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Ep 68: CEO of Mercor Brendan Foody on Evals Replacing Knowledge Work, AI x Hiring Today & the Future of Data Labeling
2025/6/4
Unsupervised Learning
B
Brendan Foody
Brendan Foody: 我认为目前人工智能在评估文本信息方面已经非常出色，几乎达到了超人的水平。无论是面试记录、书面评估还是简历信息，AI都能进行高效的分析和评估。然而，这种能力在经济中的应用还远未普及，存在巨大的发展空间。我们公司致力于利用AI技术解决劳动力市场的信息不对称问题，将全球的人才与机会连接起来。我相信未来AI将能够自动化许多评估流程，使招聘更加高效和客观。我设想的未来是，AI能够提供对候选人工作表现的置信区间预测，减少人类在招聘过程中的干预。当然，人类的判断在某些方面仍然很重要，例如评估候选人是否具有激情和是否容易相处。因此，我认为AI和人类招聘人员应该协同工作，让人类招聘人员能够专注于与最有潜力的候选人互动，而不是浪费时间在不太可能被录用的人身上。
Brendan Foody: 我也关注到数据标注领域的快速变化。过去，模型不够完善时，可以通过众包方式进行数据标注和评估。但随着模型变得越来越好，需要更高质量的人才直接与研究人员合作，以发现模型的不足并改进其性能。因此，我认为数据标注市场将向高质量人才倾斜。总的来说，我认为AI在人才评估领域的应用前景广阔，但也需要不断关注技术发展和社会影响，以确保其能够为人类带来真正的价值。
Deep Dive
This chapter explores the current state of AI in talent evaluation. AI excels at text-based assessments but still faces challenges in areas like evaluating 'vibe' and passion. The rapid improvement of reasoning models has significantly enhanced AI's capabilities.
- AI is close to superhuman at evaluating text-based information like interview transcripts and resumes.
- Reasoning models have greatly improved AI's ability to handle context and focus on relevant information.
- AI still struggles with multimodal assessments, such as evaluating a candidate's 'vibe' or passion.
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