江西一高校應屆研究生小鑫求職銀行，過五關斬六將拿到了錄取預通知，最後卻在性格測試上出了岔子，被判定為情緒風險高，而被招聘方拒絕錄取。這個性格測試的評判者是ATA(全美在線)，也就是著名的考試測評“機器人”。求職者大呼冤枉，認為自己是被機器人“錯殺”了。很多網友也紛紛吐槽機器人主考官，說“人工智能變成了人工智障”；“被人刷下去也就算了，居然被機器人刷下去？心裡肯定不平衡啊！”
其實在國外，機器人招聘已普遍化，它將HR從事務性、重複性的工作中解放出來，騰出時間和精力來做一些更重要的工作，比如，創新公司的業務流程、提升用人效能等等。其實，不止是招聘，人工智能已經全面涉足我們生活的各個場景，它和混合現實、量子計算被並稱為21世紀的三大顛覆性創新技術，不斷刷新著商業形態，重塑著行業領域，也悄然改變著你我的生活方式。舉個例子，高校校園裡最近爆紅的“刷臉打卡” “刷臉吃飯”，新聞資訊類app根據你的需求喜好做的智能推送，還有電商平臺上向你親切問候的聊天機器人，這些給你帶來驚訝、驚喜的黑科技都基於人工智能技術。百度公司董事長李彥宏就這麼聲稱，“未來的機會在人工智能。”所有的科技巨頭都在大力發展人工智能產品，比如蘋果公司的語音助手Siri、谷歌公司的無人駕駛、亞馬遜的無人便利店等等，人工智能思維正在融入每個行業。
雖然人工智能的設計初衷是為人類提供幫助，但是，新生事物總有諸多不完美，比如剛才提到的機器人主考官把性格活潑的求職者判定為性格不合格，這其實就是人工智能的一種算法失誤。算法是人機對話的重要途徑，能夠對符合一定條件的輸入，在有限的時間裡給出對應的結果。比如淘寶的“猜你喜歡”，今日頭條“推送你感興趣的新聞”，就都是機器學習算法的輸出結果。在招聘環節中，要想找出最佳候選人，就要給機器人下指令，告訴它“好”員工長什麼樣。
這裡常見的算法是，把求職人的簡歷和公司裡表現優秀的僱員的簡歷進行比較，找出簡歷之間的相似點。相似點越多，被錄取的幾率就越大。比如說，如果這家公司優秀男僱員比較多，那麼呈現在算法篩選的結果中，男性求職者就會比女性求職者更有優勢。這種算法決策本質上是用過去預測未來，正如奧威爾在其小說《1984》中所指出的，“誰掌握過去，誰就掌握未來；誰掌握現在，誰就掌握過去”，這種歷史因素的偏好，就造成了算法歧視。解鈴還須繫鈴人，一些先見人士已經洞悉了這一點，比如微軟公司的CEO薩提亞就提出，要給人工智能設置算法問責機制，如果發生意外傷害或者錯誤、疏漏的話，能夠找到應對措施。對機器人帶來的誤判和謬誤，由人工進行糾偏，不失為人機互助的一種佳例。
古語說，“千里馬常有，而伯樂不常有。”對於偶有“誤判”、 目前尚不完美的機器人“伯樂”，我們不妨多一點寬容的眼光，以一種更加開放的心態去改進和完善。如果因為這樣的失誤就止步不前，不敢再對新的技術趨勢大膽下注，不再去擁抱顛覆式的全新體驗，那就真正失去了人類的未來。
閱讀更多 不雨 的文章
