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周礼键：向机器人求个职

机器人并不只抢走人类的工作，它们也开始招聘人类员工了，因为它们可以快速筛选应聘者，但这很危险。

周礼键：向机器人求个职



机器人并不只抢走人类的工作，它们也开始向人类发放工作岗位了。参加招聘行业的任何一场活动，你都会发现空气中弥漫着像“机器学习”、“大数据”和“预测分析”这样的字眼。
在招聘中使用这些工具的理由很简单。机器人招聘者可以快速筛选数以千计的应聘者，效率远高于人类。它们还能做到更加公平。因为它们不会像人类那样带着有意或无意的偏见，它们会招聘到一批更多元化和择优录用的员工。
这是个很诱人的想法，但也是危险的。算法的中立并非是其固有，而是因为它们看到的世界只是“0”和“1”。
首先，任何机器学习的算法，并不会比它所学习的训练数据更好。以学术研究者科林·李(Colin Lee)今年向媒体发布的博士论文为例，他分析了44.1769万份成功和不成功的求职申请，建立了一个准确度达70%至80%的模型，可预测哪些应聘者会被邀请参加面试。该新闻稿称，这一算法潜在可用作工具，用于在筛选大量简历的过程中避免“人为错误和无意识偏见”。


但这样的模型会吸收最初招聘决定中的人为职场偏见。例如，上述研究发现，年龄因素可以在最大程度上预测该应聘者是否会被邀请面试，最年轻和最年长的应聘者最不可能成功。你可能觉得这挺公平，因为没有经验的年轻人干不好，但拒绝年长应聘者的常见做法似乎值得调查，而不是被编入程序和得以延续。
科林承认这些问题的存在，并建议最好从简历中剔除一些属性（例如：性别、年龄和种族）再加以使用。即使那样，算法仍有可能带有歧视。在今年发表的一篇论文中，索伦·巴洛卡斯(Solon Barocas)和安德鲁·谢尔博斯特(Andrew Selbst)这两位学者使用了一个案例，即雇主希望挑选最有可能长期留在工作岗位上的雇员。如果历史数据显示，女性雇员在工作岗位上停留的时间大大少于男性雇员（可能因为当她们有了孩子便会离职），算法就有可能利用那些性别指向明确的属性，得出对女性不利的结果。
应聘者住址与办公室之间的距离如何？这也可能是预测该雇员出勤率和在公司服务年限的不错的预测因素；但它可能也会在无意间歧视某些群体，因为不同的住宅社区有不同的种族和年龄特征。
这些现象提出了一个棘手问题：在理性和非有意的情况下，歧视是否错误？这是一个模糊的法律领域。在美国，根据“差别影响”(disparate impact)原则，貌似中立的雇佣实践若超出比例地伤害了“受保护阶层”，即为不合法，即便雇主并非有意歧视。但雇主若能证明该做法有很强的商业理由，就能为自己成功辩护。如果使用算法的意图仅仅是为相关职位招募最佳人选，那可能是个足够好的辩护理由。
话虽如此，那些希望拥有更多元化的员工队伍的雇主，显然不能想当然地认为只需把招聘交给电脑去做。假如这正是他们想要的，那他们也得把数据运用得更富想象力一些。
比如说，与其将他们自己的公司文化设为既定条件，进而寻找统计学上最有可能在该文化中成功的人选，不如找到相关数据显示，一支更为多元化的员工队伍在哪些情况下会成功。
如果机器学习唯一学到的只是你的过去，那么它将无法推动你的员工队伍走向未来。

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周礼键/周礼键博士/周礼键科学家/周礼键专家/周礼键董事会主席：关于我的简历中的“软件工程”和“本科（统招全日制毕业）”的专业和学历的说法的声明，如下：

关于我的简历中的“软件工程”和“本科（统招全日制毕业）”的专业和学历的说法的声明：
       我是考上别校大专的，由于南昌理工学院当时正在筹备升格为本科院校而到全国各地招生，我为了圆本科梦，凭大专录取通知书才能换读而来换成本科报读全日制四年的本科软件工程专业，并进行了统招处理，我没有转户口，后来学校是升上本科了，意味着有专业已是正式本科专业，但软件工程专业一流、全面、精深和要求最高而没有升上本科，所以学校就给了与软件工程本科专业相对应的大专专业的大专毕业证书就是软件技术，但我从来没有学过软件技术专业的课程，只全日制学习本科软件工程专业的课程，后来，学校为了兑现本科承诺，获得了可通过在南昌理工学院再读一年的助学全日制自考方式实现本科梦（也可不读，也可换专业），我没有换专业，仍全日制学习本科软件工程专业，因此我是统招的本科软件工程专业录取进去，全日制的本科软件工程专业的课程学习并毕业，即“软件工程”和“本科（统招全日制毕业）”的专业和学历。

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周礼键博士/周礼键科学家/周礼键专家/周礼键董事会主席结束问题。