在城镇地区落脚生活的刚需，因此，招聘成为了诸多企业切入蓝领服务的入口。
白领在线招聘赛道已经相对拥挤，智联招聘、Boss直聘、拉勾、前程无忧等平台已经成为了白领们求职时最重要的渠道，而蓝领招聘市场依然处在相对原始、粗放的状态。目前，国内蓝领招聘市场主要存在三种模式：以 58 同城为代表的线上招聘信息平台约占10%，职业中介、劳务派遣公司等线下第三方招聘约占 28%，而朋友、亲戚、老乡等建立在社交关系上求职渠道占据了剩下 62% 的份额。
B2C 求职平台「招聘虫」曾专注于解决蓝领求职过程中的信息不对称痛点，通过线上下渠道考核企业资质，获取蓝领用户信任；自有猎头团队则在用户行为轨迹大数据的基础上考察求职者能力及需求，并向企业进行推荐赚取佣金。
在运营的过程中，招聘虫团队发现蓝领招聘的根本问题并不在于信息不透明，而在于更大比例的蓝领求职人群还停留在线下社交网络内，未被求职招聘服务触达到。既有的蓝领招聘即使通过悬赏方式实现“人带人”，切入的也是熟人介绍后的环节，而无法切入起步的社交环节。
因此，招聘虫的思路转变为打造服务一二线服务业蓝领的社交招聘平台产品，目前入口包括独立 APP 与微信公众服务号。个人用户与企业用户均可在平台上发布招聘信息，信息的传播范围为二度人脉，即对朋友的朋友可见。
相比于传统的列表型招聘信息，这种基于社交关系传播的招聘信息更具优势：首先，触达求职者更加精准，能够提供真实、及时、对口的工作机会；其次，更贴合蓝领们的社交求职习惯，他们可以通过人脉对招聘信息的真实性进行求证，因此信任度会更高。
招聘信息传播开之后，企业除了可以在平台上接受求职者简历投递外，还可以基于大数据匹配和精准搜索主动触达求职者，或委托平台经纪人包招。
招聘虫创始人陈静涛认为，比起白领，蓝领社交招聘领域内更容易诞生对标 Linkedin 的平台。原因在于：第一，相对白领，蓝领的流动性更大，工作场景内的社交关系与生活场景内的社交关系切分更加清晰，因此更加需要一个相对独立的工作圈子，习惯上与国外用户更加相似；第二，蓝领的求职频率更高，平均每 2-3 个月就会换一次工作，求职过程中对社交关系的需求也更强，因此在工作社交平台上的活跃度会更高。
目前，这块活跃的流量已经有一定比例流向了招聘虫组建的微信群，但大部分还是停留在线下。针对微信内的流量，招聘虫使用公众服务号作为入口，引导他们向 APP 迁移；针对微信以外的流量，招聘虫目前采用“自由经纪人”的模式，鼓励用户拉新获得返佣，每位新用户的成本低于1元。目前，招聘虫已积累注册用户 2000 万人，资料完整度达 80%，月活跃用户比例为 50%，每月新增注册用户约为 50 万人。
在盈利模式上，招聘虫的营收主要包括企业会员服务费及承包招聘流程的收入，现已拓展超过 4000 个付费企业客户。
陈静涛表示，盈利并非招聘虫目前的重心所在，更重要的是沉淀蓝领人脉，培养信任。在人数达到一定规模后，招聘虫会增加培训服务，用 PGC 的输出帮助蓝领晋升，进一步培养信任关系，提高用户黏性，为更广阔蓝领市场打造入口。长远愿景来看，招聘虫不仅希望对蓝领进行培训、帮蓝领找到工作，而是希望建立起职业技能标准体系，使平台能够量化求职者技能，最终实现企业招人高效选择，求职者快速上岗。
作者：邓三三
原文链接：打造蓝领版Linkedin, 「招聘虫」要开发 62% 的社交招聘市场
资讯
G Suite中的Google+可获得内容标记，自定义流和更多参与度指标
文/PAUL SAWERS
本周消息称谷歌社交产品Google+被发现了一个重大的安全漏洞，谷歌最终关闭了该产品的消费者版本。
未来三天，谷歌有更多的Google+新闻要分享，但这次是个好消息。这家互联网巨头已经披露了一系列新功能，这些新功能将在企业内部为G Suite用户引入Google+。
共享标签
首先，Google+用户很快就可以使用标签来帮助其他员工在整个组织内共享内容时遵循特定主题。例如，如果您正在分享一份有关客户需求的研究报告，Google+会在您分享之前建议在帖子中加入标签。这意味着同事更有可能通过关注特定标签来查找他们感兴趣的帖子。
谷歌产品经理David Conway在一篇博客文章中表示：“我们希望让所有员工更轻松地参与到整个组织的对话中，那些想在电子邮件或聊天线程之外保持专注的无办公桌员工。”
“即使您不了解整个组织的所有员工，标签也可以更轻松地将内容传递到合适的人员。”
定制
在其它地方，谷歌还宣布它将很快激活一个名为“自定义流”（custom streams）的新功能，管理员可以创建一个定制的内容流，允许员工关注和参与特定人员或特定主题的帖子。例如，自定义流可能包括来自高级管理人员的所有帖子，允许普通员工就关键问题进行讨论。或者，自定义流可以基于特定的主题制定特定标签。
数据和指标是G Suite的主要卖点——上个月，Google 推出了一个新的Work Insights工具，揭示了公司内部的G Suite采用率和协作率。与此类似，Google + 已经提供了用户参与指标， 例如围绕Google+社区的用户活动数据。很快，谷歌将提供后期分析，以便人们可以看到他们的内容是如何在整个组织中收到的—— 例如，如果更多人在销售中比在营销中阅读帖子的话。
虽然本公告的发布时间可能是（也可能不是）巧合。本周初的Google+安全问题为谷歌充当了一个及时的提醒，即使有消费者版本的Google+被抛弃了，但它在企业中仍然非常活跃。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：Google+ in G Suite gets content tagging, custom streams, and more engagement metrics
相关阅读：
谷歌G Suite发布新工具Work Insights，旨在帮助企业更好地了解其工作方式
Google选择eQuest为应聘者追踪系统G-Suite提供职位发布
Google宣布推出G Suite一个集成的招聘应用程序
资讯
LinkedIn重建Recruiter平台推出跟踪系统和性别“洞察力”，推动多元化发展
文/Ingrid Lunden
LinkedIn,近日宣布一项重大改革。该公司将其Recruiter平台完全重建，与此同时推出了一款新产品，用来帮助雇主管理招聘、面试和招聘候选人。此外，LinkedIn也在尝试通过让招聘人员评估候选人的性别比例，来帮助企业提高多样性。
这些举措凸显出目前在新东家微软(Microsoft)的领导下LinkedIn的强势地位。LinkedIn上个季度的收入增长了37%(用户参与度增长了41%)，带来了14.6亿美元的收入，现在它正准备为其用户群增加更多的货币化和服务。
LinkedIn的人才解决方案副总裁John Jersin在接受采访时说：“LinkedIn一直在加速增长，财务状况良好，人才解决方案也与此一致，所以我们觉得现在是做更多工作的最佳时机。” 。“我们超越了过去的产品，现在支持整个招聘流程，帮助求职者更多。”
同时，它在招聘市场面临着很多竞争，不仅仅是来自Facebook（它正在进行人才收购以构建更多智能工具帮助招聘流程，而不只是作为直接上市门户竞争），而且像ZipRecruiter这样的初创公司也带来了更加智能的旋转，使得人才与工作相结合。
“我们的运作规则与以往不同，”Jersin承认道。“候选人可以在网上找到，而且这个过程比过去更敏捷。因此，我们正在制定产品路线图以适应人才生态系统。”
Recruiter redux
新Recruiter平台的主要特点是简洁，它将在未来几个月推出。多年来，随着LinkedIn在广告等服务上建立货币化功能，该公司为那些使用该平台播出就业机会或搜索候选人的后端体验变得越来越分散，Recruiter（主动搜索人员） ，Jobs（您发布的职位列表）和Media（您可能会宣传这些职位的广告）都基本上作为单独的实体存在。
现在，这三个产品将合并为一个平台，在这个平台上这三个产品将位于同一个数据池中，以便提高工作效率。例如，当一个工作现在被发布后，LinkedIn会利用有关谁点击了该链接、该链接会出现哪些搜索以及为谁出现的数据，来帮助定制招聘人员在主动寻找候选人时得到的搜索结果。对于LinkedIn是如何做到这一点，有一个人工智能和机器学习的因素:LinkedIn读取的数据越多，就越能给招聘人员提供更多相关信息。
这也意味着更大的盈利潜力：如果LinkedIn知道招聘人员正在积极寻找职位候选人，那么它也会知道招聘人员还没有发布招聘广告。现在，它能根据一个动作建议另一个动作。
如果LinkedIn为那些想要寻找工作机会但又不想在未来被广告或招聘人员盯上的人开发了一种类似于隐身选项的东西，那将会很有趣。LinkedIn表示，隐身模式目前只适用于在查看个人资料视图时屏蔽您的身份。
Talent Hub
与此同时，Talent Hub（如上图所示）是LinkedIn最新成果，这些产品与人们使用其高级功能的方式很接近。Talent Hub是一个ATS（HR术语，申请人跟踪系统），它将让招聘人员在整个面试和招聘流程中管理候选人。如今，已经有很多产品做到了这一点——比如smartrecruitment、Zoho Recruit和Jobvite——LinkedIn也将开始更好地整合这些产品。但现在它也将提供自己的服务来与他们竞争，其理念是参与不同阶段过程的不同人也可以更好地交流。
有趣的是，在LinkedIn开发更直接的招聘产品的同时，它也在塑造当前和未来如何雇用人员时可以使用的数据点类型。今天，它正在努力尝试以一种可能改变多样性比例的方式进行定制，特别是围绕性别。
几周前，LinkedIn推出了一款名为Talent Insights的产品，首次涉足商业智能领域，这使得公司能够深入了解自己招聘的趋势，以及与他们竞争或与之竞争的公司的趋势。
今天，LinkedIn正在添加一项新功能，让这些公司现在可以看到企业内部的性别分解。然后，当公司正在招聘时，他们现在还得到另一个细节：他们现在将知道在给定的申请人群或潜在的角色候选人中性别细分是什么。LinkedIn现在还将提供一种关于招聘人员的方式，以了解公司的招聘广告如何跨性别界面展示。
对于那些希望在这方面更加积极主动的公司，LinkedIn还推出了更多与多元化相关的在线教育课程：关于面对偏见，包容性领导和管理多样性等主题。
这些是LinkedIn在多元化领域的宝贵步骤，以及它在帮助公司思考它方面可能发挥的作用。Jersin承认，尝试查询通常与多样性相关的属性可能是“棘手的问题”。鉴于LinkedIn不会在人们的个人资料中询问这些类型的细节，如果不是不可能积极主动就很难搜索少数族裔候选人，它可以打开一堆蠕虫来说明如何使用这样的功能。
(作为衡量当今情况的一种标准，在LinkedIn上搜索一个曾在麻省理工学院(MIT)工作过的工程师，似乎比找到一个非裔美国女性工程师要容易得多。)
我的猜测是，这就是为什么领英在一开始就采取了一种不那么直接的方式，提供指导数据和其他补充信息，以及为什么该公司把性别放在首位，而不是其他多元化属性。
“我们需要仔细考虑这个问题以及如何构建其他属性的平台，”Jersin说。“我们正在探索这是一个复杂而具有挑战性的领域。”
不过，这是积极的一步，并且有助于为LinkedIn（及其客户）未来如何处理该问题奠定基础。该公司表示，其最近一项旨在确定招聘趋势的调查发现，多样性是当今最受欢迎的招聘方式，其中78％将其视为“非常重要”。
“这已经成为我们产品的指导原则，”Jersin说，他将公司的方法描述为“设计上的多样性”。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接： LinkedIn rebuilds its Recruiter platform, launches tracking system and gender ‘insights’ in diversity push
资讯
想知道你找一次工作能赚多少钱吗？「猎链」想用区块链搭建去中心化求职招聘社区
职业数据上链并不是职业征信。
网络招聘平台的出现打通了企业和求职者之间的信息壁垒，但行业中只有 5% 的公司才能吸引求职者主动投递简历，其余 95% 的公司一般需要外包或者招聘服务公司推荐和引荐人才，来完成招聘。这也就导致了招聘行业简历信息倒卖的盛行。
猎链创始人干滨豪告诉 Odaily星球日报，互联网招聘平台对用户的定义是找工作的人，因此招聘产品是低频产品，用户粘度不高。但这个低频现象恰恰让大部分互联网招聘企业的营收方式变成简历信息贩卖。
对用户来说这是不公平的。对求职者来说，他们是数据的产生者及提供者，数据产生的流通收益应该归用户本身，而猎链 Dapp 的用户画像是一个有工作的人，通过对自己正常求职进程之外产生的数据征用带来的收益及访问权限的控制，做到对自己职业数据的管理及求职诉求的满足；而对企业来说单一渠道招聘人才，成本高且效率低，但招聘本身不是一件高门槛的服务，猎链将通过通证激励的方式实行 “全民猎头” 计划，集中招聘服务方从个体到大型服务机构，为企业提供多渠道的服务，提高招聘效率。
对于任何有工作经历的人而言，猎头都可以对其进行 “挖矿”，即邀请他注册职业档案或者邀请他进入自己的人才库。这两种方式都可以拿到被邀请者职业档案的私钥，私钥都是单次使用失效的。拿到私钥后可以在自由市场进行交易。干滨豪说这里私钥其实就是档案资产的权益证明即单次失效的访问权限。当完成一个招聘流程后，猎头和被邀请者都会获得相应的 token 收益。
但这里的职业数据上链并不是职业征信，因此无法保证用户所上传信息的真伪，但数据使用者可以通过实际使用体验进行反馈，一旦发现伪造信息便实施惩罚机制。
与目前存在的网络招聘平台项目相比，干滨豪表示猎链与其不存在竞争关系。一方面猎链本质上先是去中心化求职招聘社区，其次其服务节点的端口对智联、拉钩、BOSS 直聘等招聘服务公司开放，希望它们能成为猎链的服务节点，另外，它们也可以直接使用 token 购买猎链平台的职业档案数据。因此，很大程度上是合作而非竞争关系。
而猎链节点的主要职责在对接和服务企业。比如当一猎链平台上有一个企业发出招聘需求，各服务节点可以按需完成任务然后获得报酬。对企业方来说相比在彼此割裂的不同单一渠道获得招聘信息，多渠道显然可以提高招聘效率。而对招聘服务公司来说，不必担心获客问题 ，因此可以将主要精力放在招聘服务上。猎链的目标是在完成线上招聘求职的基础规则搭建后，孵化扶持出数家招聘服务行业的上市公司。
对 C 端用户来说，使用猎链 Dapp 的不同之处在于，除了找工作还可以知道自己的简历在正常求职路径中额外被使用的情况及被使用权限及收益的控制，以及它究竟值多少钱和用户在所在城市的热度及排名，当然求职者本身是求职招聘中重要的一环，以一定的形式参与每一次求职招聘流程将获得对应的 token 奖励。
猎链Dapp将在十月中旬上线
最终，猎链会以 Dapp 的形式在以太坊及 IPFS 上运作，因此他们认为技术不是其核心竞争力。干滨豪表示，猎链的核心和难点在于线上招聘求职规则的完善，及服务节点网络的搭建。他认为大公司更倾向于也更有能力做求职信息真伪，因为对他们不构成威胁，而其他竞争者则需要有招聘行业的经验和资源。他认为他们团队具备这样的优势。
目前，团队规模有 30 多人。核心团队主要是招聘行业背景和技术背景。创始人干滨豪是95后连续互联网创业者，曾创立过互联网招聘平台及一个校园项目，均完成A轮；联合创始人 Bojie Mao 曾就职 58 同城华东大区招聘事业部总监；技术合伙人则拥有多年分布式系统和 P2P 网络发开部署经验。该项目目前已获得 Block VC 、比莱资本、博米资本、众达资本等机构投资。
原文来源：想知道你找一次工作能赚多少钱吗？「猎链」想用区块链搭建去中心化求职招聘社区
资讯
亚马逊用AI筛简历被曝“性别歧视”，现已关闭应用
10月11日消息，据路透社报道，亚马逊的机器学习专家们发现了一个大问题，他们的新人工智能(AI)招聘引擎涉嫌歧视女性，为此已将其关闭。
一个戴有色眼镜的AI
五名知情人士表示，自2014年以来，这个团队始终在开发电脑程序以审查求职者的简历，目的是将寻找顶尖人才的任务自动化。自动化一直是亚马逊在电子商务领域占据主导地位的关键，无论是在配送中心内部还是制定价格决策时。
知情人士说，亚马逊的试验性招聘工具使用AI给应聘者打分，分数从一星到五星不等，就像购物者给亚马逊网站上的产品打分一样。其中一人说：“每个人都想要这个‘圣杯’。亚马逊真的想将其打造成引擎，给它100份简历，它会列出前五人，我们会聘用他们。”
但到2015年，亚马逊意识到其新系统并没有对软件开发人员和其他技术职位求职者进行性别中立式的评估。这是因为，亚马逊的电脑模型经过了培训，通过观察过去10年被提交给该公司的简历找出固有模式，并以此来审查应聘者。其中大部分简历来自男性，这也反映了男性在科技行业占主导地位的现状。
实际上，亚马逊的系统告诉自己，男性求职者更受青睐。这套系统对简历中含有“女子象棋俱乐部队长”等语句中的“女子”一词特别敏感。据知情人士透露，它还下调了两所女子学院的毕业生评级，但他们没有具体说明这些学校的名字。
亚马逊编辑了这些程序，使它们对这些特定的术语保持中立。但上述知情人士说，这并不能保证其AI系统不会设计出其他可能被证明具有歧视性的筛选求职者的方法。据不愿透露姓名的知情人士说，亚马逊最终在去年年初解散了团队，因为高管们对这个项目感到失望。
亚马逊的招聘人员在搜索新员工时查看了该工具提供的推荐信息，但他们表示，他们从来没有仅仅依靠其排名来做出判断。亚马逊拒绝就招聘引擎或其面临的挑战置评，但该公司表示，它致力于打造职场多样性和平等。
男性本身就多？
这些数据有什么问题呢？据路透社分析，可能是因为科技行业中的大部分技术岗位都是男性在做。自2017年起，路透社整理了一些公司公布的数据，从中可以看出，像谷歌、苹果、微软、Facebook这些公司，整体上男性占了2/3，而单独挑出技术岗位，男性比例则达到了将近4/5。
AI学会了人类的歧视
不过，数据量大小并不意味着少数数据就会被歧视，相信亚马逊的AI也不会傻到只选取简历数据中大多数人的共同特点，那样岂不是错过了少数天才？
在Hacker News和Reddit的评论区，一些更懂技术的网友把矛头对准了数据体现的亚马逊在招聘中现存的性别歧视问题。
从技术上讲，可以说这个人工智能是成功的，因为它模仿了亚马逊当前的招聘状态。
并给出了背后的逻辑。
机器学习过程不会引入任何偏差，但训练数据中存在的任何偏差都将在算法中忠实地展现出来。
也就是说，AI自己本身是一个天真无邪的“幼儿”，它不会自主的学会偏见和歧视，但如果给“幼儿”上课的“老师”亚马逊的招聘数据自身带了偏见，那么这些偏见就会“言传身教”给无辜的AI。
或者说，AI是从人类社会中，学会了人类的偏见和歧视。
我们不想让AI歧视女性，但这绝非易事，因为AI无法忽视它所学习的人类社会对女性的歧视。这绝对是一个难题，不仅仅是技术上的难题，更是哲学层面上的难题。
AI在无意中学会人类之恶，这并不是第一次发生。
此前的微软的聊天机器人Tay，就曾经学会了人类的那些极端言论，在Twitter上咒骂女权主义者和犹太人。
而招聘AI这一次，人类的错误让AI重蹈覆辙了。
“很显然，我们没有吸取微软Tay的任何教训。”有网友评论道。
这个AI靠抓关键词？
不只是训练数据的问题。路透社的报道中还披露了亚马逊训练AI的细节。
· 开发了500个针对特定工作职能及岗位的模型。
· 训练每个模型去识别过去求职者简历中出现的近5万个关键词。
· 模型算法按照重要程度给求职者的技能进行优先级排序。
所以这个AI，很大一部分工作是在抓关键词嘛。比如它偏好的“执行”、“抓取”这种词，在男性求职者的简历中出现次数更多，也从另一个维度造成了女性候选人的劣势。
因此，这也是导致性别歧视的一个原因。甚至，还可能会给人“钻空子”的机会。
Reddit上的一名网友评论称：
“亚马逊阅读简历的AI从一开始就注定了要失败，因为任何人都可以去学习怎样写好一份简历。让我写一份医生的简历，我打赌我会比真医生写的要好。”
想一想那些“简历写作技巧”的培训，是不是都告诉你HR看一份简历只要二三十秒，简历里有某些关键词、重要数据就能吸引HR的注意？
因此，这种抓关键词的机制，就得以让很多人通过强行往简历里塞关键词，而获得更高的星级，造成了另一种不公平。
AI招聘，道阻且长
根据招聘公司CareerBuilder 2017年在美国进行的一项调查，55%的人力资源经理表示，将会在未来五年中采用AI，并将其作为日常工作中的工具。
一些“激进”或者说有大量招聘需求的公司，已经将AI应用到招聘环节中去了。比如希尔顿酒店，就在招聘的时候，会先利用聊天机器人面试，并为求职者匹配合适的岗位，之后再进入下一轮面试。
在接受采访时，希尔顿招聘副主管Sarah Smart表示，“人工智能会分析求职者的语调、眼神和回答的表情，来判断求职者是否对工作富有热情，从而来帮助我们筛选求职者。”
具体体验怎么样呢？体验过聊天机器人面试官的Japser Rey说，“和聊天机器人对话时，我不用担心自己会分神，而且机器人不会戴有色眼镜看人，相对更公平公正一些。”
相对来说，大部分公司并没有将AI放到具体的招聘决策环节之中，只是作为一个辅助工具。
百度：将AI应用到了招聘上，在今年的校园招聘中，采用AI分析简历、推荐岗位。
高盛：开发了简历分析工具，会将求职者与“最适合”的部门进行匹配。
LinkedIn：根据网站上发布的岗位消息，利用算法为雇主提供求职者的排名。
尽管人们对AI招聘并不十分待见，但却无法阻挡这样一个趋势：AI终将左右你找工作这件事。
它只会迟到，但不会缺席。
原文链接：亚马逊AI惹众怒：一个没有意识的程序，竟然自己学会了“重男轻女”
亚马逊用AI筛简历发现“性别歧视”? 最终关闭
扫一扫 加微信
hrtechchina
资讯
资讯
资讯
资讯
资讯
资讯
资讯
资讯
资讯
资讯
扫一扫 加微信
hrtechchina
