AI面试官来临,教你三招搞定他

2019-11-13 17:52:22

你永远不知道你的面试官是人类还是人工智能。人工智能面试官来了。作者为我们总结了相关策略。让我们看看

俱乐部动物的大部分表演技巧要么专注于各种投掷罐,要么用来与采访者打交道。

然而,在“介绍人”的帮助下完成面试过程并不容易。

自从人工智能之火爆发以来,许多企业面试的接力棒也被交给了人工智能,人工智能扼杀了所有“10级”求职者的命运。

自去年以来,许多学校招聘季的金字招牌在面试过程中加入了人工智能面试/数字面试。许多招聘平台以智能面试系统为业务增长点,扮演着技术沟通者的角色。

至于申请人,恐怕很多人在知道自己将面临人工智能时会感觉到亚历山大(Alexander),一种不知道如何疲倦的感觉,也是一个识别力的“路障”。

对于应届毕业生来说尤其如此,他们过去总是被他们的高年级学生和高年级学生的言行所引导。他们可以面对“人工智能面试官”的新事物。市场上真的没有多少有效的经验可供参考。

今天,让我们来谈谈人工智能面试的边界在哪里,以及如何“攻击”它。

如果你发现想要的企业或职位需要先通过人工智能水平,不要直言不讳。战略蔑视和战术关注通常是“战略”下人工智能面试官的先决条件。

这么说的原因是市场上有太多的“黄金爸爸”用人工智能的名字来进行宣传。

其中,最接近大众市场的快速消费品领域受到的冲击最大。大部分“人工智能面试”标志首先出现在招聘过程中,如食品饮料(可口可乐)、日用化工产品(宝洁、联合利华)等。

一方面,这些企业中的大多数职位都没有特殊的职业限制,他们被500强跨国公司的光环所笼罩,所以简历筛选的压力非常大。

同时,学校招生也是年轻人“密切关注”的好机会。许多公司会使用“寻找未来经理”的口号。竞争非常激烈。开放式问题、人工智能面试和游戏评估等创造性的招聘方法也能有效地帮助他们扩大影响力,增强品牌形象。

这也决定了它的人工智能面试系统需要满足两个核心需求:第一,它推出的时间是否足够快,足以在宣传中“抢先他人”?第二,数据的多样性和算法的健壮性是否足够高,以避免因歧视、通过率等而引发候选人的负面情绪。

因此,这些品牌企业采用的人工智能面试解决方案大多基于第三方算法公司的经验,结合市场上一些较为成熟的人工智能技术应用。

这意味着人工智能面试系统只能在初步的粗略筛选中起到一定的辅助作用,很难从根本上决定是否获得录用。相反,它可以避免面试官基于感性判断(如颜色值、口音、大学毕业等)带来的偏见。)在面试开始时,让更多的求职者有机会。

另一方面,基于深层神经网络模型的训练逻辑,以及当前自然语言处理、人脸识别、情感算法等的技术上限。,也给候选人机会遵循这种模式,并根据人工智能系统的调查点逐一分解。

下面我们不妨一个接一个地遇到这些能力不同的特殊面试官。

该产品通常将自然语言理解技术与语音识别算法相结合,以问答的形式获得一些与工作匹配相关的关键信息。

日本人才公司要求即将毕业的大学生用只提问的手机进行一小时的一对一面试。采访包括126个问题。看到求职者最终被辱骂窒息...

这种“采访者”首先使用语音算法对发音、语调等进行统计。分析申请人的反应速度、心理情绪等。此外,借助nlp算法,对答案的关键词和语义进行分析,结合与企业业务和工作需求相关的问题,如“P&G八题”及其快速消费品必须问的变体,对匹配度进行初步判断。

面对这些完全根据声音和语言特征选择候选人的面试者,因为他们的参数都是人为设置的,并且一些隐藏的感知偏好被预先消除,所以他们在判断上相对公平,在策略上也可以有针对性。

首先,我们知道大多数面试软件都是预先设定好问题和答案的标准问题。例如,前面提到的en japan测试软件是过去15年面试问题和答案的集合,主要涉及基本信息、工作技能、个性特征等。

与有时谈论放松家庭气氛或问一些棘手问题来施加压力的人类面试者不同,人工智能面试系统通常只会互动并一目了然地提问。只要你在参加面试前做更多的作业,了解雇佣组织的企业文化和雇佣哲学,无论是快节奏的、创造性的还是全球性的,等等。,并适当地调整和有意识地训练自己的声音,你可以避免许多意想不到的情况。

与此同时,正如老师在高考前反复提醒的那样,"漂亮的笔迹能给人留下更多的印象",最好用一种好的方式回答人工智能问题,并尝试用一些机器逻辑来组织语言。

因为人工智能主要是基于实时语音传输、关键词提取和匹配、语义理解来确定求职者是否想要匹配工作描述。因此,通过明确一些必要的硬技能并有针对性地指出陈述中的一些关键词,如领导力、国家项目、转化率、团队意识等,来匹配和筛选人工智能会更有帮助。

只要你遵守规则,你可能会认为人工智能比现场面试容易。

如果你正在寻找的公司更强大或者对技术了解更多,那么你将有更大的机会遇到像视频ai这样的高级面试官。

简而言之,视频人工智能面试是基于智能问答。人工智能还将实时分析候选人的面部表情和肌肉运动,以判断候选人答案的真实性及其个性倾向,并在多个维度上检验候选人是否接近企业的理想候选人。

听了许多学生的心声后,恐怕天已经半冷了。难道连翻白眼、东张西望这样的表情都有可能“背叛”自己吗?你现在能通过看《对我撒谎》之类的东西来救我吗?

除了必要的网络检查和gfd(见人类面试官也需要注意你好),如果我想成为一个好的面试官,恐怕我必须在技术认知方面打一场准备好的仗。

我们可以放心,该算法没有足够的科学依据来实现人工智能对人脸表情的情感识别。就连微软、谷歌和ibm等人工智能巨头也没有严格的情感识别算法,这在应用于招聘场景时很可能会产生严重的误导。

因此,求职软件监控情绪和过滤求职者也被认为是不合适的。例如,偶尔皱眉并不意味着“愤怒”的情绪,也不意味着面试官必须具有难以合作的特点。视频采访更有效地识别那些表现最好的人。

以高盛、摩根大通、毕马威、联合利华和欧莱雅等大型集团使用的hirevue或sonru为例。它的原则是通过识别15000个特征来判断一个人的反应、情感和认知能力,包括选择的语言、使用的词汇、眼睛表情、声音大小等。然后结合这些特征,根据以前“成功”候选人的特征数据库来判断一个人的反应、情绪和认知能力。最后,通过排名算法,让一定比例的最佳候选人进入下一轮。

据了解,希尔顿集团已经使用其算法采访了43,000多个职位。在全球范围内,hirevue系统每季度提供100万次面试和超过150,000次就业前评估。

然而,正如其技术总监所说,“人类语言、肢体语言和表达的极端复杂性要求我们非常关注算法偏差和潜在的有害影响”。如果客户在某些主题中筛选出90%的求职者,这意味着“调查点的范围太小”,将会有所改变。

在理解了这段视频中人工智能面试的基本原则后,你会发现你不需要对人工智能小心翼翼。尽管我们可以找到一些擅长抛出算法的技巧,但我们也建议每个人都像往常一样玩,因为每个习惯都可能影响你在未来工作中的乐趣。

例如,只有10%-30%的分数权重由面部表情决定,而其余大部分取决于受访者的口头表现。在词汇方面,使用更多符合目标企业偏好的特色词汇。求职者喜欢说被动动词或主动词,经常使用“我”或“我们”,经常使用技术词汇等。,这将影响系统对匹配度的评估。

另一个例子是语调。如果有些人说得很慢,他们可能不适合电话咨询等工作,如果他们说得太快,用户将无法理解。利用同理心找到最适合理想位置的状态,也许“感觉”比数据更可靠。

你感受过社区动物的荒凉吗?不要担心悲伤,如果你“不幸”的面试是阅读你的社交网络的人工智能启动系统,那么你只能在算法下“裸奔”后买一张彩票来安慰自己。

在这个层次上,人工智能经常根据一些复杂的数据分析求职者的日常行为,然后推导出与职位的匹配度。

不久前,加州初创公司predictim利用自然语言处理技术和计算机视觉技术扫描保姆求职者的脸书、instagram和推特历史,预测他们是否会欺负或骚扰他人,以及他们是否对孩子有不良态度。

当然,这样的采访者很快遭到了行业的抵制。

脸书认为,该公司违反了开发者使用这些信息审查求职者的禁令,从而极大地限制了该公司对脸书和instagram用户数据的访问。

twitter还中断了predictim对其api的访问,理由是禁止出于监控目的使用Twitter数据。

类似的算法风险也发生在求职平台linkedin上,因为第三方网站hiq收集linkedin数据来预测员工何时离职。

主要技术公司将他们的态度与这种人工智能面试系统明确区分开来的原因是,机器学习不能可靠地解释语调和言语的细微差异,例如讽刺或笑话,而且它在面试场景中的应用非常不稳定。与此同时,这种算法是无法监督的,即它们是黑箱,一些原本可能专心致志的员工可能会在不知道原因或解释的情况下失去工作机会。

此外,给予人工智能面试成功的决定性因素显然不符合技术伦理。

如果企业由于决策者的偏好/偏见而直接使用小规模的单一数据集进行培训,人工智能面试的公正性将不复存在,甚至企业在年龄、种族等方面受到歧视和排斥。可能会恶化。

正如加州大学洛杉矶分校人机交互教授安娜·考克斯所说,“任何数据集都是有偏见的,将那些真正擅长这项工作的人排除在外。”

目前,让人工智能分析招聘面试过程中的复杂因素似乎仍是一个有争议的未来。

然而,技术的车轮正在加速。Ibm宣布将利用沃森积极搜索内部培训系统的数据,了解员工的培训和学习情况,判断他们是否有晋升潜力,从而进行内部评估。然而,从这种相对结构化的数据到面试和招聘过程,它也可能接近大量的求职者。

可以说,过去我们看到了一些机械化程度高、数据结构化的领域,如文档、翻译、识别等。被人工智能取代。今天,充满情感交流色彩的采访也未能幸免。

幸运的是,技术的魔力正在消退。手持知识之剑的人类最终会找到与人工智能“合作”的最佳方式。我们将在一场接一场的战斗中迭代和优化它,最终摆脱人机磨合的阵痛。

作者:脑极体,微信公众号:脑极体

这篇文章最初是由“大脑极体”发表的。每个人都是产品经理。未经允许禁止复制。

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