為解決此問題，近年企業紛紛導入運用人工智慧協助人才招募等人資作業。 李斯特是英國一所大學的市場營銷專業碩士研究生，自2022年8月3日投遞第一份簡歷迄今，她參加了15場AI面試，共通過五場。 一開始，李斯特嘗試跟機器人聊天，試圖把對面當成真人，但遲遲沒有下一輪通知；李斯特於是把自己當成「機器人」，嘗試用機器化的方式回答問題，去迎合人工智能的評分標準。 履歷和面試篩選，不可避免都會有人為因素納入考量，然而過多的比重，導致企業招募出現偏誤，只選擇同性質個人經驗或是標準的人。
美聯社報導，11 月初，紐約市議會以票數 38：4 通過了一項法案：如果 ai 面試 AI 招聘系統沒有通過年度審計，將被禁止使用。 即時中心／陳思妤報導台北市第3選區立委當選人王鴻薇在選前喊出要發現金，但今（10）日又大酸，發現金要舉債難道是債務共享？ 對此，行政院長蘇貞昌反擊，年後發現金是動用歲計剩餘，稅收超乎預期要動用要等到7月審計通過，屆時撥補回來就可以，沒有增加人民負擔，都是依法進行，「如果有不了解請各方面多研究」。
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儘管用AI來篩選履歷，可以節省許多時間，但面對種族、性別、年齡、宗教和國籍等較為敏感的面向，企業必須特別注意相關模型的發展。 客觀來說，AI在人才招募具有極大潛力，尤其是預測最適合的職位應聘者，從工作歷史、教育背景到發展潛能的評估，數據驅動的分析都有助於發掘最佳人選，建議並推薦面試官要先連繫哪些應聘者。 一是如何構建合作網路，維繫以及拓展新的大型集團客戶，尤其是能否依託企業試圖打造的差異化、專業化產品，與HR SaaS綜合類服務廠商達成合作關係，為大型客戶提供覆蓋選、用、育、留等人力資源管理全鏈條的服務。 二是，如何創造更加精細化、極致化的服務體驗來吸引更多的中小企業客戶。 儘管中國的HR SaaS行業相較於美國等成熟市場還有較大的發展空間，但近年來國內企業對人力資源管理數字化轉型的需求逐漸覺醒，大量HR SaaS服務商湧現。
人工智慧如此精準、正確，是因為人工智慧有能力可以根據數億段類似的關係，以及上兆次空間（用戶群的地理範圍）與時間（集合了過去的使用）的互動來回顧和反應。 因此，由人工智慧驅動的網路平臺經常和我們每個人互動，但我們在歷史上從未和其他產品、服務或機器這樣互動過。 當我們個人在和人工智慧互動的時候，人工智慧會適應個人用戶的偏好（網際網路瀏覽記錄、搜尋記錄、旅遊史、收入水準、社交連結），開始形成一種隱形的夥伴關係。 要進行情緒辨識的技術開發，需要的不只是工程方面的專業知識，其實還需要不斷摒除成見，並發揮敏銳的觀察力找到創意的突破點。 以李祈均團隊 2017 年釋出的中文情緒互動多模態語料庫（NTHU-NTUA Chinese Interactive Multimodal Emotion Corpus，NNIME）為例，最特別的地方便在於和國立臺灣藝術大學合作，收集情緒資料。 美國杜克大學甚至在校內資源網站裡提供 HireVue 面試指南，而經濟學教授 Emma Rasiel也觀察，這種新的溝通、人機互動模式，可能會創造「焦慮的一代」，因為他們不只要懂得如何跟人類互動，也要懂得如何面對相機鏡頭說話、應對。
ai 面試: 人資大未來｜HR 的末日已來？世界第一個面試機器人已經推出（下）
這是因為AI會透過求職者錄製的自我介紹短片，分析你的臉部表情變化，從眼神、說話的腔調與速度來打分數，再對比公司內建的資料庫來評估你對這份工作的熱情程度；換言之，如果只是皮笑肉不笑，AI面試官會從你的眼神中發現出來。 AI 工具在後疫情時代，對於企業招募流程能夠帶來相當的幫助，不過機器學習的數據判斷基準，仍是取決於企業招募時設定的條件、以及過往的聘用紀錄，要如何有效、公平的招募員工，最終決定權可能還是掌握在各個企業手中。 例如，亞馬遜曾於 2014 年起透過機器學習工具審核、評分求職者的履歷，不過卻被發現系統在招聘技術職位時，因為系統過去 10 年來的聘用紀錄，導致履歷中出現「女性」一詞會被扣分而引起爭議，亞馬遜於 2018 年決定棄用這樣的招聘方式。 美國文本分析創企 Textio 透過機器學習平台和 AI 辨識招募訊息的語意分析，並且以評級來判斷招募的效果，幫助企業最佳化招募訊息的每一個字句。 例如，Textio ai 面試 建議在加州的公司招募時可以多使用「Awesome」的字眼來形容，不過這個單字在紐約則不受到青睞。 ai 面試 招募過程將不僅止於面試，目前包括沃瑪爾（Wal-Mart）、瑞士信貸等知名企業，已開始將AI招募系統應用於員工的職涯培訓，定期評比工作狀態，適性化地調整職務。
值得一提的是，過往人資僅能從履歷中有限的資料篩選求職者，然而零售服務業中常見的職務包含銷售人員、顧客服務人員及餐飲服務人員等，需大量即時面對現場客人，並具備緊急狀況的應變能力。 運用AI進行企業人力資源的改革，將員工從被吸引、應徵、面試與到職等，各階段的過程都能獲得最佳體驗，已成為企業經營的重要課題。 目前在人資的應用，AI只是輔助判斷的工具，並無法取代主管做決定，無論在人才招募、篩選或其他人資業務上，最終主管還是主要的決策者；而相異於過去的是，人資部門除可藉由AI節省時間、提升效率外，亦可取得更多不同面向的數據，創造更多專業價值。 傳統人才招募是透過履歷篩選的方式，挑選合適的面試人選，履歷著重於學歷、工作經驗等部分，但此種方式可能錯失潛在的優秀人才，目前可透過AI召募解決方案，著重應徵者人格特質與潛力，找出合適的人才。 目前，研究團隊除了持續精進，以微表情預測職場性格及溝通能力的多個AI模型，團隊也正在研究，透過微表情變化，來偵測應徵者每一句話的真實性，判斷應徵者哪一句話在說謊。
ai 面試: AI面試官招聘「鬥智」戰 求職者該如何討好？
根據產業和組織心理學，結構化面試技巧比非結構化面試更為可靠和有效。 事先定義結構化的面試問題，並向所有候選人提出相同的預定和即跟進問題集。 人工智能是計算機科學的一個分支，人類正在尋求一種類似於人類智能的新型智能機器。 機器學習（ML）是實現AI的一種常見方法，而深度學習（DL）是一種用於實現 ML 的技術之一。
Blue Yonder 亞太區總裁 Antonio Boccalandro 表示，供應鏈管理在過去 10 幾年出現了重大轉變，企業想的不再是找到低廉的勞工和生產基地，而是如何掌握市場能見度、快速應變。 舉例來說，IT 產品的生命周期愈來愈短，筆電製造商如果準確預測終端銷量，就能做好生產規劃，將庫存降到最低以確保獲利。 過去幾年，全球企業面對前所未有的嚴苛考驗；從貿易戰、Covid-19 ai 面試 疫情、極端氣候、蘇伊士運河貨輪擱淺，到近期的通膨及能源危機，都導致原物料無法取得或產品難以配送到客戶手中。 不過，當詢問系統如何進行分析時，HireVue 則以商業機密為由，僅給出模糊答案。
ai 面試: 面試過程
今年 4 月，南加州大學一項新的研究表明，Facebook 正在以可能違反《反歧視法》的方式展示廣告，男性更有可能看到披薩送貨司機招聘廣告，而女性更有可能看到購物廣告。 值得注意的是，偏見在面試中並不少見，主要問題出在餵養算法的樣本，但它們往往被置於「黑箱」之中，普通求職者很難發覺。 Google Cloud 提供用戶友善、易上手的操作介面，且無需自行維護基礎架構環境，使得 IT 人員能專注於創新開發，加速服務上線效率。
- 先前的研究發現，當面談主管或評估者可獲取有關受訪者個性的特質（在 Lens 模型中也稱為“準確性”）時，訪問者和受訪者的自我評價會達成高度的共識。
- 接著，研究團隊運用CNN深度學習，透過不同受試者面試時的微表情變化，與建立在他人觀感之上的評分，找出兩者之間的關聯性，前後共開發了26套AI模型，發現不同性格強弱與微表情之間，以及溝通技巧高低與微表情之間都存在關聯性。
- AI招聘系統在正式進入面試之前，系統會先要求公司將開缺職位的所有員工，包含最資深到資淺、考績表現最佳到最差等都先接受AI面試官評估一番，藉此資料的蒐集來和應徵者的面試表現做比對，透過AI系統分析並找出適合該職缺的最佳人選。
- 美國文本分析創企 Textio 透過機器學習平台和 AI 辨識招募訊息的語意分析，並且以評級來判斷招募的效果，幫助企業最佳化招募訊息的每一個字句。
- 如果你的下一個工作鎖定的是歐萊雅（L’Oréal）或百事可樂，那麼，你首先需要通過的挑戰就是「招聘機器人Mya Systems」的履歷評估，然後才有機會進入第二關。
然而我們的工作、生活必須要跟隨時代的發展甚至是時代對我們的要求，例如面對AI面試這一新的挑戰，我們需要有針對性地準備，努力提升自己的面試效率和效果。 職位匹配度、候選者的性格、表達能力、親和力、甚至是跳槽概率等，這些都會被AI面試系統通過演算法盡收眼底。 以HireVue為例，系統運用超萬個指標對於面試者的肢體語言、辭彙運用、語音語調等進行識別並打分，精細度可見一斑。 你的每一個細微表情、動作、每一個用詞、音調的起伏都被精細捕捉，並通過演算法給出打分及報告，來選取最接近理想人選的候選人進入下一輪面試。
ai 面試: 人工智慧陪伴現代人的生活
本研究以媒體豐富性理論和社交介面理論為基礎，透過實驗設計的方式，分別比較視訊面試的同步效應是否會影響面試官的評分標準，同時比較應徵者對於同步效應與AI面試代理人的感受與公平知覺。 本計畫第一年研究初步發現，無論使用同步或非同步視訊面試，面試官對應徵者的評分，仍存在第一印象與外貌的偏誤。 但非同步視訊面試可以削弱該先入為主的偏誤對面試官評分的影響力。
TensorFlow 是一種常見的開源 DL 框架，可移植到跨設備和平台（包括行動裝置和桌機）的不同系統上。 在視訊面談中，基於 TensorFlow 的 CNN 框架有望實現良好的人臉識別效果。 這項研究測試了使用AVI-AI評估人際溝通技巧和感知到的五個主要人格特質的有效性和準確性。 以亞馬遜而言，2017年，特地成立團隊來研發AI召募系統，根據過去求職者提供的履歷，提煉約五萬個關鍵字，系統再根據這些關鍵字來推薦適合的求職者。 沒想到，2018年，亞馬遜卻決定關閉此自動招募系統，原因就在於這個AI面試官竟然不喜歡女性。
ai 面試: 未來，機器人不僅搶工作，還決定是否雇用我們
迄今為止，海納AI已經構建了數十個結構化的、量化的崗位用人模型，服務於順豐、沃爾瑪、中興、吉利、招行等500強集團，使用人次超500萬。 頭對頭試驗的最大優點，透過直接對照，能夠爲醫生和病患提供清晰準確的臨床數據。 就是醫師可以直截了當看到，當市面上有好幾種藥物同時存在，哪一種治療可能對病患最有幫助，並且造成傷害的風險在可接受範圍內。 除了療效，有些新藥則是標榜藥物安全性、副作用比較少、或是研發過程中更重視研發成本效益，使新藥更容易負擔。 另外使用情境也是很重要的成效之一，像是更容易使用，例如從靜脈注射變成口服，幫忙病人更願意配合醫囑按時吃藥，就有機會說服監管機關放行。
