您进行了梦dream以求的电话面试，并且感到紧张。等待电话响起时，您可以自己泡杯茶，接电话之前，您数到三。

现在，假设您的面试官是一个名为Vera的机器人。

俄罗斯初创公司Stafory联合创始人Alexei Kostarev表示，他的公司开发的Robot Vera由人工智能(AI)算法驱动。

“这是机器学习，”科斯塔列夫说。他解释说，他的公司使用140万次采访，维基百科和160,000本书对Vera进行了编程。

薇拉(Vera)刚开始进行电话采访时，她遵循了剧本，但此后发生了变化。

莫斯科的科斯塔列夫通过电话告诉法新社：“维拉了解候选人给出的答案。”

尽管机器人招聘人员将吸引那些试图降低成本的公司，但也可能会有另一个更微妙的优势。

科斯塔列夫说：“例如，当(候选人)对工作机会提供反馈时，他们(说)了他们不会告诉...人的更诚实的事情。”

Stafory说，Robot Vera目前有200个客户，这些公司都是大型公司，然后通过常规面试和最终选择来挑选被选的应聘者。

偏见的危险

更广泛地说，人力资源专家正在寻求AI解决方案，以从整体上加快招聘流程。

美国公司 ZipRecruiter正在宣传一种实时选择服务，每个工作机会都会立即发布在多达100个网站上。

眨眼间，其算法便遍历了在ZipRecruiter注册的1000万求职者，以找出最适合该职位描述的求职者。

然后，准雇主会选拔最优秀的候选人，从而使招聘工作变得不那么费时。

ZipRecruiter负责人Ian Siegel告诉法新社，该系统运行良好，因为“雇主不太擅长描述他们想要的东西，但是当他们看到时，他们知道他们想要的东西”。

随着时间的流逝，随着人力资源工作人员对他们首选的候选人的支持，算法在检测公司正在寻找什么样的个人资料方面变得越来越好。

到目前为止还算不错，但是当然有一些顾虑。

首先，这些算法学习速度如此之快，很难弄清它们如何做出如此关键的选择。

人们还担心，当机器人的所有学习都来自人类时，它们将无法抵抗偏见或偏见等弱点。

ZipRecruiter正在尽最大努力在其算法中考虑偏差的风险。

Siegel在电话中说：“但问题是，算法是如此复杂，有很多不同的信息，我们无法对它是如何与匹配进行反向工程的。

'需要两个'

总部位于巴黎的人力资源初创企业协会(LabHR)的杰里米·拉姆里(Jeremy Lamri)表示，应对这种风险的一种方法是关闭系统中的AI。

他说：“告诉机器要寻找的东西就足够了;不需要机器学习。”

随着雇主寻找具有学习能力，适应能力和团队合作能力等软技能的应聘者，技术一直在发展。

拉姆里说：“如果明天有人发明一种扫描仪，可以通过看着你的眼睛就能分辨出你在工作中能否表现出色，那么我认为大多数(公司)都会采用它。”

Adecco招聘部门Badenoch&Clark和Spring的负责人Laurent da Silva说，但是如果机器可以做出最初的选择，那么最终应该由人来决定。

他说：“这就像在我们的私人生活中一样。”

“人工智能可以帮助促进会议，但最终，两个真正的探戈者需要探戈。”