面試無疑是最考驗心理素質的人生時刻之一。
想象一下，你面對的不再是面試官，而是一個能夠抓取你所有“微表情”的人工智能，它可以從你的一顰一笑中分析出你的性格、情緒、動機等心理狀態，甚至是跳槽概率。
短短30分鐘，就可以從你的種種表現中獲取50萬個數據點，算法再根據這些數據來評估你的表現，為你的洞察力、領導力等指標打分。
這不是《黑鏡》中的劇情，今年的面試季，迎接你的，可能就是這樣的一位AI面試官。
其實，AI面試官並非疫情下的“新產物”，近年來，越來越多的企業注意到“AI技術+面試場景”這塊蛋糕。
2017年初，滴孚科技的國內首家AI視頻面試產品“壹面”誕生；2018年2月，近嶼智能發佈國內首個AI面試SaaS平臺；2019年6月，獵聘發佈AI智能識別面試系統“魔鏡”。
據悉，“魔鏡”能夠在很大程度上模擬真實面試場景，通過機器學習對候選人進行360°全視角分析，通過預測算法對語言指標及非語言指標分別進行收集與分析，最終得出候選人的勝任力報告。
“魔鏡”在研發過程中，將人工智能與心理測量結合，從面孔、語音、語義這三個角度分析候選人的情況，更接近真人面試。通過複雜的磁帶技術進行標註，形成語義矩陣，去擬合面試官的評分，這樣準確性就相對高了。
儘管如此，“魔鏡”系統目前僅使用於面向大規模校招的初篩，其適用性仍有很大侷限。但發展AI面試的確有必要，目前看來，可以幫助企業高效的對校招生進行初步篩選，節省了HR的時間。比如，現在網申、校招或實習的時候需要先上傳簡歷，經HR篩選後再通知筆試，若未來AI能夠幫助簡歷篩選並進行面試，那麼甚至可以直接略去筆試，大大節省了HR的時間。HR就能夠更加專注於中高端人才的篩選了。
“魔鏡”在研發過程中，將人工智能與心理測量結合，從面孔、語音、語義這三個角度分析候選人的情況，更接近真人面試。通過複雜的磁帶技術進行標註，形成語義矩陣，去擬合面試官的評分，這樣準確性就相對高了。
因此，雖然AI技術的應用需要用大量數據集進行訓練，樣本數量從數千起步，甚至可高達數百萬。對於更加細分的招聘領域來說，專用的數據資源仍需進一步的積累。但發展AI面試仍然有很大必要，其前景不可小覷。
倫敦大學學院人機交互教授AnnaCox表示：“算法會更青睞那些擅長視頻面試的人，任何數據集都存在偏差，這可能會排除掉那些在實際工作中表現優秀的人。同時，越來越多學生對於AI面試也感到不安。”
Nature在一篇報道中提到，《公共利益心理學》雜誌曾召集了一個研究小組，通過兩年半的時間，研究小組得出了一個鮮明的結論：幾乎沒有證據表明人們可以通過一系列面部動作可靠地推斷出別人的情緒狀態。
對於人類表情的深意，如果連我們自己都只能是揣測，那機器打上的標籤，還值得相信嗎？面對即將上線的人工智能面試官，你怎麼看？
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