Anketar za vašo sanjsko službo bi lahko kmalu postal robot

Prijavim se za službo. Toda postopek prijave je en sam Še nikoli nisem doživel.

Oseba me ne pogovarja. Namesto tega sedim doma in strmim v svoj prenosnik. Moji odgovori se snemajo na video. In ali mi bo to delo uspelo, ne bo določal človek, temveč stroj.

katera epizoda je rubin rose v oitnb

To morda zveni kot epizoda Charlieja BrookerjaČrno ogledalo, vendar se pričakuje, da bodo tovrstni virtualni intervjuji v samo nekaj letih običajni. Algoritemske 'ocene pred najemom', kot se imenujejo, so že več milijard dolarjev vreden posel in bodo verjetno postale stalnica pri odločitvah o zaposlovanju podjetij. HireVue — podjetje, ki opravlja moj razgovor — je eno vodilnih na tem področju. S sedežem ob bregovih reke Jordan v Utahu je med njegovimi strankami sedemsto uspešnih podjetij, od hotelov Hilton do J.P. Morgana do Unileverja. Sem le eden izmed več kot 10 milijonov potencialnih zaposlenih, ki so jih algoritmi HireVue že ocenili na podlagi podobnih video intervjujev.

Tako je delovala njihova tehnologija umetne inteligence v času, ko sem opravil intervju: uvedba naslednje meje umetne inteligence – »čustvene umetne inteligence« – »bere« kandidate za delo z analizo njihovega leksikona, tona, kadence in obraznih izrazov ob upoštevanju kar petindvajset tisoč ločenih podatkovnih točk. Rezultate so nato primerjali z rezultati 'idealnega' kandidata za vlogo.

Dejstvo, da sem moral ves čas intervjuja trdno držati svoj zaslonski trup znotraj pikčaste silhuete, je pomenilo, da se ne samo počutim kot žrtev umora na prizorišču zločina, ampak tudi nisem mogel biti svoj pristen jaz.

V praksi to pomeni, da vsak vdih, vsaka pavza, višina, na katero dvignem obrvi, kako močno sem stisnil čeljust, kako širok je moj nasmeh, moja izbira besed, kako glasno sem govoril, moja drža, kolikokrat Rekel sem, hm ali hm, moj naglas, celo moja uporaba predlogov so bili vsi posneti in vneseni v algoritem črne škatle, da bi ugotovili, ali sem primeren najem za Vodafonov podiplomski pripravniški program ali ne. Ali bolje rečeno, ne jaz, ampak 'Irina Wertz', moj prikriti psevdonim.

Algoritemske ocene pred najemom so nedvomno stroškovno učinkovita rešitev za potrebe po zaposlovanju v velikem obsegu. Glede na to, da velike korporacije vsako leto prejmejo več kot sto tisoč prosilcev, uporaba te tehnologije verjetno že prihrani na tisoče delovnih ur. Poleg tega HireVue trdi, da so stopnje zadržanosti in celo delovna uspešnost med zaposlenimi, ki jih izbere njihov sistem, bistveno višje od povprečja. Morda je tako, vendar se je moja izkušnja procesa zdela več kot malo odtujujoča.

Ko sem odgovarjal na vprašanja, ki sem jih opazoval, kako to delam v kotu zaslona, ​​se mi je ta izkušnja zdela še posebej performativna, saj sem igral zaskrbljujočo vlogo tako igralca kot občinstva.

Dejstvo, da sem moral ves čas intervjuja trdno držati svoj zaslonski trup znotraj pikčaste silhuete, je pomenilo, da se ne samo počutim kot žrtev umora na prizorišču zločina, ampak tudi nisem mogel biti svoj pristen jaz. Določena stopnja neavtentičnosti je seveda neizogibna na vseh razgovorih za službo, glede na to, da človek poskuša predstaviti izdelano, najboljšo možno različico sebe, vendar je bilo to drugače. Sem izrazna oseba - premikam se, ko govorim, gestikuliram. Obtičala sem se v svojo silhueto, niti tega nisem mogla. In ker sem odgovarjal na vprašanja, ki sem jih opazoval, kako to delam v kotu zaslona, ​​​​je bila izkušnja še posebej performativna, saj sem igral zaskrbljujočo vlogo tako igralca kot občinstva.

V zgornjem desnem kotu zaslona je bila ura z odštevanjem, ki je dodala stresno naravo izkušnje. Imel sem tri minute za odgovor na vsako vprašanje, toda letenje na slepo brez vseh običajnih namigov, ki jih človek dobi od anketarja – mimika, gibi glave, kretnje, nasmehi, mrščenje – nisem bil prepričan, ali sem predolgo govoril, ali pa se je pričakovalo, da bom porabil ves čas. In ne samo, da nisem imel nikogar, da bi vprašal, ampak brez nasmehov, brez oči, ki bi zbežale navzdol do mojega življenjepisa, brez govorice telesa, ki bi jo moral razčleniti, nisem mogel ugotoviti, ali je moj 'intervjuavec' slišal dovolj določenega odgovora, ali mu je bilo všeč kaj Govoril sem, razumel svoje šale, se vživel v moje zgodbe ali pa sem se morda samo odločil, da nisem takšen kandidat, kot so ga iskali.

Brez svoje polne, zapletene človečnosti sem moral narediti vtis na stroj, katerega algoritemskega delovanja črne skrinjice nikoli nisem mogel spoznati. Na katere od mojih 'podatkovnih točk' se je osredotočil in kateri je imel največjo težo?

Ko se je intervju nadaljeval, sem se počutil vse bolj na poti, da nisem mogel ugotoviti, ali naj nadaljujem, upočasnim, prestavim, spremenim smer, spremenim svoj slog, se več nasmehnem, manj nasmejem. Verjetno se nasmehne idealen kandidat za podiplomsko pripravništvo na področju človeških virov pri Vodafonu, a kolikokrat in koliko časa?

Da bi bilo jasno, nisem imel interakcije s strojem sam po sebi, zaradi česar sem se počutil tako odtujenega. Namesto tega je bilo tako zaskrbljujoče neravnovesje moči med žensko in strojem. Brez svoje polne, zapletene človečnosti sem moral narediti vtis na stroj, katerega algoritemskega delovanja črne skrinjice nikoli nisem mogel spoznati. Na katero od mojih 'podatkovnih točk' se je osredotočil in kateri je imel največjo težo? Moj glas, moja intonacija, moja govorica telesa ali vsebina tega, kar sem govoril? S katero formulo me je ocenil? In ali je bilo pošteno?

kje je bil posnet film o plitvini

Njegov algoritem bo bil usposobljen na video posnetkih preteklih ali obstoječih 'uspešnih zaposlitev', kar pomeni, da bi se verjetno ponovile kakršne koli zgodovinske pristranskosti (zavedne ali nezavedne) pri zaposlovanju.

O osamljenosti običajno ne razmišljamo v kontekstu tega, kako se počutimo zaradi interakcije s strojem. Ko sem govoril o izolaciji brezstičnega obstoja, je bil moj poudarek na pomanjkanju osebnega stika s človekom in njegovem vplivu. Toda če lahko osamljenost povzroči tudi občutek, da so država in politiki nepravično obravnavani in razpoložljivi, lahko tudi iz tega, da jih tako obravnavajo veliki podjetji in nove tehnologije, ki jih uporablja.

kje je bil posnet akvamarin

Kajti ko delodajalec da našo poklicno prihodnost v roke algoritma, je težko verjeti, da bomo z nami pošteno obravnavani ali da bomo imeli smiselno pomoč. Deloma je to zato, ker je zelo sporno, ali je mogoče prihodnjo uspešnost dejansko določiti z značilnostmi, kot so mimika in ton glasu. Dejansko je novembra 2019 Elektronski informacijski center o zasebnosti — priznana ameriška raziskovalna organizacija javnega interesa — vložila uradno pritožbo zoper HireVue z ameriško zvezno trgovinsko komisijo, pri čemer navaja HireVuejevo 'uporabo skrivnih, nedokazanih algoritmov za oceno 'kognitivnih sposobnosti', 'psiholoških lastnosti', 'čustvene inteligence' in 'socialnih sposobnosti' kandidatov za zaposlitev.' Zanimivo je, da je podjetje od začetka leta 2020 prenehalo uporabljati analizo obraza in ugotovilo, da ima vizualna analiza manj korelacije z delovno uspešnostjo kot drugi elementi algoritemskega ocenjevanja. Druga podjetja pa to še naprej počnejo.

Razvrščevalnik življenjepisov z umetno inteligenco se je dejansko naučil, da so aplikacije, ki vključujejo imena univerz za ženske ali celo besedo ženska (na primer 'kapetan ženske šahovske ekipe'), nekvalificirane.

Tu je tudi vprašanje pristranskosti. Čeprav je HireVue takrat trdil, da se njegova metodologija znebi človeške pristranskosti, je malo verjetno, da bo tako. To je zato, ker so algoritmi usposobljeni na video posnetkih preteklih ali obstoječih 'uspešnih zaposlitev', kar pomeni, da bi se verjetno ponovile kakršne koli zgodovinske pristranskosti (zavedne ali nezavedne) pri zaposlovanju.

Prav to se je pravzaprav zgodilo pri Amazonu leta 2018, ko je bilo razkrito, da je CV-sorter podjetja z umetno inteligenco rutinsko zavračanje ženskih življenjepisov , kljub temu, da mu nikoli niso 'povedali' spola pritožnikov. Zakaj? Učinkovito se je naučil, da so vloge, ki vključujejo imena univerz za ženske ali celo besedo ženska (na primer 'kapitan ženske šahovske ekipe'), nekvalificirane. To je bilo zato, ker je bilo usposobljeno za sklepanje, ali so prosilci 'kvalificirani' ali 'nekvalificirani' na podlagi podatkov o desetih letih zaposlovanja v panogi, kjer moški predstavljajo veliko večino prosilcev in zaposlenih. Ni treba posebej poudarjati, da je bilo v tej skupini zelo malo kapetanov ženskih šahovskih ekip.

Prilagajanje algoritma za obravnavanje pristranskosti, tako očitnih kot spol, je razmeroma preprosto; Dejansko so Amazonovi inženirji zlahka uredili model, da bi prenehali uporabljati izraze, kot je ženska, kot razlog za diskvalifikacijo. Toda izziv pri strojnem učenju je, da tudi če so upoštevani najbolj očitni viri pristranskosti (in nedvomno so v mnogih takih sistemih), kaj pa manj očitne, nevtralne podatkovne točke, za katere morda niti ne pomislimo, da bi lahko bile pristranske?

Povzeto iz Osamljeno stoletje : Kako obnoviti človeško povezavo v svetu, ki se razpada,izdala Currency, odtis Penguin Random House.

Osamljeno stoletje Noreene Hertz Amazon 24,99 $Kupi zdaj

Edova opomba: Ta izvleček je bil posodobljen, da odraža, da HireVue v svoji programski opremi za najem ne uporablja več vizualne analize.