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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?
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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
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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
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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
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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
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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
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Oracle和LinkedIn合作改善候选人和员工体验
2018年10月10日美东，早上8点
据美通社报道，甲骨文和LinkedIn今天宣布，他们正在共同努力，帮助人力资源专业人士满足人才经济不断变化的需求。甲骨文人力资本管理云(Oracle HCM Cloud)与Taleo Enterprise Edition、LinkedIn等公司的一系列新整合，将帮助人力资源团队通过扩大人才储备、改善候选人体验、增强内部流动性和增加职业发展机会等方式吸引、吸引和留住员工。
LinkedIn商业发展副总裁斯科特•罗伯茨(Scott Roberts)表示:“职场瞬息万变，这给人才领导者带来了新的机遇和挑战。”“我们很高兴能与甲骨文合作，创造更好的解决方案，使招聘和开发人才尽可能无缝和有效。”
随着自动化的兴起和技能保质期的缩短，技术不断改变着全球人才市场。为了成功管理这些变化并解决不断上升的招聘成本和增加员工流动率，人力资源团队需要迅速发展他们的战略和技术。LinkedIn与Oracle HCM Cloud和Taleo Enterprise Edition之间的新集成通过使HR团队全面了解其人才的经验，技能和职业抱负来满足这一需求，从而实现每个员工的工作职责与组织整体的有意义的一致性商业目标。
“快速变化的全球人才市场迫使各个行业的组织重新思考他们如何吸引，吸引和留住员工，” 甲骨文产品开发集团副总裁Nagaraj Nadendla说。“应对这些变化是当今企业面临的最大挑战之一，需要人力资源团队全面审视应聘者和员工经验。通过与LinkedIn的密切合作，我们通过将具有前瞻性的Oracle HCM Cloud和Taleo Enterprise平台与全球最大的人才市场之一相结合，在帮助人力资源团队满足求职者和员工更高的期望方面占据独特的位置。”
Oracle HCM Cloud与LinkedIn之间的新集成包括：
人才配置文件导入： 通过使员工能够选择将其LinkedIn配置文件的关键元素导入其Oracle HCM Cloud Talent Profile，帮助组织增强内部人才流动性。
推荐匹配和嵌入式搜索： 通过让LinkedIn Recruiter席位持有者搜索LinkedIn成员并查看与Oracle Recruiting Cloud和Taleo Enterprise Edition中的工作申请或项目最匹配的内容，帮助组织简化招聘流程。
推荐建议： 通过让候选人通过Oracle Recruiting Cloud或Taleo Enterprise Edition申请工作来识别和联系（通过InMail）他们的LinkedIn连接，以便最好地推荐他们完成该工作，从而改善候选人体验。
招聘系统连接： 通过在LinkedIn Recruiter中显示来自Oracle Recruiting Cloud和Taleo Enterprise Edition以及LinkedIn的交易招聘数据，提供无缝且高效的招聘人员体验。
更深入地与Oracle学习云集成： 通过访问LinkedIn学习课程，自动课程目录集成以及Oracle Learning Cloud中学习者参与的最新洞察，增加职业发展机会。
作为Oracle云应用程序的一部分，Oracle HCM Cloud使人力资源专业人员能够简化复杂程序，以满足不断变化的劳动力和业务环境的不断增长的期望。通过提供涵盖整个员工生命周期的完整而强大的平台，Oracle HCM Cloud可帮助人力资源专业人员提供卓越的员工体验，使人员战略与不断变化的业务优先级保持一致，并培养持续创新的文化。
关于Oracle
Oracle云为ERP，HCM和CX提供完整的SaaS应用程序套件，以及来自美洲，欧洲和亚洲数据中心的一流数据库平台即服务（PaaS）和基础架构即服务（IaaS）。有关Oracle（纽约证券交易所股票代码：ORCL）的更多信息，请访问 oracle.com。
相关链接
http://www.oracle.com
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：Oracle and LinkedIn Collaborate to Improve Candidate and Employee Experience
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芯片制造商美光将向人工智能公司投资1亿美元
文/Stephen Nellis
据路透社报道，美光科技周三表示，计划向致力于开发人工智能技术的初创公司投资1亿美元，这些技术将用于自动驾驶汽车、工厂自动化和其他新兴领域。
（图：The main entrance to Micron corporate headquarters in Boise, Idaho, February 3, 2012. REUTERS/Brian Losness）
美光首席商务官Sumit Sadana向路透表示，10多年前，这家总部位于爱达荷州的内存芯片制造商启动了一项企业风险投资计划，但迄今为止，该公司的投资一直“非常分散”，而且“非常接近我们芯片制造的核心业务”。
现有风险操作的返回已经稳固,该公司认为,它可以最终出售更多的内存芯片通过扩大其参与人工智能,因为现场处理大量的数据需要存储在它的产品上,他说在美光的第一个人工智能在旧金山会议上宣布。美光此前的投资很少公开披露。
Sadana表示，这些新预留的资金将用于开发人工智能的硬件和软件初创企业。他说，美光对投资无人驾驶汽车技术、增强现实和虚拟现实以及自动化工厂的技术特别感兴趣，因为美光在这些领域已经有了业务。
"我们将大幅加快投资步伐，" Sadana称。
像教计算机识别图像或人类语言这样的人工智能任务需要大量的数据和计算能力。
因此，美光芯片行业的同代人也在这方面进行投资。英特尔(intc . o:行情)旗下的风险投资部门近年来已向致力于人工智能领域的初创企业投资逾10亿美元，英伟达(Nvidia . n:行情)也推出一项计划，帮助数千家小型企业使用其芯片。
美光表示，其为初创企业提供的风险资本中，有五分之一将用于由女性和其他代表性不足的集团牵头的机构。美光还在旧金山的会议上表示，其非盈利机构美光基金会(Micron Foundation)将提供100万美元的资金，用于资助大学和从事人工智能研究的非营利组织。
前三名获奖者是伯克利人工智能研究实验室(Berkeley Artificial Intelligence Research Lab)、斯坦福精密健康与综合诊断中心(Stanford Precision Health and Integrated Diagnostics Center)和AI4All——一个非盈利组织，为少量AI领域内学生提供夏令营。
以上为AI翻译，观点仅供参考。
原文链接：Chipmaker Micron to invest $100 million in artificial intelligence companies
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Facebook Workplace增加了算法提要，安全检查和增强聊天功能
文/Ingrid Lunden, Josh Constine
Workplace是面向30,000多个付费客户量身定制的Facebook企业版本。如今，为了与Slack和微软的团队竞争，它正在通过一系列新功能提升服务质量。
Workplace的负责人Julien Codorniou在接受采访时告诉我，这一新增活动在一个名为Flow的独立会议上宣布 ，这是Facebook首次为一种特定产品打造的活动，今后可能会越来越多。他将Workplace描述为“ Facebook的第一家SaaS创业公司”。他告诉我们，对于现有客户，Flow的目标是展示新功能，加深员工与Workplace的互动，增加黏性。对于企业软件合作伙伴来说，Facebook整合的目的是建立一个围绕工作场所的生态系统，以便它能适应任何业务。
在对Workplace的“聊天”功能进行大幅升级后，用户现在可以一对一或分组聊天、通话和视频对话，也可以以WhatsApp或Messenger的方式进行。通过添加回复，请勿打扰和固定功能，Facebook还可以更轻松地浏览您频道中的大量邮件——这是Facebook首次为Workplace引入算法排序。Facebook还通过Workchat将主安全检查功能从主应用程序带到Workplace，作为一种工具可由管理员控制，以检查关键事件期间员工的状态。
Workplace自成立以来的两年内已经获得了3万家企业作为客户(包括一些大型企业，如世界上最大的雇主沃尔玛);如今，它还加入了几家著名的大型企业:GSK、Astra Zeneca、Chevron、Kantar、Telefonica、Securitas、Clarins UK、Jumia和GRAB。
但Facebook从未透露过它在Workplace上有多少用户(用企业的话说，就是“席位”)。相比之下，Slack目前在7万个组织中拥有800万用户，而Facebook一年里还没有更新3万用户。
（图：Facebook Workplace multi-company chat）
Facebook今天推出的一系列功能，无论是广度还是目标，都值得关注。在功能方面，有些帮助让Workplace更接近Facebook的核心体验，但最终它们的目标都是让Workplace更适合企业已经使用IT的方式。
正在整合的聊天功能基于Workplace中已经存在的最小聊天功能，并且基本上创建了类似于WhatsApp或Messenger的东西，它位于与Workplace相同的安全框架内。这是Facebook向统一通信迈出的第一步——这是企业IT的一个特定分支，曾经以PBX和其他昂贵的物理设备为中心，但最近随着IP和基于云的系统的声音的增加而变得更加虚拟化用于任何互联网连接。
Workplace已经为多达50家公司提供可以在平台上进行多组织对话功能，现在如果这些组中的某些成员希望通过语音或视频呼叫将对话转移到更直接的渠道，可以直接从应用程序内部执行此操作，而无需打开单独的消息传递客户端（可能或可能不在IT的控制之下）。最多50人可以加入Workplace中的视频通话。
这三个功能可以帮助您更好地组织对话——请勿打扰、回复和固定重要项目，特别欢迎那些在Workplace上拥有特别“嘈杂”频道的人。
Codorniou说，回复将“像在WhatsApp”一样工作——您可以在其中选择一条消息并回复它，它将在稍后的Feed中显示其微线程。
但它们可能是最值得注意的，因为它们将是Facebook首次向Workplace引入“算法”排序。对于那些已经使用普通Facebook，Twitter或其他社交媒体服务的人来说，算法排序是众所周知的，因为它会根据帖子的顺序，向你展示哪些被认为更重要，哪些是最新的。
在“钉”的情况下，Facebook允许IT管理员和用户有效地参与算法排序：管理员可以将“重要”帖子钉到Feed的顶部，这将影响用户看到的内容，并首先做出响应。“如果CEO发布一条信息，这可能比发布实习生的信息更重要，”他说。
同时，，“请勿打扰”会让用户设置不会收到消息的时间，但当您再次“返回”Workplace时，Facebook会决定决定你浏览的内容的优先级。
（图：Facebook’s VP of Workplace Julien Codorniou）
Codorniou指出，Facebook使用机器学习和AI“确保如果你两周不使用Workplace，也能在新闻Feed上获得相关的信息。”它用于排序的信号你的同事，以及你最活跃的团队。“这是默认的算法，”他补充说，这是Workplace用户提出的要求。“人们不再相信按时间顺序排列的Feed了。”他说，“重要的是要保证与沟通团队的联系。”
安全检查也符合这一概念。在这里，Facebook将把IT managers/Workplace管理员放到驾驶座上，“让他们掌握这项功能的关键”，Codorniou说，而常规的Facebook使用和分发功能则由Facebook本身控制。
Frederic带着一名潜水员在这里进行安全检查，但正如Codorniou向我描述的那样，主要的想法是，当特定地点经历紧急情况时，它允许公司“跟踪和了解谁是安全的，谁不是”。他说，公司可以使用一些应用程序来进行安全检查，有时他们可能会使用SMS，但这些应用程序往往需要更多的手工操作，而且很难快速执行。Facebook没有透露他们的应用程序在沃尔玛和星巴克这样的组织中的渗透程度如何，但这可能成为帮助Workplace更广泛分布的一个杠杆。
“员工是公司的第一大资产，这有助于确保您的安全，”他补充说。“人们不想玩Candy Crush，但像Live这样的东西（去年Workplace推出的游戏）和安全检查是相关的。它们有助于将公司变成社区。”
（当然，社区是Facebook最近的一大主题。）
所有这些更新都发生在许多人都在关注Facebook在用户隐私和个人数据方面的做法的时候。
几个月前，剑桥分析公司(Cambridge Analytica)丑闻特别强调了这个问题，尤其是第三方如何能够获取用户信息; 最近两周前Facebook遭到批评，当时有人发现其中一个功能中的漏洞将用户信息暴露给恶意黑客。这些问题都与Facebook的核心消费者应用程序有关，但我不禁想知道它对公司的企业业务产生了什么样的影响——考虑到工作场所网络中的安全级别通常会更高，因为它们是连接到公司信息。
“我们当然有一些问题，但我们没有理由相信Workplace受到了影响，”Codorniou说。他指出，曾经有一个功能是使用用户的Facebook ID登录Workplace，但是这段时间这一功能被禁用了。“我们一直在调查，但大多数客户都是单点登录，”他指出，那些公司使用Okta，One Login和Ping等服务将员工连接并登录到他们的Workplace空间。
Facebook的规模为企业带来了巨大的优势。办公堆栈的消费化意味着Facebook可以轻松移植其熟悉的功能。它足够大，可以在公司内部广泛使用dogfood。而且它已经与许多世界顶级品牌建立了广告关系。但作为一个科技巨头，伴随着相关的丑闻和不断的批评。Facebook将不得不说服商界领袖他们的社交问题不会使他们的形象蒙上阴影。
以上为AI翻译，观点仅供参考。
原文链接： Facebook Workplace adds algorithmic feed, Safety Check and enhanced chat
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“隐身”两年后，谷歌前前HRVP公布其新的创业公司
文/Simone Stolzoff
Laszlo Bock是HR世界里的摇滚明星。
在谷歌——一家在“最佳工作场所”名单上常年受到追捧的公司，他管理人力资源达十年 之久；之后他写下了《重新定义团队：谷歌如何工作》成为《纽约时报》(New York Times)打造企业文化的畅销书；然后，他创办了自己的公司Humu。
在两年的大部分时间里，Humu 以隐身模式运作。尽管该公司很少错过讨论其使命的机会——“推动人们每天都做最好的自己”——但它几乎没有提供公司实际行动的细节，甚至在5月份宣布已筹集4000万美元风险投资后也是如此。
近日，秘密终于揭晓了。
在一篇博客文章中，Bock描述了Humu的旗舰产品——Nudge Engine。这是一款使用行为科学和机器学习的应用程序，可以在整个工作日为员工提供个性化的“轻推”服务。“轻推”可以简单地提醒您要感谢一位做得很好的同事，或者在会议期间征求一位比较安静的团队成员的意见。
虽然“轻推”这个词可能有一种柔和的含义，但是Humu技术的基础理论来自于硬科学。去年，Richard Thaler教授因其对“ 轻推理论 ”(nudge theory)的研究获得了诺贝尔经济学奖，他的研究证明了小的提示对人们的行为有很大的影响。
“员工之间每天要进行数百万次的交流，从开会到评估，再到开门，不一而足，”Bock说。“在Humu，我们相信每个人都可以尽自己的努力来改变每一个人。”
一个温暖而模糊的推送通知平台可能看起来不像是强大商业模式的基础，但员工敬业度是一门难以追踪和衡量的黑暗艺术之一。工作效率、员工留存和员工士气都与员工在工作中的感受直接相关。
Humu适合更大的教练网络趋势，在这个趋势中，公司实施人工智能工具来指导员工的整个工作日。 Chorus为销售人员提供实时反馈。Textio 让招聘经理知道在他们的岗位上使用的最佳语言。
虽然技术肯定可以帮助人力资源，销售经理和文案编辑的工作，但办公室文化最终都是由人类塑造的。员工们是否会感到被迫遵守机器驱动的建议，最终取决于他们。
以上为AI翻译，观点仅供参考。
原文链接：After two years in stealth mode, the former head of HR at Google reveals his new startup
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