来自剑桥大学的研究人员在《哲学与技术》(Philosophy & Technology)期刊上称:“人们对于能解决面试偏见等问题的新方法越来越感兴趣。”AI的实际应用正愈发普遍,但在通过视频或应用指标遴选求职者方面仍处于“伪科学”的水平。
曾有人力资源专业机构向媒体放话,称AI技术有望对抗偏见。
研究发现,2020年一项针对500名人力资源专业人士的跨国调查表明,近四分之一的从业者正在利用AI“以自动化方式选拔人才。”但这种减少偏见的探索似乎并未奏效,剑桥大学性别研究中心博士后研究员Kerry Mackereth在采访中表示,这事完全就是在“扯淡”。
她解释道:“这些工具无法通过训练获得单纯识别工作相关特征的能力,也不能从招聘过程中剔除性别和种族因素。这是因为人类总认为,一位员工是否优秀会不可避免地与其性别、特征和种族存在内在关联。”
也有研究指出,一些公司还发现这些工具本身也存在问题。2018年,亚马逊就宣布放弃开发AI驱动型招聘引擎,因为发现其会从简历中检测性别并歧视女性求职者。
“现代颅相学”
研究人员还特别关注那些能够“分析候选人言语与肢体动作细节”的工具,据称这些细微要素也能体现对象是否符合特定职位的要求。
研究合作者Eleanor Drage博士则坦言,这类视频与图像分析技术“没有科学依据”,并将其斥为“现代颅相学”——即依靠颅骨形状推断性格与智力的虚假理论。
她强调:“他们认为可以通过面部观察了解对方的性格。这种想法就跟测试工具一样根本不靠谱。AI没办法‘透过’面孔看到真实的内在。”
剑桥工具截屏
研究人员们还与六名计算机科学专业的学生一道,构建起自己的简化版AI招聘工具,基于所谓“五大”人格特征对候选者照片进行评分:
但最终评级还是会受到种种非相关变量的影响。
Drage博士写道:“在使用这些工具时,可以看到只要调整图像的对比度/亮度/饱和度,AI得出的性格结论就会发生变化。”
The Register指出,其他调查也得到了类似的结论。
德国一家公共广播公司甚至发现,在视频中佩戴眼镜或头巾,也会影响到候选者的最终得分。
英国特许人事与发展协会(Chartered Institute of Personnel and Development)的Hayfa Mohdzaini指出,他们的研究表明只有8%的企业雇主会使用AI技术来筛选求职人才。
“AI确实可以加大候选人才库的整体规模,借此帮助组织提升多样性水平——但如果规则和训练数据不完整或不准确,也有可能错失很多优秀的求职者。”
她总结称:“目前,用于对候选者言语和肢体语言进行分析的AI软件尚处于起步阶段,其中当然蕴藏着巨大的机会,但也有风险与之伴生。”
好文章,需要你的鼓励
英国国家医疗服务(NHS)正将无人机纳入常规医疗物流体系。自今年2月起,无人机每天在雷恩斯公园和圣乔治医院之间运送血液等诊断样本,飞行仅需3分钟,比公路运输快约85%,且碳排放减少高达98%。目前已有逾2000名患者受益。NHS计划将该服务扩展至圣赫利尔、克罗伊登等多家医院,最终惠及约180万名患者。该网络由英国医疗初创公司Apian与谷歌旗下Wing合作运营。
AgentLens是Explyt公司联合俄罗斯学术机构开发的AI编程助手评测基准,通过分析完整人机交互轨迹而非仅看最终结果,从五个维度评估代码智能体的真实表现。
边缘AI计算厂商Aetina宣布,将在其DeviceEdge AIE-KT风冷系列和新款AIE-PT无风扇平台上支持英伟达全新Jetson T3000和T2000模块。T3000基于Blackwell GPU,最高提供865 FP4 TFLOPS算力,功耗70W;T2000则提供400 FP4 TFLOPS,面向视觉AI代理和自主移动机器人等场景。两款模块预计2027年第一季度上市,支持Nemotron、Cosmos 3等英伟达AI软件生态。
韩国梨花女子大学提出Splash框架,通过识别AI模型中的"休眠参数"并只在其中训练触觉能力,让小型多模态AI在学会感知材质触感的同时,完整保留原有视觉语言推理能力。