未来的雇人机制很可能是由人工智能驱动的。由于AI能够综合而准确地评估应聘人的能力并给出报告和雇佣的理由，比起HR，有雇主表示会更倾向于相信AI的判断。

　　人工智能的另一大优势在于其能在短时间内浏览完大量简历，这也是人力所不能及的。针对企业雇佣系统而打造的，Frrole的主打产品深感科技（DeepSense）人工智能便应运而生。

　　一位体验者直接表达了他的感受：“深感科技将我简化为一系列数据。它从我的社交资料中提取信息，从LinkedIn到Twitter，它都‘窥探’了一遍，试图用简单的数据来总结我的人生档案。如此一来，招聘人员也许能更有针对性地发掘和了解潜在的员工。在试着去了解候选人时，他们往往会带着自己的个人偏见。或许这种技术并非绝对可靠，但我认为，通过用数据展示的方式，人工智能驱动的系统有望消除一些偏见。”

　　对于一些科技公司来说，AI在缩短申请审核的过程中发挥的作用可能是最有价值的。加拿大Ideal公司最早引入这项技术，以建立一个由AI驱动的人才筛选和匹配系统。在他们的设想中，寻找潜在候选人应当是快速对数据进行分类的过程，而不是让一个人阅读数百份简历。

　　首席执行官Somen Mondal将这项技术比作一个数据推荐引擎，就像亚马逊或Netflix给用户传送定制性信息一样——是抵御应聘简历洪流的第一道防线。如果Ideal与一家公司的求职者追踪系统相连，它便能计算出哪些人申请了工作，并将其与已经被聘用且表现良好的员工进行比较。

　　人工智能不擅长分析应聘者的软性技能

　　以一位前微软员工为例。Mondal表示：“我们的系统能够理解微软是一家科技公司，因此它能模拟和分析它的工作环境。然后，它就能够训练自己如何非常准确、聪明地进行选择——不仅是为了效率，也是为了招聘的质量，这意味着要聘用更合适的人来做这份工作。”这之后，技术人员会将其他缺失的部分联系起来，并向招聘人员提供建议：根据他们以往的表现和技能，你应该聘用哪些人，以及为什么要聘用他们。Mondal称，就像招聘人员能够在工作中越做越好一样，他们的技术也会随着时间的推移而改进。

　　这项技术并不一定适合所有职业领域。例如，它对改进零售、资讯或银行等职位的应聘流程大有裨益，但也许并不是帮助公司寻找下一任销售VP的最佳选择。它也无法理解应聘者的个人气质和公司文化是否契合。蒙达尔表示：“人工智能不擅长做的事情就是分析人的软技能，或者说是，软性背景。我们的目标是让合适的人来面试，而在此之前，大量的简历投递也意味着巨大的负担，单靠人力也许没法浏览完所有的申请……但当涉及到‘这个人合适吗？我们能和这个人谈谈，来进一步评估吗？’的时候，对这些事情的管理，显然还是需要人力来进行主导。”

　　不过这并不能阻止Frrole公司继续探索人工智能的上限。目前，深感科技依靠分析一个人的行为来评估他的人格。它从公开的社交数据中提取和分析信息，并将其结果提炼为个体的行为和个性特征——比如评估对方的团队合作能力和学习能力等——目的是为求职者节省可能花费在考试或制作传统简历上的时间。

　　Frrole公司的联合创始人Kalkat表示，在招聘管理人员时，许多企业的招聘流程的第一步便是使用深感科技。它关注应聘者的个性和人格，试图与对方建立更好的个性化的交流，而不是从大量的申请者中进行海选。“我们不是在设计一个背景调查工具，”他说，“我们在一开始就对对方进行面试，你要试着了解候选人，或者弄明白如何与他交谈。一旦对候选人的档案做了分析，它就会立刻提供相应的简要分析总结。”

　　相对而言，AI的判断有多准确？

　　随着时间的推移，Frrole公司呈现其分析结果的形式已经发生了变化。Kalkat解释道，在评估招聘“什么是有用的和正确的”时，他们剔除了任何可能与标准有效性或工作表现无关的分析结果。例如，应聘者的个人Twitter信息原本被用于分析其本人的焦虑和抑郁指数等方面，如今这些数据不再被包括在个人资料档案之中。“无论如何，鉴于这一类别的数据的单一性，它不再是心理健康的衡量标准。”他说，并认为这一改变将帮助深感科技更公正地评估应聘者，最终生成比招聘人员更准确、全面的分析报告。

　　他声称，随着对数据的深入挖掘，人工智能将继续得到改善，而人类在这一领域“不太可能有任何重大飞跃”。他说，通过排除种族、年龄或性别等特征，深感科技可以尽量摒除招聘时的偏见。它还有助于“用DISC和Big Five等标准框架界定应聘者的个性属性，这些框架已连续使用了50多年，雇佣团队很容易就能以标准化的方式理解它们。”

　　在未经应聘者同意的情况下分析他们的个人资料可能听起来令人生疑，但实际上，公开信息对雇主来说是公平的。为了了解应聘者是否适合这个岗位，招聘人员上网浏览他们的社交媒体资料，这样的景象并不罕见。比方说，LinkedIn的存在是为了吸引人们关注你的专业能力，而深感科技的存在则让你的个人档案得到全面的展示。

　　对此，Kalkat认为：“关键在于我们要做符合伦理道德的事情。”他表示，深感科技不会判断你谈话的内容，它的关注点在用户使用的语言模式上。举例来说，使用更多代词的人可能更不开放，而使用更多积极词汇的人可能更随和。重要的是突出的特征，而不是具体的内容或情感。他说：“这样做有利于技术在不受言论内容干扰的情况下了解‘真实’的人。”

　　语境为王！针对社交平台的数据分析方法论

　　人工智能干预招聘流程的目的是简化招聘程序，消除雇主对雇员的偏见，但它也引起了人们的担忧。Frrole在其2018年的报告中发现，机器学习并不能完全适用于各个场合，在很多情况下，它仍存在缺陷。人们担心该系统在分析用户的社交行为时，是否能有效地区分应聘者的言论是恶意的，还是只是玩笑话，这对于人工智能对保姆等工作的应聘评估而言至关重要。

　　在Twitter这样的社交平台上，语境就是关键。在平台成熟的传播机制下，用户转发推文的用意可能会与这篇推文真正的含义相悖。要读出文本中的讽刺，需要一定的语境线索，甚至可能需要去理解和分析文本中特定的大写或标点符号。Kalkat表示，分析用户发言的语境是公司一直在做的事情，通过多年积累下来的经验，“我们现在正处于一个很好的阶段”。他补充道，未来，公司计划将语言学知识引入人工智能，以便人们可以上传他们所写的样稿或论文，供心理语言类研究引擎进行分析。这样做，深感科技能够更好地理解网络俚语和行话。

　　“深感科技并没有强硬地表明哪个应聘人应该被选去做某个特定的工作，而哪个应聘人应被淘汰。”Kalkat说，“招聘机构拥有100％的控制权。他们从过去可用的数据中了解现已有的雇员所表现出的特征，以确定招聘的标准，或在必要时对其进行修改。他们用这些标准来客观地了解未来的候选人，并通过后续的数据来证明这种选择的正确性，这样他们就可以消除自身对雇员的主观偏见。”

　　现下深感科技仍处于研发的成长阶段。AI从书面文字中提取意义的能力日益增强，可见其前景之乐观，最终实现招聘智能化的公司可能会因此受益。Ideal和Frrole公司都表示，他们的用户基础在不断增长，雇主们对人工智能招聘的兴趣在不断攀升。Mondal说：“我真的认为2020年将是人工智能和招聘的重要一年，我们会脱离简单的、机械的自动化阶段，进入真正的智能领域。”