天下网商记者 张超
欧莱雅、可口可乐、亚马逊……随着越来越多的大公司，将人工智能（AI）应用于HR工作，未来你找不找得到饭碗，保不保得住饭碗，恐怕都要看AI的脸色。
欧莱雅2018MBA暑期精英项目招聘流程 第一关就是网申、Seedlink测试和面试
欧莱雅，全球最大的化妆品公司，财富世界500强中排名392位，业务遍布150个国家和地区，旗下拥有34个全球品牌，82600名员工，让无数求职者趋之若鹜。
欧莱雅每年开放15000个新岗位，同时会收到100万人的申请，相当于66个人竞争一个岗位，怎么从众多应聘者中招到合适的员工，深深困扰着欧莱雅的人力资源部门。
“对我们来说，人工智能解决方案，是应对这些挑战的最佳方式。”欧莱雅人力资源全球副总裁Eva Azoulay说。
欧莱雅的应对之策，是引进了两套专门针对招聘场景的AI系统——Mya和Seedlink。
Mya负责初期筛选，通过学历、工作经历等硬性条件，验证求职者能否进入下一环节，同时，Mya也会回答一些关于公司文化、政策和福利等问题。
在Mya提供的模拟面试场景中，Mya的名字边上会标示出「机器人」，面试体验和即时通讯软件类似。如果Mya遇到不懂的问题，面试官就会代替回答，而Mya也能够从面试官的回答中学习，如果再遇到同样的问题就不用面试官出手。
Mya 在模拟练习中与 NASA 面试者的对话 图来自网络
如果求职者过了Mya这一关，将会遇到Seedlink，这套AI系统会给出一些开放性问题，根据求职者的回答进行评分。据说它能够帮助招聘者找到更符合组织文化的人才，并拥有公司所需的技能，具有数据驱动的客观性，不带任何偏见。
Seedlink技术总监Simon Blanchard曾解释：“本质上来说，我们做的是提取一个人的自然语言，可以是文字、语音或视频形式。然后透过语言去预测这个人的个性、胜任力、文化和职位匹配等等。”
如果只看招聘效率，AI干得还不赖——过去七个月，有13000名求职者与Mya交谈，过去，筛选、安排、电话面试一个求职者需要花费HR45分钟，而Mya在4-5分钟内就能完成。有统计称，短短半年，Mya为欧莱雅英国招聘团队节省了45个工作日。
在中国，欧莱雅也早就将AI用于招聘。去年年初，有位国内大学应届生通过欧莱雅面试后发出了经验分享帖，里面就提到了Seedlink，不过跟国外不同，国内应聘者第一关就是挑战seedLink，进行三个开放问题的回答，之后才是人工视频面试等环节。
据这位应届生介绍，AI的三个开放问题，分别是关于对产品和行业的熟悉度、逻辑思维和组织语言的能力、多任务处理能力以及与人合作的能力，“公司希望能找到一个符合欧莱雅价值观的员工。”
求职者面试成功后在论坛上发帖描述欧莱雅AI面试的情况
除了欧莱雅，可口可乐，达能等公司都已经在校招环节用上了AI。
联合利华在国内的校招也使用了AI系统，今年3月还有求职者在网上发帖询问，联合利华网申是不是用AI审核，发帖者表示，“非人工的话，总感觉语音题会受客观因素影响”。随后联合利华的HR回帖称：“我们的考察是结合人工和AI。”
求职者在论坛询问联合利华HR关于AI招聘的问题
换个角度理解一下，发帖者是不是在担心，AI不能很好地理解中文语境，毕竟中文博大精深。
比如有时候对人说一句“意思一下，不成敬意”，对方会觉得你很识礼数，但是AI说不定会觉得，“你这是什么意思？”然后不明就里地给个差评pass掉了。
除了用AI招聘，也有越来越多的企业开始用AI考核绩效，在这方面，亚马逊可以说是登峰造极。
最近曝光的一份亚马逊内部文件显示，在亚马逊的仓库里，有一套强大的AI系统，可以深度自动化的跟踪员工工作状况。如果员工的工作速度变慢，或者长时间没有接触包裹（如上厕所、喝水等情况），该系统会将这些情况视作偷懒，算在“摸鱼”时间内。
亚马逊中国APP截图
很多亚马逊员工坦言，由于害怕“摸鱼”时间超过限制，他们甚至不敢在工作时间上厕所。在英国，有的仓库工人怕厕所距离太远来回时间太长，只好在过道或者车间格子里用塑料瓶解决排泄问题。
英国一家劳工保护组织的问卷调查显示，74%的亚马逊受访员工表示，上班时间会尽量避免使用厕所，因为他们担心自己错过生产目标进度甚至因此遭到解雇。
这是因为，亚马逊不光利用AI算法监工，还利用AI算法“一键裁员”，比如有员工的生产率指标数次不达标，AI系统会自动生成警告，并且最终在线生成解雇员工的指令，甚至都不需要主管或者HR来跟员工谈离职，在拥有2500名全职员工的巴尔的摩仓库中心，2017年8月至2018年9月间至少有300名员工，因未能达到生产率指标遭到解雇。
尽管Mya、Seedlink等公司都一再强调，AI可以帮助HR消除偏见，对求职者更加公平，但事实并非尽善尽美。
去年，亚马逊就被爆出招聘程序存在性别歧视，这款程序主要是用AI通过检索简历中的关键词，评估应聘者的能力以及和申请职位的匹配度，然后给简历打分，帮HR分担压力。
结果，工程师们发现AI在打分时，给男性求职者的简历打分明显比给女性打分高，也就是说AI更偏爱男性求职者。
这主要是因为AI学习的样本来自于亚马逊过去10年内收到的所有简历。这些简历中，男性求职者和录用者居多，因此AI在学习过程中就有了认知，认为男性应聘者比女性更优秀。
因此，AI在分析简历时，会识别暗示应聘者性别的关键词，比如“女子学校”、“女子篮球队”等，通过这些关键词推断应聘者的性别，并降低女性应聘者简历的评分。
工程师们也搞不定这个问题，于是这个程序在应用一年后，被亚马逊高层宣布关停。
由此可见，如果学习样本存在局限，AI并不一定能够做到客观中立。
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