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yabo手机版登陆-面试环节“立人设”?AI面试官没有那么好糊弄

本文摘要:社畜们演技的顶点,往往不是献出各种各样的锅,而是应对面试官。

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社畜们演技的顶点,往往不是献出各种各样的锅,而是应对面试官。但是,现在想用立人设混合试镜,不是那么简单。

人工智能发生火灾后,很多企业试镜的接力棒也交给了AI,面经十级的打工之路被命运的后颈皮扼杀了。从去年开始,很多学校招募季节的金字招牌也在试镜中减少了AI试镜/Digitallinterview。许多采用平台以智能试镜系统为业务增长点,起着技术传火者的作用。

对应聘者来说,自己面临的是AI这种疲劳,知道感情,明确了秋毫的拦路虎,不是很多人深深地感受到了亚历山大吗?特别是应届毕业生,以前有前辈们的话,可以面对AI面试官的新事物,市场上没有什么有效的经验。今天,我们来谈谈AI试镜的实地调查界限在哪里,以及如何进攻。在AI洪水泛滥的背景下,使用者机构的阳谋看到心仪的企业和职场必须再次进行AI这一关系,不要困惑,战略上诽谤,战术上尊敬,往往是进攻下AI面试官的前提条件。

之所以这么说,是因为市场上有金主之父太多的人工智能名称和宣传评论。其中,以最适合大众规模市场的快消品领域为重灾区。

年所在学校招生等环节投入AI试镜的是食品饮料(可口可乐)、日化用品(宝洁、联合利华)等。另一方面,这些企业的职场大多没有特别的专业许可,戴着跨国500强的光环,在履历检查压力非常大的同时,学校招聘也是年轻人中引人注目的好时机,很多公司都发出寻找未来管理者的口号,竞争非常白热化,Open的Question、AI试镜、游戏项目管理等创新的录用方式也有效地扩大自己的影响力,提高品牌形象这也要求AI试镜系统必须符合两个核心意见。第一,发售时机是否足够快,在宣传中先声夺人第二,数据的多样性和算法的鲁棒性不足以防止种族歧视、通过率等爆聘者的负面情绪爆发。因此,这些品牌企业使用的AI试镜解决方案大多是第三方算法公司融合市场上更成熟的AI技术应用于研磨的体验。

这意味着人工智能试镜系统不能在可行性的粗略测试中得到一定的帮助。很难完全要求得不到报价。相反,面试官可以避免初次面试(如颜值、口音、毕业大学等)带来的偏差,让更多的人在工作场所给予的候选人享受机会。

另一方面,基于深度神经网络模型的训练逻辑和当前NLP、人脸识别、情感算法等技术天花板,申请人也有机会根据人工智能系统的考察点进行图索和逐一击退。接下来,让我们来看看这些能力不同的面试官。进攻可玩性一星:解说AI试镜这种产品通常将NLP自然语言解读技术与声音识别算法相结合,以解说形式提供与职场有关的重要信息。日本人才公司EnJapan实际上要毕业的大学生面对不提问的手机,展开了约1小时、1小时的试镜。

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视频试镜发挥更多作用的地方识别最差的人。以高盛、摩根大通、毕马威、联合利华、欧莱雅等大型集团使用的HireVue或Sonru为例,其原理是通过识别15000个特征,还包括自由选择的语言、运用的语言、眼睛的表现、声音的大小等,综合这些特征最后借助排名算法,将一定比例的最优秀候选人转入下一轮。据了解,目前希尔顿集团已经利用其算法测试了43,000多个职位。

在全球范围内,HireVue系统每季度获得100万次测试和15万次测试。正如其技术负责人所说,人类语言、肢体语言和传达的极端复杂性,对算法种族主义和潜在危害的影响必须非常小心,如果客户在一些主题中筛选了90%的求职者,就说明考察点的范围太小,不会改变。理解了这个视频AI试镜的基本原则后,不需要注意AI,也不需要比较。

我们可以找到一些算法好的tips,但是我们建议你总是充分发挥它,因为每一个习惯都可能影响你未来工作的快乐。例如,只有10%-30%的分数权重是面部表情要求的,其他大部分表现出不同面试者的语言。词汇多用于符合目标企业喜好的特征词。

求职者讨厌说被动词还是主动词,经常使用我还是我们,不频繁使用技术词汇等,不会影响系统对匹配度的评价。另一个例子是,如果有人说他们知道很快,他们可能不适合专门从事电话咨询等工作,但是如果用户知道得太快,他们很快就不了。

用同样的心寻找心灵职场最合适的状态,感觉可能比数据更可靠。进攻可玩性三星:读不懂的AI听到这里已经感受到社畜的感慨了吗?不要着急悲伤。如果意外试镜是加载社交网络的AI登场系统的话,在算法下吵架一圈后,不能卖彩票请求自己。在这方面,人工智能通常不会根据一些简单的数据来分析求职者的日常行为,从而推与工作场所的匹配程度。

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前几天,加利福尼亚的创业公司Predictim利用NLP技术和计算机视觉技术,在保姆单位应聘者Facebook、Instagram和Twitter的历史上展开了目标,预测了她们是否有可能嘲笑或者侵犯他人当然,这样的面试官很快就被业界领先了。Facebook指出该公司违反了这些信息审查求职者的禁令,因此该公司在Facebook和Instagram上大大允许提供用户数据的方法。

推特也中断了Predictim对API的采访,因为禁止将推特数据作为监视目的。类似的算法风险也再次发生在兼职平台li、nkedin上,因为第三方网站HiQ收集了linkedin的数据,预测员工什么时候可能退休。科技大厂们态度独特地区分了这样的AI试镜系统的界限,主要是机器学习不能相信地说明语调和语言的细微差异,例如嘲笑和笑话,在试镜场景中应用于非常不稳定的同时,这样的算法不能监督,也就是说具有黑箱性,本来可能敬业的员工在不告诉原因和不能说明的情况下失去工作机会的可能性很高。另外,将试镜顺利的决定性因素转移到AI,似乎也不符合技术伦理。

企业为了决策者的喜好/种族主义,必须使用小范围、单一化的数据集进行训练,AI试镜的公正性也消失了,企业有可能加剧年龄、种族等种族歧视和敌视问题。正如加利福尼亚大学洛杉矶分校(UCL)嵌入式教授安娜·考克斯(AnnaCox)所说,任何数据集都有偏差,避免真正擅长这项工作的人。现在,让AI分析录用试镜中的简单要素,是争论中前进的未来。

但是,技术车轮正在加速。IBM宣布Watson(沃森)积极搜索内部训练系统的数据,了解员工的训练和自学状况,判断他们是否没有晋升潜力,展开内部审查。

从这样比较结构化的数据中拆除到试镜录用的阶段,也许也通过了很多求职者。过去,我们看到了机械化程度低、数据结构简化的领域,文件、翻译、识别等被AI取代。现在,试镜这样充满交流感性色彩的领域也无法生存。

幸运的是,技术魔法正在褪色,掌握科学知识剑的人类一定会寻找自己和AI共事的最佳方法。在一次对决和交战中提交和优化,最后进入人机教育的阵痛。

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