【科技．未來】分析求職者性格 人工智能請人更可靠？
人力資源（HR）部門在公司需要裁員時毫不手軟，但這部門似乎開始面臨被大幅取替的危機。在美國財經新聞媒體CNBC上月初舉辦的人力資源峰會上，IBM行政總裁Ginni Rometty聲稱，其人工智能（AI）系統Watson可預測員工將離職，準確率高達95%。事實上，幾乎每間《財富》世界100強公司都已設有數據分析團隊；一些公司已把AI或自動機器應用至招聘和在職培訓上，可提高招聘效率及改進完善HR部門功能。但是，應徵者又是否喜歡面對機器？使用人工智能或自動機器，又是否真的比較可靠？
缺少面對面式的招聘未必人人喜歡或適應。英國特許人事與發展協會（CIPD）會員事務總監David D’Souza認為：「人們重視人際連結，不論是面試中與（未來）上司的互動，還是招聘過程最後的清晰回應。AI招聘的一大挑戰在於，它雖然更有效率，但減少了人際接觸。」瑞典心理學家Malin Lindelöw提醒，面試是雙向的：「應徵者來到面試會想，這是不是我想工作的地方？這是不是我將來想共事的人？面試過程中的感受會大大影響他們的決定。我很懷疑機器在這個過程中能做什麼。」
效率雖高 卻沒有人情味
去年5月，求職網站Indeed推出了文字及語音測試，供僱主用來評核應徵者。42歲的Jeremy Maffei去年10月首次參與了自動面試，應徵數碼廣告專員。在不足10分鐘的面試裏，Maffei被要求形容自己最大的成功和失敗，令他憤怒的是，不知道連線的另一端到底有沒有人回應：「非常沒有人情味。」
在芝加哥一家地區銀行任職初級信貸分析師的Alex Huang形容，被AI面試和分析，就像有人躲在看不見的角落攻擊他。Huang去年5月大學畢業後寄出了30份求職信，約10間公司要求他進行視像面試，其中一半都使用HireVue的平台。「我過不了第一輪面試，根本沒有給我機會充分表現自己。」 Huang稱是視像面試的方式讓他無法過關，他甚至不知道哪一間公司用AI分析面試片段。他最終落戶的銀行，一直以真人面試，該銀行的信貸經理Tony Velasquez說，Huang是他在職場三十年中遇過表現最好的五名員工之一：「我是老派人，我想見人，問問題，直視他們雙眼。」
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單靠機器招聘也有其限制。例如那些較少使用社交媒體甚至互聯網的應徵者，便無法依靠DeepSense之類的工具分析。 DeepSense創辦人Amarpreet Kalkat認為，應徵者的好壞，很多時取決於其性格。DeepSense的系統會從Twitter、LinkedIn等社交媒體收集應徵者的公開數據作情緒分析，把結果歸納成行為特質和性格，分門別類為團體合作、學習能力等，繼而評估應徵者的性格和預測其行為，並產生一篇關於應徵者的摘要。
職場評價網站Glassdoor首席經濟學家Andrew Chamberlain補充：「不是所有應徵者都會把最好的一面放上網，因而難以發掘他們。」 D’Souza對LinkedIn上的個人檔案亦有保留：「人人都是『有策略』、『擅長與人合作』、『主動』，但當人人都有這些特質，你將難以區分。」
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此外，美國康奈爾大學社會學及法律教授Ifeoma Ajunwa認為，雖然DeepSense使用公開資料完全合法，但未必合乎倫理：「當你在Twitter上發文，你肯定不會想像到有一天會被收集，並對你不利。」這正是24歲保母Malissa Nielsen的遭遇，她曾經同意讓兩個家庭經Predictim檢查她的社交媒體帳戶。Predictim是類似DeepSense的線上招聘平台，可以分析保母應徵者的Facebook、Twitter或Instagram貼文評估其性格，並明言若果拒絕受查會對求職不利，評核結果只能交給招聘的父母，不會告知應徵保母。Predictim宣稱可評估保母的性格，例如是否有禮貌、願意與人合作和「正面」等。
Nielsen說，她在社交媒體上一直小心謹慎，認為讓僱主了解更多無傷大雅：她每周去教會一次，不咒罵人，正在攻讀幼兒教育學位，希望將來開幼稚園，但當她發現系統在「欺凌」和「不尊重」方面沒有給她最好評價，她嚇呆了。她本來以為只是讓招聘父母看看自己的社交媒體，沒想過會被演算法剖析人格，也沒人把評估結果告訴她：「我想知為什麼它會這樣看我？」 Nielsen說，「機器明明沒有感情，它應該不能判斷出那些結果。」
語境複雜 演算法受質疑
Nielsen的例子暴露了有關這些AI或機器招聘系統的諸多問題。首先是到底它們有多準確？在社交平台，語境脈絡無比重要，很多時需要「爬文」才能知道帖文的來龍去脈，否則容易斷章取義或不明所以。要讀懂字句中的諷刺意思或一些「網絡紅物」（meme），或需要理解特定情境或文化。公民自由團體電子前線基金（Electronic Frontier Foundation）律師Jamie L. Williams指出，現時大部分用來解讀線上圖片或字句意思的演算法欠缺人類讀者的脈絡和常識，即使是Facebook的演算法，也未必能區分無害留言和仇恨言論：「年輕人圈子有他們才明的笑話，而且多數語帶諷刺。一些演算法聽起來『態度不好』的說話，在其他人聽來可能是政治宣示或合理批評。」
《華爾街日報》記者Jason Bellini曾親身試用DeepSense的性格分析工具，摘要的內容用字空泛，說Bellini有時可能比較緊張、喜歡面對挑戰。同樣親身試用的The Verge記者Megan Farokhmanesh形容摘要就像星座運程，例如摘要說她多疑、準時完成工作，但她深明多疑本是記者的特質，又笑說以其交稿時間，上司絕對不會同意摘要的分析。 DeepSense創辦人Amarpreet Kalkat解釋：「DeepSense不是要說某個職位應該或不應該聘用誰，它不是淘汰工具。招聘機構有100%控制權。」
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上文節錄自第162期《香港01》周報（2019年5月14日）《人才招聘悄悄演變 AI做HR好過人類？》。
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