彼得·沙尔克维杰克的办公室位于阿姆斯特丹，距离美国之外最大的番茄酱工厂大约一小时车程。他每天都在这里鼓捣各种数据，并寻求招募更多人才加盟。作为卡夫亨氏欧洲、中东和非洲区人才招募主管，沙尔克维杰克负责为该地区的5,600人员工团队补充新鲜血液。

这是一项繁重的任务。最近，沙尔克维杰克收到了1.2万份求职申请——他们竞争的是一个仅有40到50个空缺岗位的初级培训生项目。如何海选出想要的人才? 沙尔克维杰克的办法是请应聘者玩电子游戏。

从2018年秋季开始，成千上万的应届大学毕业生每人会花上半个小时玩电子游戏。“我认为年轻一代更容易接受这种招聘方式。”沙尔克维杰克说。

这些由新创企业Pymetrics开发，旨在测试认知和行为的游戏，利用人工智能来评估求职者的个性特征。

一款游戏要求玩家敲击键盘上的空格键来给气球充气，每敲打一次就能够收集假钱，直到他们选择兑现——或者气球被充爆，一分钱也得不到。（评估的特征：对风险的偏好程度和应对方式。）

另一款游戏测试的是记忆力和注意力，要求玩家记住并重复越来越长的数字序列。

还有一款游戏给玩家更多的假钱，并询问他们是否愿意与虚拟伙伴分享，以评估求职者多么慷慨，多么信任（或多么怀疑）他人。

将这些结果与250名最优秀员工的游戏成绩进行比较之后，沙尔克维杰克就可以知道Pymetrics认为哪些求职者最有可能成功。

像沙尔克维杰克一样，越来越多的人力资源高管现在依靠人工智能来招聘、评估、聘用和管理其员工团队。在德勤公司于2018年开展的一项调查中，32%的商业和科技高管表示，他们正在利用人工智能从事“劳动力管理”。几乎可以肯定的是，这一比例还在继续扩大，并且开始囊括一些全球最大的公司。

假如你是一位求职者，在欧莱雅或百事公司，审核求职申请的可能是Mya Systems聊天机器人。在Expedia集团或维亚康姆CBS公司，你看到的或许是经过Textio人工智能技术审核的招聘信息。卡夫亨氏、联合利华或摩根大通可能会要求你玩Pymetrics游戏。申请希尔顿酒店集团和达美航空的职位时，你可能需要录制一段HireVue自动化面试视频。

你与人工智能的亲密接触很可能并不限于招聘环节。一旦被录用，你可能需要填写由微软旗下的招聘平台LinkedIn设计的员工敬业度调查表——你的答案有助于设定经理人的绩效目标。你的雇主可能会借助Workday人工智能技术来识别你的晋升机会。如果你在亚马逊旗下的一家仓库工作，并且没有达到工作效率目标，内部系统可能会建议公司将你解雇。另一方面，如果你在IBM工作，打算另谋高就，内部系统可能会猜到你的小心思，并警告你的经理务必要设法让你工作得开心。

各大公司正在把相当大一部分的职责委托给这些机器完成，人工智能所参与的任务清单只会有增无减。低失业率和紧张的劳动力市场正在给雇主带来压力，迫使他们在人才争夺战中尽可能地利用任何技术优势。

在LinkedIn对那些使用人工智能的招聘经理和招聘人员进行的一项调查中，67%的受访者表示，接受这项技术的原因是它帮助他们节省了时间。43%的人则提到另一个可能更加重要的动机。这些受访者指出，人工智能有助于他们消除决策偏见。“人天生就带有偏见。”沙尔克维杰克说。“我希望减少决策过程中的偏见，更多地借助数据做出聘用决定。”

人工智能的创造者和采纳者声称，在最佳情况下，这项技术能够消除招聘过程中难以避免的偏见倾向。这可以促进员工团队的性别和种族多样性，而这两者都有助于改善业务绩效和员工敬业度。人工智能据说还可以消解另一种偏见，从而为那些没有接受过昂贵教育的求职者提供更多的机会。使用Pymetrics游戏之前，卡夫亨氏的招聘官在浏览简历时往往对名牌大学毕业生青睐有加。现在，沙尔克维杰克说：“你是否毕业于剑桥大学并没有那么重要。”

从更广泛的角度看，人工智能能够帮助雇主更好地了解员工的优势。包括LinkedIn和企业云专家Workday在内的竞争者已经打造了人工智能驱动的工具。根据他们的说法，这些工具可以帮助人力资源经理更好地识别或跟踪员工的技能。“我们可以利用技术来发现团队领导者过去无法发现的一些模式，从而以一种更加周到的方式指导和培养员工。”Workday负责内部人才管理项目的一位高级副总裁格雷格·普赖尔说。除销售这种产品之外，Workday也对自家员工使用这项技术。

尽管如此，许多雇主仍然对人工智能持有谨慎态度。他们面临着将人工智能应用到人类身上所带来的悖论——前景与危险并存：如果做得正确，它有可能消除偏见和歧视；如果处理不当，同样的问题可能会被放大。在这样一个几乎不受监管的全新市场，这些问题或许很难被发现，直到为时晚矣。就连一些使用人工智能的高管也在私下里对这项技术的效用，或者它可能存在的缺点表示怀疑。

“在某种程度上，对于人工智能如何找到出路，我们还处于一片原始沼泽中。”风险投资公司Emergence Capital的创始人、多家人工智能新创企业的投资者戈登·里特表示。“人工智能究竟是敌是友？”他笃信，事实终将证明人工智能对企业大有裨益。但就目前而言，对许多高管来说，这片沼泽看起来仍然混浊不堪。

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回避偏见，或放大偏见

“人工智能就像青少年性爱。”弗里达·波利说。“每个人都说他们在做，但没有人真正知道那究竟是怎么回事。”

这个笑话已经在人工智能圈内流传了一段时间。作为Pymetrics的联合创始人及首席执行官，波利很早就涉足人工智能领域，这足以让她洞悉其中的真相。波利早年获得神经心理学博士学位，先后供职于哈佛和麻省理工学院的研究实验室。后来，她离婚了，不得不独自抚养一个年幼的女儿，而学术圈的低薪酬也搞得她精疲力竭。于是，她重返哈佛校园，开始攻读MBA学位。2013年，波利与一位前麻省理工学院的同事创建了一家认知评估公司。Pymetrics承诺，它将依据应聘者的能力（而不是他们的简历内容或毕业院校）来聘用更优秀、更多样化的员工团队。根据PitchBook的数据，这家获得风投支持的新创企业目前估值约1.9亿美元，年收入在1,000万美元至2,000万美元之间；其游戏被大约100家雇主使用。

波利是一位狂热的人工智能传道者，清澈的蓝眼睛和近乎银灰色的头发与她的语速强度颇为匹配。波利承认，正如有些人批评的那样，这项技术有可能被滥用，但她随即反驳了这种说法。是的，糟糕的人工智能确实存在。但这并不意味着人类的表现就好得多——长期存在的性别、种族和阶层差异足以证明这一点。“招聘有一个前门，也有一个后门，而这道前门已经坏了。”波利声称。

招聘目前是人工智能在人事管理中应用最广泛的领域。在这方面，“人工智能”经常与诸如简历关键词搜索这类基本的自动化混为一谈。但更具体地说，它指的是机器学习，即软件会自行学习求职者的背景、行为和潜在表现之间的相关性。

麦吉尔大学的一位组织行为学助理教授马蒂斯萨·霍利斯特指出，问题在于，机器学习系统只会与它学习的信息保持同等程度的“不偏不倚”。她说：“就现实世界存在偏见这一点而言，算法很可能会学习到这种偏见，并使之永久化。”

在一些备受关注的案例中，这一幕已经发生。亚马逊耗费数年之功打造出了一种简历分析算法，但该公司从未使用过它，因为它有歧视女性之嫌。鉴于这种算法评估的简历大多来自男性，它就自然而然地认为，男性总是更可取的人选。

以利用人工智能审查面试视频著称的HireVue公司最近因为偏见问题而招致质疑。HireVue的系统要求申请者使用智能手机或笔记本电脑摄像头来录制他们对一组自动化问题的回应。然后，它的软件会分析词汇选择和面部表情等因素。自2019年10月以来，这家总部位于犹他州的公司一直由私募巨头凯雷集团持有多数股权。2014年，HireVue推出其面部分析产品。从那时起，约有100家雇主成为HireVue的客户，接受其评估的求职者超过100万人。

对这款产品的使用，并非没有受到指摘。依赖面部识别的人工智能经常会识别错或误读有色人种的面孔，尤其是肤色较深的女性。HireVue表示，其面部分析技术还没有扩展到面部识别。但一家著名的隐私监管机构已经要求美国联邦贸易委员会调查HireVue的“不公平和欺诈行为”，并对其使用面部分析和不透明的算法评估提出质疑。

HireVue的首席执行官凯文·帕克声称，面部分析之于HireVue评估的重要性并没有那么大，他的公司“非常专注于消除偏见。”通过将应聘者的评估流程标准化，HireVue提供了一种远比普通招聘流程更好的替代选择。“它当然比‘一见便知’那种典型的草率判断好得多。”他说。

但是，HireVue面临的批评指向霍利斯特一直强调的问题：机器既可能回避偏见，也可能放大偏见。当工具的设计者主要是白人和男性时，这一点尤其成问题，而这恰恰是科技行业司空见惯的情况。“机器学习算法就像一个蹒跚学步的孩子，它会从周遭的环境中学习。”波利说。“到目前为止，我们还没有一个多元化的团队参与这项技术的研发。”

同样令劳工维权人士不安的是，大多数人工智能技术不但不受监管，而且对于深受它影响的员工来说，它也是不透明的。雇主和供应商必须遵守美国平等就业机会委员会制定的反歧视指导方针，但该委员会并没有专门针对人工智能的规则。伊利诺伊州最近通过了一项法律，要求雇主在使用自动化视频面试时进行信息披露。业内人士和批评人士一致认为，这是很好的第一步，但也仅仅是第一步而已。

前谷歌员工、纽约大学人工智能研究所的联合创始人梅雷迪思·惠特克说：“我们可能没有人工智能带有偏见的证据，但也没有它对某些群体尤为仁慈的证据。”人工智能驱动的招聘系统是“卖给雇主的，而不是卖给工人的。”她指出。

即便如此，雇主们仍然在考虑人工智能是否会促进他们的利益。对于大多数雇主来说，使用人工智能从事人力资源管理只有几年而已，如果有这么长时间的话。“这是一种必将延续下去的趋势。”致力于研究招聘自动化技术的康奈尔大学助理教授伊菲奥玛·阿朱尼瓦说。“但人工智能仍然是一把钝器。”

有策略性地使用人工智能

作为维亚康姆CBS主管全球人才招募事务的副总裁，埃里克·米勒正在浏览公司的招聘信息库，其中包括超过200个由人工智能辅助撰写的空缺岗位。在过去的一年里，他的团队一直通过新创企业Textio打造的人工智能技术来填充这些招聘信息。位于西雅图的Textio由微软资深员工创建。就本质而言，其人工智能技术就像是一款带有提示功能的文字处理软件。

Textio的程序将招聘信息和其他沟通材料与其他雇主借助该系统撰写的内容（1.02亿条招聘信息）进行比较。这种机器学习技术可以测量不同的招聘信息所引发的反应，以及作出反应的应聘者特征，并不断评估某些用语是吸引，还是排斥求职者——这可能是微妙的语言偏见所致，也可能只是因为写得太差。

在米勒正在撰写的工作描述中，“专家”一词被机器用淡蓝色突出显示，意在说明它传达了一种稍显男性化的语气；机器建议切换为“权威”一词，这样就显得更加中性化。这款软件甚至会挑出诸如“驱动成果”这类企业行话，认为它可能会让一些潜在求职者望而却步；Textio更青睐的说法是，公司要求他们“取得成果”。

维亚康姆CBS正在这样做。米勒表示，对于一些职位描述被Textio评价为“中性”的招聘信息，该公司收到的求职申请数量增加了28%；填充一些获得Textio高评分的岗位空缺所花费的时间比此前快了11天。求职者的性别多样性也显著增加，其中包括许多传统上由男性主导的工程类职位。

这一切看上去很美好，似乎意味着将人工智能引入人力资源管理流程已经迈出了坚实的第一步。然而，维亚康姆CBS花了大约一年时间才推出这种技术。听闻其他人力资源高管希望采用人工智能技术之后，米勒谨慎地提出忠告。“人力资源部门已经被称为‘那些人’了，大家都说我们是坏家伙，对吧？”他说。“倘若你开始引入某种让人觉得非常机械的东西，而员工们肯定会注意到这一点，那就不太好看了。”那么，他对此有何建议？“做好你的研究。核查，再核查。”米勒最重要的建议与学术界和批评者的观点遥相呼应：你或你的供应商务必要定期进行审查，最好是由独立的第三方来完成，以确保人工智能本身不会歧视特定群体。

但究竟由谁来充当审查人员呢？康奈尔大学的阿朱尼瓦预测，将来会有一家独立机构颁发“公平的自动化招聘”证书。就目前而言，对人工智能的审查基本上都是自我强加的。波利表示，她已经为Pymetrics安排了一位学术审查官，目前正在与另一位洽谈相关事宜；HireVue的帕克说，他希望在3月底前聘用一名审查官。

所有这些叠加在一起，就形成了一片让公司的法律部门感到紧张的灰色地带。“你必须有策略性地使用人工智能，否则就会造成损害。”米勒说。“但如果你做对了，你就会获得非常可观的奖赏。”

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人类仍会参与其中

人工智能提供商还没有证明这些奖赏会转化为实实在在的利润，但它们说那一天即将到来。例如，Pymetrics声称，其技术可以改善企业的整体业绩表现。根据波利提供的一个匿名案例研究，一位保险客户发现，Pymetrics“高度推荐”的销售员工所创造的年销售额比其他员工高出33%。

在阿姆斯特丹，彼得·沙尔克维杰克正在使用其他指标来衡量这种奖赏：卡夫亨氏已经能够聘用拥有更广泛专业知识组合的人才：在实施Pymetrics测试之前，大约70%的培训生拥有商科学位。去年，只有大约一半人拥有这类学位，而拥有工程学位的培训生占到40%左右。沙尔克维杰克表示，卡夫亨氏对早期的结果非常满意，并且开始在美国的一些招聘活动中使用Pymetrics测试游戏。

不过，他也在谨慎行事。例如，卡夫亨氏可能永远不会让所有的潜在员工玩Pymetrics游戏。“对于那些并不是玩游戏长大的人来说，仍然存在年龄歧视风险。”沙尔克维杰克说。

在今年夏天的绩效评估出炉之前，他将保留对Pymetrics有效性的判断。届时，他将首次全面评估这一届由人工智能辅助聘用的新员工，是否会比此前由招聘官聘用的员工更加优秀。这项绩效考核仍然以数据为导向，但参与考核工作的经理最近都接受了旨在避免无意识偏见的培训。由此可见，卡夫亨氏委派给机器的工作是有限度的。

“人工智能有能力为我们提供帮助，也必将帮助我们，但我们需要不断核查它是否在做正确的事情。”沙尔克维杰克说。“在未来相当长的一段时间内，人类仍然会参与其中。”

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人工智能正在重塑工作场所的五种方式

越来越多的公司依赖人工智能来帮助寻找和管理人才。在以下五个领域，人工智能正在发挥日益显著的作用。

1. 聊天机器人招募官

这非常适合想大量雇佣兼职或低工资员工的大雇主，比如呼叫中心、需要季节性增加人手的零售商等等。基于人工智能的聊天机器人Mya Systems正在帮助欧莱雅和百事公司等客户从事应聘者资质审查和面试安排等事务。

2. 深度背景调查

在网上吐槽之前，还是多考虑一下吧。Fama Technologies利用人工智能分析潜在员工和现有员工的社交媒体动态，以探究他们是否存在种族主义、厌女症倾向或其他有害行为。Checkr利用人工智能技术，为包括Uber和Lyft在内的雇主提供背景调查服务。

3. 员工顾问

越来越多的公司开始利用人工智能监控和帮助他们业已聘用的员工。Workday正在推出一项旨在追踪员工技能（并主动为他们提供升职机会）的技术；人才招聘新创企业Eightfold.ai宣称，它的人工智能平台可以将不必要的人员流失减少25%。

4. 管理教练

每当雇主试图提升员工敬业度时，很多人现在都会利用人工智能来寻找并解决问题。由LinkedIn开发的技术可以定期对员工进行调查；随后，它会指出员工士气下降或表现异常等情况，并就如何加以改善向管理者献言献策。

5. 业绩审查

借助LinkedIn在2019年9月推出的一款产品，雇主和员工可以更加频繁地查看绩效目标和反馈意见，并进行比较。（财富中文网）

本文另一版本登载于《财富》杂志2020年2月刊，标题为《Siri，我面试表现如何？》。

译者：任文科