How AI is changing the job marketplace
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人工智能在求职和招聘过程中扮演着越来越重要的角色。它帮助求职者微调他们的简历和求职信，同时雇主也能筛选申请者。但这项新技术并非总是能做到完美。</context> <raw_text>0 本集由亚马逊的Blink视频门铃赞助。通过易于安装的Blink视频门铃，让您的门口更具连接性。更多的连接。嘿，我来这里约会。更多的快递。嗨，我有两个塔可饼。哦，谢谢。我们马上就下来。还有更多的回忆。艾伦，我有个惊喜。全新的Blink视频门铃，配备两年电池、头到脚的高清视图和简单的设置。立即访问Amazon.com/Blink，仅需69.99美元。

本播客的支持来自《商业破碎了吗？》，这是BU Questrom商学院的一档播客。什么是短期主义？它是一个流行词，还是确实影响企业和经济的东西？请在本播客结束时听取最近一集的预览。WBUR播客，波士顿。

这里是《On Point》。我是梅格娜·查克拉巴尔蒂。我的名字是肯迪安娜·科林。我住在俄亥俄州的哥伦布市。目前我就读于俄亥俄州立大学，主修英语，走的是预法轨道。我预计在完成大四课程后进入法学院，也就是明年。所以这意味着现在肯迪安娜正在寻找一份暑期工作。只是一份简单的入门级工作，这样她就可以在这个夏天赚一些额外的钱。

几周前，她申请了一家名为Stretch Lab的健身房的销售助理职位，有人给她发短信安排面试。然后他发了整整一段文字告诉我，这基本上会是一个人工智能机器人来面试我，并确保我看起来专业并做好准备，你知道的，就把它当作一场真正的面试，就像是和一个真实的人交谈。为什么我不能和一个真实的人交谈呢？我不知道。

肯迪安娜说，这是她第一次听说人工智能进行面试，但她对这个想法并不反对。她觉得这就像是在和手机上的Siri对话。但一旦面试开始，事情就有点偏离轨道了。前两个问题还算顺利。它们并不是深奥的问题，比如生命的意义之类的。只是，你知道的，问你的名字、工作经验，然后问

在第三个问题之后，她开始一次又一次地说“垂直杠杆普拉提”，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提，垂直杠杆普拉提。

我们可以继续下去。你只是工作。实在是太奇怪了。非常令人毛骨悚然。并不是因为她只是一次又一次地说，而是她说的方式。就像是在模仿人类的本性。就像是一个绕口令，或者有一刻她在笑。我没有录下那部分。然后她还深吸了一口气，做各种各样的事情。

我想，呃-呃。我想，如果我不录下这一切，没有人会相信我。肯迪安娜，与你一起感到呃-呃。她被告知面试结果将提交给经理审阅，但几周过去了，肯迪安娜仍未收到公司的回复。尽管如此，她并不太担心。她说这次人工智能面试实际上给了她一个红旗，她将寻找其他夏季机会。

现在，肯迪安娜的经历并不罕见。根据世界经济论坛的数据，88%的公司已经使用人工智能进行初步候选人筛选。而帮助工人进行求职申请的公司Resume Builder最近对900多家公司进行了调查，发现约23%的公司已经使用人工智能进行像肯迪安娜经历的那种面试。

另一方面，求职者也在使用人工智能寻找适合自己的公司，以便撰写简历和求职信，特别是寻找方法来调整这些文件，以满足另一端的人工智能可能正在寻找的内容。

现在，我们似乎每周都在发现人工智能如何彻底改变我们的生活。今天，我们将讨论它如何改变我们寻找工作的方式，以及雇主寻找工人的方式。

希尔克·谢尔曼加入我们，帮助我们了解这一点。她是纽约大学的调查记者和新闻学助理教授，也是《算法：人工智能如何决定谁被雇佣、监控、晋升和解雇，以及我们为什么需要反击》的作者。谢尔曼教授，欢迎来到《On Point》。谢谢。

你好，你好吗？很好。我现在也要向你保证，我不是一个人工智能面试官。但是你知道吗？这些实际上是我在思考的事情。作为一名新闻学教授，我们如何确保在Zoom上或通话中，实际上是一个人，对吧？这正是就业市场中发生的事情。确实如此。老实说，我最近在节目中更频繁地说这句话，因为有一天，他们会把我从这里推下舞台，用人工智能取代我们电台中的许多内容。一些听众可能希望这些数据尽早到来，但让我们谈谈就业市场。我们发现有关人工智能在求职或就业市场中普遍存在的数字有点模糊。你会如何描述这一点？

是的。我的意思是，这很难统计，对吧？因为，没有公司需要告诉政府监管机构。我们没有官方统计数据或任何东西。但我们有调查，我们有公司会自我披露。在我写书的时候，我与很多公司进行了交谈。所以我与所有的人交谈，我认为很多求职者会理解的第一点是

如果他们，知道他们是否会理解他们遇到了人工智能，但如果你去任何大型求职平台，Indeed、LinkedIn、Monster、ZipRecruiter，你知道的，所有这些公司都使用某种形式的人工智能，对吧？这并不意味着什么，但这是一种重要的接触。然后我们知道，尤其是大型公司，他们使用申请者跟踪系统，这些系统，曾经就像是那种被美化的电子表格，您会跟踪：好吧，这个人申请了，我们面试了他们，他们被拒绝了，他们进入了下一轮。所有这些，最大的供应商现在也都内置了人工智能功能。我们并不确切知道，比如公司A是否启用了它，但我们看到人工智能在这里被使用。我们看到它在视频面试、音频面试中的使用。我们看到它在评估中被使用。我们要求求职者玩游戏。然后公司也在人工智能背景调查中使用它。他们可以使用人工智能检查你的社交媒体历史，所有这些事情。因此，我们在整个招聘渠道中都看到了它。

求职者看得见吗？不一定，对吧？我的意思是，如果你的头像开始谈论垂直杠杆普拉提，你就知道有什么不对劲，对吧？但如果你提交了简历，你怎么知道它会发生什么，对吧？你不会知道人工智能正在筛选它。是的。我只是想深入了解人工智能在你刚才描述的每一个层面上是如何被使用的。让我们快速听一下伊丽莎白·塞纳的介绍。

她解释了雇主为什么可能会寻求人工智能来帮助招聘过程。她在耶鲁大学担任职业教练，也帮助公司进行招聘。

她给我们举了一个使用人工智能非常成功的例子。我刚做了一个搜索，寻找一家初创公司，规模很小，刚获得A轮融资，有17人。他们有一个增长营销总监的职位空缺。这个职位收到了1400份申请。他们没有人力资源来处理。我们所做的是使用人工智能来开发一个能力网格。我们说，这里有五件我们绝对想要的事情。

对所有这些简历进行评估。我们把这个列表从500份简历减少到80份。然后我亲自审查了这80份。

在我们完成这个过程后，我又回去看了其余的，因为我想确保我没有错过任何人工智能可能错过的人。实际上，它做得相当不错。所以，谢尔曼教授，人工智能在我们考虑的任何领域中的应用，其中一件事情就是它做得很好。我的意思是，它缩短了可能需要几周的过程，缩短到几天。

在招聘领域，这似乎是对这项技术非常强大且积极的用法。

是的，我的意思是，它使招聘变得更加高效，对吧？它将分析每个人的简历。它没有人类的问题，对吧？我们是这样的，如果我饿了，我会更脾气暴躁。也许我会更消极地看待候选人。人工智能供应商提出的一个巨大承诺是，他们说，这将更加高效。您可以降低劳动成本。我们看到一些公司已经削减了人力资源部门或人才招聘部门，对吧？

它将没有偏见，并找到最合格的候选人。确实如此，它使其更高效，节省了大量资金，您更快地雇用人。但我们实际上并没有看到很多证据表明这些工具能找到最合格的候选人，并且没有偏见。实际上，当我开始研究它时，我发现一些系统中存在很多偏见。我们将详细讨论这一点，因为它在今天与任何涉及人工智能模型的事情中反复出现。

但在寻找最合格候选人方面，你说没有太多证据表明它成功？没有。

是的，正是如此。我认为求职者直观地认为，他们觉得，“等等，我申请了这些职位，我真的过于合格或非常合格。为什么我没有收到回电？”但这只是一个直觉。但我们知道，根据哈佛商学院的调查，乔·富勒教授问了2000多位德国、美国和英国的C-suite领导者。当这些公司使用人工智能工具时，他们询问：“你的系统会拒绝合格的候选人吗？”几乎90%的人表示是。

因此，领导者们自己，企业的领导层知道，他们自己知道他们的人工智能工具确实会拒绝合格的候选人。你问他们关于他们获得的效率与最终转化为金钱之间的得失，对吧？相对于可能错过一些合格候选人。

正是如此，正是如此。因此，你知道，这仍然大大提高了公司的效率。你必须像，知道，我的意思是，这家小初创公司，收到了1400份申请。但我们看到，我的意思是，当我几年前与谷歌交谈时，他们说他们收到超过300万份申请。IBM收到超过500万份申请。那是几年前的事情。因此，随着生成式人工智能的发展，我们看到申请数量至少增加了50%左右。因此，你可以假设每个开放的职位，有时会收到成千上万的申请。

甚至高盛也表示，他们的暑期实习项目在一个夏天收到了超过220,000份申请。规模如此之大，以至于公司觉得，你知道，如果一些合格候选人被拒绝，那很糟糕。但我们实在无法让人类审查所有这些。这压倒了一切。好吧，还有另一个地方

人工智能旨在帮助事情变得更高效，但这变成了一场军备竞赛，因为，正如你所说，随着生成式人工智能的出现，工人们就像，“我要申请150个不同的地方。”是的，正是如此。你知道，听求职者在线的声音有趣的是，几年前，他们感到非常沮丧，因为他们觉得，“哦，我们将所有这些申请发送到一个黑洞，永远得不到回复。”我认为他们现在感到有些被赋予了权力，因为生成式人工智能

现在可以帮助他们撰写和生成求职信和简历。人们对此开玩笑。就像是“人工智能对抗人工智能，愿最好的人工智能获胜。”因为，大家都知道公司也使用人工智能，尤其是在招聘的早期阶段，对吧？我们看到很多公司在拒绝时使用人工智能。当候选人池较小时，当你可能只剩下10、20、30个人时，

你引入人类来进行招聘，对吧？这仍然没有消失。但我们往往将拒绝外包给软件。现在我们正在与希尔克·谢尔曼教授讨论人工智能如何改变我们招聘新员工的方式，以及员工如何寻找工作。我们稍后将有更多内容。这是《On Point》。在《On Point》。

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本播客的支持来自《商业破碎了吗？》这是BU Questrom商学院的一档播客。最近一集探讨了当公司追逐快速收益而失去长期目标时短期主义的潜在危险。我认为这是一个巨大的问题，因为我认为这是一个行为问题，而不是系统性问题。当我看到这些改变资本主义的系统性想法时，我感到害怕。

在您获取播客的任何地方关注《商业破碎了吗？》，并在本播客结束时坚持听取预览。

我们收到了许多听众关于他们自己人工智能招聘或求职故事的反馈。因此，实际上，我们联系的一个人是位于纽约的梅菲尔德·菲利普斯，他在项目管理方面工作了25年，并且在过去几个月中失业。他发现使用人工智能申请工作的整个过程非常令人愤怒。你正在与这些申请者跟踪系统互动，对吧？

我刚遇到一个，它在流程的最开始接受了我的简历，填入了我的名字。仅此而已。然后有一大堆经验列表要求我填写。我直接关闭了申请。对我而言，这种将所有负担都放在你身上的做法，简直是对你的才能的不尊重。你要求一份包含所有信息的文件。使用它。

不要指望我们将其复述给你。这在某种程度上表明了职业生活会是什么样子。

这是泰勒·詹森。他是位于纽约的电影制片人和编辑。多年来，他通过自由职业工作来维持生计。但新冠疫情改变了这一切。现在他正在寻找更稳定的工作。他最近与一个名为Robin的机器人进行了面试，这让他感到非常不安。会有很长的停顿，我想，哦，我可能应该说更多的东西，但...

我不明白这如何对我产生影响，如果这是真正的人工智能，他们只是会将我的回答转录成文本。我的互动有多尴尬并不重要。而且我没有与另一个人保持眼神接触，让他们知道这对我来说很奇怪。所以，我不知道我的，我不知道。这是一个我希望不会变得更擅长的奇怪事情。再来一个。这是来自乔治亚州洛根维尔的Shree。她给我们留言，谈论她如何使用人工智能来帮助进行职位筛选。

我使用人工智能帮助我寻找我所在地区的公司申请。我使用人工智能撰写我的求职信。我认为求职信已经过时，但一些公司仍然要求它们。因此，人工智能查看我的简历并撰写一份非常出色的专业求职信。然后一旦我能够获得面试，我就

使用人工智能进行准备，将我的简历与职位描述进行比较，以确定我需要准备回答的类型的问题。这就是来自乔治亚州洛根维尔的Sri。教授，您的书逐章详细阐述了求职过程中每个层面发生的事情，对吧？我很想将这些丰富的细节和故事引入到这里的节目中。所以让我们从您向LinkedIn这样的地方提交简历时开始。具体来说是LinkedIn。

会发生什么？我们看到两种技术，我认为梅菲尔德在这里也有一个有趣的经历，对吧？他们被问道：“嘿，我们填入了您的姓名和地址。您能在我们的电子表格中添加所有其他信息吗？”我认为这实际上发生得很频繁。当我与ZipRecruiter的首席执行官交谈时，他说他们检查了市场上所有的简历解析器。

几年前，他们发现大约50%到60%的时间，诸如您的工作经验等字段被复制到电子表格的错误字段中，因此很多信息可能会丢失，这些问题是如此基本。这里的问题太基本了。因此，我经常向求职者推荐使用

像JobScan这样的人工智能工具和其他工具，实际上可以帮助您，您上传职位描述，上传您的简历，它会告诉您，哦，像大多数人工智能工具会认为您与职位有80%、90%或更高的重叠。这就是您想要追求的目标。是的，稍等一下。是的。JobScan。是吗？是的。

好的。还有其他几个这样的工具可以帮助您。我并不推荐它，但我知道。但我想说的是，这确实是有帮助的，因为我遇到过一些非常沮丧的申请者。他们无法弄明白为什么他们的简历无法通过。他们使用JobScan，它帮助您找到在简历上放置的正确关键词，并考虑可转移技能，这样可以提高您的匹配率，然后您就可以更容易地通过。因此，我们真的需要重新思考我们撰写简历的方式。生成式人工智能可以提供帮助，但也要考虑如何使其更易于机器读取，所有这些事情。我想听到您再次说JobScan这个词的原因是，我知道在听这个小时的内容时，很多人会记笔记，帮助他们的求职。因此，再次强调，不推荐JobScan，但这是一个您...

实际上，我也在记下这个，以防我将来需要您建议人们使用的工具。好的。因此，再次，像这样的简历筛选，发生了什么？我想这取决于公司，但对于一些大型公司，他们会如何处理这些数据？有两种方式。一种是让人工智能查看职位描述，检查所有简历之间的重叠程度。

这实际上并不是很高效，因为求职者和生成式人工智能或他们使用的其他工具非常聪明。因此，您知道职位描述中的技能，您可能必须将它们写在简历上。因此，它实际上并没有筛选出很多人。所以这非常低效。因此，许多公司所做的是，他们将当前在职的人选取出来，

比如说，如果您想雇佣一名会计师，而您已经有50名会计师在工作，您会假设，您知道，50名会计师都很成功，他们经历了招聘的所有考验和磨难。我将使用他们的简历，将其输入人工智能工具，并告诉它，找出这50名会计师有什么共同点，并雇佣那些人，对吧？就把我输入给你的简历告诉我哪一个相似。这就是

实际上，当我与就业律师和其他在人工智能供应商向公司推销其软件时，被召入的人员交谈时，他们发现有时，实际上是超过有时

这些工具在某种奇怪的事情上进行预测。例如，有一次在某个简历筛选中，它学习到“托马斯”这个名字与公司成功相关。因此，如果您在简历上有“托马斯”这个词，您会得到更多的分数。这可能指向

可能是人工智能，听起来很奇怪，做了它最擅长的事情，对吧？它获得了一堆简历。它进行统计分析，寻找模式。也许这是针对某个技术部门或公司，您通常会有更多男性而非女性工作。也许堆中有更多的托马斯。因此，这成为了一个预测因素。但显然，这并没有意义，对吧？这只是随意的。这对您的...可以我插一句吗？...指向您的能力。是的，当然。因为这变得非常有创意。

因为即使在简历筛选的层面上，我的意思是，在您的书中，您写到偏好被赋予这些模式，但它们也在贬低简历中可能出现的其他词，对吧？是的，完全正确。

您有一个例子，比如说，我属于一个女性国际象棋俱乐部或女子足球队。我们对此一无所知。因此，这可能是性别歧视，对吧？因为可能更多女性在她们的简历上有这些词，您知道，我认为这就是这些工具出现问题的地方，因为规模是前所未有的，对吧？如果您使用人工智能工具处理公司所有的进来的简历，您可能会对数以万计的人进行歧视，而不是仅仅一个招聘经理。我还发现，在某种情况下，如果您的简历上有“棒球”这个词，您会获得更多的分数。如果您上面有“垒球”这个词，您会获得更少的分数。同样，指向性别歧视，另一个工具使用“叙利亚”和“加拿大”作为成功的预测因素。这可能是基于国籍的歧视，对吧？因为您在偏爱那些，而贬低其他人。您知道，可能会有各种各样的偏见潜入。我认为这里有趣的是，实际上这些公司并没有发现这一点。

他们是在引入外部顾问时发现的。因此，这并不是常规的事情，但实际上这些工具中内置了这种常规。我们在监督这些工具方面做得并不好。好吧，让我们听听卡米尔的故事。她在加利福尼亚州圣巴巴拉。她与我们分享了这个故事。她在生物技术领域工作，自二月份以来一直失业。她说，她遇到的人工智能驱动的申请者跟踪系统，或ATS，

ATS系统非常令人沮丧，正如您所说，教授，她认为它们是歧视性的。不出所料，ATS软件的设计目的是尽可能筛除尽可能多的申请者，因为雇主和招聘者被申请淹没，无法逐一审核。因此，他们找到一些任意的理由将您筛除。例如，您不仅可能使用的关键词太少，使用太多也会被过滤掉。更糟糕的是，他们几乎肯定有非法歧视的罪名。例如，系统不会直接标记年龄歧视，而是将您视为过于合格。

我有生物化学博士学位，但我也49岁。我确信年龄歧视是一个因素。因此，现在我正在跟日期玩捉迷藏，正如我被教导要避免过于合格的筛选。您还可能会被列入黑名单，因为ATS系统在公司之间相互沟通。因此，假设我在三月份被安进拒绝。那么生物科技公司BioRad在九月份甚至更晚之前都不会审查我的申请。

人工智能在求职和招聘过程中发挥着越来越大的作用。它帮助求职者微调简历和求职信，并帮助雇主筛选申请人。但这项新技术并非总是正确的。</context> <raw_text>0 谢尔曼教授，我一直在从求职者和雇主的角度思考这个问题，因为我觉得一家公司会说：“这些是我们发现在这个职位上成功的员工类型。因此，我们正在寻找具有这些特质的人。”这是有道理的。

完全有道理。但与此同时，这不会降低他们找到可能拥有某些额外技能（他们实际上并没有认为与工作直接相关）的员工的机会吗？但如果由人工筛选，他们会说：“我们正在努力通过这个产品接触某些群体，等等。也许我们需要一个有关系的人。”

与该群体的联系。没错。我们知道，多元化的团队实际上更有利于业务发展。因此，招聘你已经拥有的、你经常通过人为偏见获得的员工，对吧？例如，女性和残疾人在

劳动力高层职位中人数不足的原因。这部分是由于人为偏见，对吧？所以，你不想一次又一次地招聘相同的人。你坚持你目前拥有的技能和能力，而你可能着眼于未来，并认为：“我真正需要的是有进取心、有创造力的人。”而你可能在工作中没有这些特质，对吧？我们一次又一次地看到，如果你招聘，很多招聘经理只是拿出旧的职位描述，然后添加三个技能。

所以你会有这些冗长的清单，你会觉得：“这真的是我们需要的吗？”我认为，通过观察今天在职的人员，问题还在于你实际上应该只关注技能和能力。但我们会将整个简历输入这些系统，你知道，一家最大的供应商过去会在人们的视频上进行情绪表达分析。我们有时仍然会看到这种情况出现。

我觉得这与工作无关。你可能会歧视那些微笑较少或面部表情不同的人。不要那样做。你会进入一个领域。我们真的应该只关注技能和能力，而不是你的外表，也不是你的谈吐方式。

这些事情不应该成为招聘决策的一部分，但人工智能正在将它们带回来。这让我们直接进入面试和在面试中使用人工智能。这是亚伦。他从加利福尼亚州沃尔纳特克里克给我们打电话，他在面试中遇到了人工智能机器人。我已经找工作六个月了，试图在特别糟糕的时机转换职业。我已经……

与人工智能机器人进行过面试。通过电话，我还与奇怪的化身进行过面试。他们会问一些好问题。你肯定是在与能够思考并与你进行对话的东西交谈，但这很不寻常，我仍然失业。谢尔曼教授，我们必须在这里更多地讨论面试，因为在你的书中，你一开始就讲述了

2018年你看到的这项技术的一个非常引人注目的故事，这在人工智能领域就像几百万年前一样。你能否告诉我们这个故事？是的，我实际上完全偶然地第一次遇到了这项技术。我在华盛顿特区参加了一个会议。我需要搭车去火车站回到纽约。我叫了拼车，叫了Lyft，坐在了后座上，我问司机他最近怎么样。他说：“我今天过得很奇怪。”

我说：“哦，真的吗？”没有人对我说过这句话。他说：“你知道，我参加了一个与机器人的面试。”这是在2017年末。我从未听说过招聘机器人。

他申请了一个行李搬运工的职位，他接到了一个电话，但他认为他是在和机器人说话。所以历史在八年内重演。现在我们又回到了机器人招聘。而且，你知道，我开始调查，我去参加了一个会议，然后其中一家公司开始展示他们的工具。你会看到，你知道，这些盒子会观察面部表情，并写下皱眉、这个和那个，以及你的情绪，以及

不，我要插一句。我真的很震惊。细节令人难以置信，对吧？因为这又是2018年。正如你所写的那样，在被面试者的图像上，这几乎就像他们制作电影一样，对吧？正如你所说，脸上、眼睛、鼻子和呼吸处到处都是小点。这正是你在电影中想象的那样。这让我大吃一惊。我认为这是，你知道，有新事物，这是一种新的招聘方式。当我开始调查并与专家交谈时，我想，“哦，等等。”他们说，

面部表情分析，我们不知道在工作面试中需要什么样的面部表情才能在工作中取得成功。没有科学依据，你知道。这就像，“哦，不。”所以，如果你过分地扬起眉毛，并且在这方面获得了高分，这将等同于，因为它给出了一些，就像，进行了情绪分析，对吧？例如，厌恶、快乐。它会预测什么，实际上是由之前参加过工作面试并现在正在工作的员工校准的。所以如果，

你知道，我问你，你的优势和劣势是什么？你笑了。如果我在工作面试中笑了，那么我可能会获得优势。而且，你知道，我们都知道这完全是武断的。这与你的工作能力无关。而且还有各种文化因素。我的意思是，当涉及到表情和肢体动作时，有……

男人和女人是不同的。同样的动作可能意味着完全不同的东西。没错。这就是为什么，你知道，我很高兴地说，你知道，像这个领域最大的供应商之一，他们已经放弃了这项技术。这感觉有点像打地鼠游戏，因为两年后，另一家小型创业公司会想出这个主意，因为他们会说：“哦，我们发现了这个。你可以这样做。”他们有一个招聘问题。

所以我们认为我们可以使用情绪表达分析。我说：“不，我们已经证明这是错误的。请停止。”但我希望公司，你知道，我们比八年前我开始这项研究时对人工智能更加批判。我认为这是因为我们已经了解到存在偏见，存在问题。我们不能仅仅，你知道，使用这些系统而不监督它们。是的。谢尔曼教授，请稍等片刻，因为我们必须稍作休息。我们将继续与你一起调查人工智能如何改变招聘和求职体验。这是On Point。On Point中对人工智能报道的支持来自MathWorks，它是用于技术计算和基于模型设计的MATLAB和Simulink软件的创建者。MathWorks，加速工程和科学领域的发现速度。了解更多信息，请访问mathworks.com。

以及来自奥林工程学院，该学院致力于通过“人工智能与社会”等课程向学生介绍人工智能在工程中的伦理意义，olin.edu。

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我只想提醒您一下我们下周正在制作的一个节目。它来自加利福尼亚州帕洛阿尔托学区（斯坦福大学所在地）的新闻，该学区实际上正在取消其高中的一些荣誉课程，原因是担心公平性，以及认为如果不同水平的孩子在同一所大学学习，孩子们可能会学得更好。

因此，如果您所在的学区也一直在进行这种所谓的“去等级化”或“去轨道化”，我们想听听您的想法，无论您是教育工作者、家长还是学生。

它是否真的提高了学习质量？它是否使教学更容易？或者它是否降低了您作为教育工作者例如可以为不同需求的学生提供的服务？对于家长和学生来说，它是否使学习不那么困难？

对您来说更有意义。所以我们下周将讨论去等级化或去轨道化。拿起您的手机，查找On Point VoxPop应用程序，并通过这种方式向我们发送您的故事，或者致电617-353-0683。这是下周的内容。今天，我们再次讨论人工智能和求职。谢尔曼教授，请稍等片刻，因为我们想听取一位雇主的观点

所以我们与Claudia Kloss进行了交谈。她是网络安全初创公司Vidoc Security Lab的联合创始人。当然，她是一家小型公司，不像我们一直在谈论的一些大公司。但Claudia最近有两名申请者实际上是人工智能。他们不是人类。他们是假的。但他们在公司的招聘过程中走得很远。直到Claudia最终感觉到有些不对劲。是的。

这个人被邀请参加与我的最后阶段面试，然后我注意到有些不对劲。因为这不仅仅是连接不良，这个人的图像不是……他在说些什么，图像和化身以及他的声音之间存在延迟。

我还开始询问他以前的工作和工作。我问他是否远程工作。他不知道他自称工作的公司的总部在哪里。他还说他在欧洲的一个国家生活了一段时间，但他甚至无法说一句该国语言的话。

在发现这个所谓的“人”实际上不是人，而是一种深度伪造或化身之后，Claudia说她的公司不得不重新审查他们的招聘方式。所以这次事故后我们完全改变了。我们改变了与人们进行面试的方式。所以首先，我们会更仔细地查看他们的领英资料和简历。我们在招聘流程的最后阶段邀请人们进行现场面试。

我们在招聘流程的早期阶段尝试提出与文化相关的疑问。例如，“你在大学里最喜欢的咖啡馆是什么？”以确保这个人真的知道自己在说什么。远程操作非常困难，因为您现在可以访问ChatGPT。我们可以快速搜索信息，但这是我们能做的最好的事情。

Claudia的公司发布了一本指导性电子书，以便其他公司可以从他们的错误中吸取教训。她理解为什么大公司可能会将人工智能用作初步筛选工具，但他们不会将其用于她的公司，因为这对他们来说没有意义。但她仍然很谨慎，并表示至少就目前的技术而言，没有替代品。没有人类的替代品。

您可以进行初步筛选，但说实话，在技术层面，我们没有一个能提供100%准确性的工具。您仍然需要人工在人工智能之后进行二次检查。而且，不幸的是，由于您使用的是自动化流程，您可能会以某种方式伤害人类，因为他们可能是一个提交简历的真实人类，但格式并非人工智能所知。

而且，你知道，你基本上会被机器拒绝。谢尔曼教授，这让我们回到了这个问题：人工智能是否真的帮助公司找到他们想要的员工？他们通常对此满意吗？

他们甚至知道它是如何工作的吗？供应商甚至知道它在筛选什么吗？是的，是的。我的意思是，我认为这就是我认为我们需要做更多的事情的地方，因为我认为很多时候公司使用生成式人工智能或深度神经网络。部分原因是，即使是构建这些系统的人也不总是知道系统是如何工作的。

我们看到的是，很多人工智能供应商都是初创公司。他们必须非常快速地将产品推向市场。所以我想，你知道，他们都是出于好意，但并没有进行大量的测试、红队测试或任何你称之为的偏见测试，这需要很长时间

在这里完成。然后，想要使用该软件的雇主也不想开始进行几个月的试点测试。他们只想开箱即用。他们想省钱。他们不想雇人来监督系统。这是人力资源，对吧？它通常被视为公司的成本中心，对吧？它不会产生利润。因此，您可以节省任何成本，您都想购买这些工具。因此，并没有对这些工具进行大量的检查。所以我也担心这一点。我与这么多首席人事官交谈过，他们告诉我，“哦，是的，

我们使用这个游戏或这个工具，我们和你提出的问题一样。我们发现它实际上对我们不起作用。所以我们停止使用了。”这很好。但我当时想，“你能公开地说出来吗？这样下一家公司就能吸取教训。”但对此并没有什么兴趣，因为这些公司通常害怕集体诉讼。他们会出来说，

“哦，我们使用了这个游戏，”然后越来越少的女性通过了。可能有成百上千甚至成千上万的女性可能会对该公司提起集体诉讼。因此，我们看到围绕这些工具存在大量的沉默，我认为这无助于我们构建更好的工具，并了解哪些工具有效，哪些无效。

这是一个问题。现在再加上这一点，在工作面试中链接，你甚至无法分辨是人还是化身在和你说话。你知道，你必须引入一些首席执行官带回来的老式方法，例如进行面对面的面试，因为你再也无法分辨了。所以这就像，你知道，我们有AI对抗AI。我们真的不知道最后谁会赢。似乎公司抱怨他们找不到合适的员工。求职者抱怨。这需要成千上万的

申请才能获得面试机会。所以这行不通。这真的从根本上就坏了。让我问你一些你发现人工智能在求职中被使用的行业。你说卡车运输是一个很大的行业，航空公司在某些地方也是如此？是的。所以我们看到它最常用于行业所谓的

高容量、高周转率的工作。所以我们经常在零售业、快餐业看到它。我们还在卡车运输中看到人工智能的使用很多。聊天机器人用于弄清楚，“好吧，你有卡车驾驶执照吗？是，否。”然后，你知道，你进入下一轮。达美航空公司一度使用人工智能视频面试来招聘空乘人员，

我们还看到亚特兰大公立学校一度使用人工智能作为其招聘流程的一部分来招聘教师。所以我们看到它正在逐渐蔓延。如果想在投资银行或银行工作，我们也经常看到它。你真的不能，尤其是在纽约，你无法通过任何招聘。都是人工智能筛选。而且，你知道，我和在纽约攻读研究生课程的人交谈过，他们都是非常优秀的人才。

甚至计算机程序员、数量分析师，他们说，“你知道，这个学期我参加了400次面试。我甚至无法获得实习机会，因为都是人工智能筛选。”是的。你知道，我突然想到，这在数据分析中一直是一个问题。我们最终可能会创建一个系统，在这个系统中

当员工越来越擅长玩转人工智能系统时，例如找到要使用的关键词或让人工智能帮助他们修改求职信等，

该工具最终实际选择的是擅长此方面的人，对吧？而不是那些擅长他们试图被雇用的工作的人。你明白我的意思吗？是的，完全明白。我认为，你知道，你会发现那些擅长玩转系统或利用系统为自己谋利的人，对吧？在招聘中一直都是这样。

但这感觉像是打了兴奋剂。我确实担心那些没有这些技能的人，对吧？就像之前有人说的那样，他们担心年龄歧视。这让我想到。我们没有任何数据。我们不知道。我们知道一个案例，平等就业机会委员会对一家公司采取了行动，因为它公然歧视。如果你在简历上写了你的年龄，并且你超过55岁，作为一名女性，你就会被淘汰，而另一次是超过60岁。但我们不知道这些系统内部发生了什么。所以我确实担心

很多这方面的事情。我认为这对人们是不公平的，对吧？而且，就像所有节目一样，这就是为什么我说，你知道，我们需要反击，因为这是第一代人工智能工具。或者，你知道，我们可能处于第二代，但这还处于早期阶段。我认为我们所做的是，就像，我们自动化了

就像，你知道，简历并不能很好地预测你在工作中的成功程度，对吧？我们知道人们非常擅长查看职位描述，并将必要的技能添加到简历中。你知道，也许如果一个为期两周的Python课程，你写上你会Python，而有人是高级开发人员，你无法分辨这些区别。

所以简历很糟糕。工作面试也是如此。实际上，它们也不是很好，因为有些人非常自信，他们会表现出能力。然后他们开始工作。你会想，“哇，他们真的不擅长这个。他们只是擅长谈论它。”

所以我们使用这些有缺陷的系统。所以我实际上认为我们需要考虑如何更全面地招聘？我们还可以进行哪些评估，其最高的预测实际上是，我的意思是，这对于任何人来说都不足为奇，那就是让某人做这项工作，来评估他们是否擅长这项工作？这对大多数公司来说通常是不可行的。你不会雇用100个人三个月，然后解雇99个人。但我们可以构建虚拟现实评估或其他一些评估，这些评估会关注工作的核心

核心能力并进行测试。但这真的很难做到。测试软技能真的很难，几乎是不可能的，对吧？如果你能解决这个问题，那将是一个价值数十亿美元的评估行业，你将赢得大奖。所以，但我们需要，你知道，雇用更好的人

一些愤世嫉俗的就业律师告诉我，“什么更公平？运行一个随机数生成器。这实际上更公平。每个人都有相同的机会被选中。这与任何这些工具一样好。”这预示着不好的兆头。大多数公司可能都不想这样做，对吧。

谢尔曼教授，你能稍等一下吗？因为在我们时间用完之前，我只想再次听取我们听众的声音，因为他们确实为我们提供了许多实际的第一手经验。这是来自俄勒冈州独立市的凯勒。我发现，当我制作简历或求职信时，

我几乎不得不从职位描述本身复制粘贴，否则在某些情况下甚至不会被考虑面试。好的。这是来自加利福尼亚州萨利纳斯的杰森。他实际上担任他大学雇主的多个招聘委员会成员。他最近注意到，正如我们一直在讨论的那样，人工智能生成的申请数量呈上升趋势。但杰森说它们都很糟糕。

它就像一根刺眼的大拇指。很明显它是人工智能生成的，以至于这几乎就像我的学生复制粘贴并被发现抄袭一样，这使得候选人被淘汰。

所以，如果你要使用人工智能来求职，请以一种掩盖它是人工智能的方式来使用它，因为它还没有达到你可以让它写一个提案，然后它会100%地呈现出真实性的地步，尤其是在求职过程中。

所以谢尔曼教授，我必须说，我想继续提醒自己人工智能可以带来的优势。我们谈到了数量问题。

理想情况下，人工智能的承诺之一是，如果小心谨慎，它应该减少人为流程可能带来的偏见，对吧？因为没有人说过两个人之间的面对面面试是没有偏见的，对吧？我们自己也有偏见。完全正确，完全正确，是的。但与此同时，我们可能还需要几代人，我们

我们会到达那里的。但你刚才说的话让我想到，最终问题不在于人工智能。问题不在于人。问题只是找到合适的人有多难。是招聘流程本身。没错。但是，如果你解决了这个问题，你就会拥有一个价值数万亿美元的产品。

完全正确，完全正确。我认为它只是，你知道，转向人工智能或数字化只是向我们展示了该系统一直以来有多么有缺陷。我们从数据中知道这一点，对吧？我们知道，例如，我认为在一到一年半的时间内，几乎有50%的人辞职了。你知道，很多人抱怨，这不是正确的招聘，等等。这是一项非常艰巨的工作。

招聘合适的人。通常情况下，就像，当他们开始工作并且在工作时，你最终才能评估他们在工作中的能力，对吧？这非常困难。而且，就像，有很多没有受过培训的人，对吧？我的意思是，你知道，很多人必须招聘。他们从未接受过这方面的培训。所以这真的很困难。是的，你知道，我的结论是，也许应该这样，对吧？也许有些流程不应该很容易，对于某些流程来说，这种，就像……

或者这种无摩擦流程的香格里拉根本就不会发生。我们最终谈论的是人。也许应该这样。但我们只剩下大约一分钟了，谢尔曼教授。我再次想到所有正在收听节目的、尤其是在这个充满挑战的新环境中仍在寻找工作的人。

你会给他们什么建议？你会推荐哪些具体的工具？你知道，首先，就像，你知道，我总是对每个求职者这么说。这不是你。这是一个数字游戏，对吧？这不是说你没有资格。只是，而且每个人都知道这一点。就像我和大型求职者交谈过一样。

他们知道，任何人都需要成百上千份申请才能找到工作。所以这不是你，继续努力吧。看看我们看到的所有内容，例如如何制作机器可读的文档

所以我想，你知道，像老式的方法一样，我们会告诉人们，“试着脱颖而出。”这就像人类会说的话一样，“有两列，颜色，图像，没有这些。机器无法读取这些。使用简短的可量化的句子，所有这些。我有，你知道，并在领英上找到我。我有很多提示，我认为这些提示对大多数系统都有效，对吧？我实际上不知道哪个系统每次都有效，但我们对事情如何运作有一些了解。所以不要放弃。

我们最终必须改变这个系统。

好吧，如果你想在领英上找到谢尔曼教授，她的名字是Hilke Shellman，S-C-H-E-L-L-M-A-N。你邀请了这位教授。是的。而且只有一个我。你会找到我的。她的书是《算法：人工智能如何决定谁被录用、监控、晋升和解雇，以及为什么我们需要反击》。谢尔曼教授，非常感谢你。感谢你邀请我。我是Meghna Chakrabarty。仍然不是机器人。这是On Point。On Point。

本播客的支持来自Is Business Broken？这是来自BU Questrom商学院的播客。公司应该如何在短期压力和长期利益之间取得平衡？在对当前利润的无情追求中，我们是否牺牲了未来？这些是在BU Questrom商学院最近举办的小组讨论中提出的问题。完整的对话可在Is Business Broken播客上获得。收听预览。

0 仅仅在你的脑海中，什么是短期主义？如果字典里有一张图片，那是什么图片？我先举一个难看的例子。当我还在担任全球行动主义和辩护负责人，也就是为公司辩护的银行家时，我和日本东芝合作过。那些家伙有五个不同的行动主义者，每个人对他们现在应该做什么都有截然不同的想法，就像短期主义一样。

非常不同的观点。不幸的是，在股东的压力下，该公司不得不经历两轮不同的拆分、出售和进行股东投票。我的意思是，该公司实际上破产了，因为领导层不得不屈服于那些甚至无法就

短期内需要什么达成一致的股东的压力。对我来说，当这种行为问题出现时，你处于压力之下，你无法长远思考，就会变成一场真正的灾难。托尼，你没有这样的董事会。我的意思是，显而易见的，我的意思是，你看，有季度收益，我们都知道。你有一些企业

会不遗余力地实现季度盈利，对吧？然后我们会讨论分析师以及是什么导致了这种情况。我甚至不会去讨论这个。但是，也存在很大的压力，迫使企业，如果你有一系列企业，就出售该投资组合中的一个部分。作为一名经理，你会说，等等，这是一家非常好的企业。今年可能下滑，但它是一家伟大的企业。

另一个是研发支出。你知道，如果你想的话，你可以削减你的研发支出，你可以在一两年内达到你的目标，但我们都知道这将导致公司走向何方。你每天都能看到这些决定，你也能看到那些没有做出这种牺牲的企业。我认为从长远来看，他们会赢。

安迪，我要转向你。也许你想举一个人们抱怨短期主义但我不认为存在的例子。我并不真的相信它存在。我的意思是，再说一次，我甚至不明白它是什么。但我听到的是，我们讲述一些故事，然后强加给他们这样的想法：如果他们表现不同，考虑长远，他们就会表现不同。这并不是真正的科学。

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