人工智能面试，到底是怎样面试的？
说到人工智能面试，相信听说过的小伙伴很多，真正经历过人工智能面试的可就没几个人了。上周五，精英君参加了前程无忧在苏州举办的主题为《科技引领未来，智能鉴别的人才》的沙龙，了解到人工智能面试在企业人才管理中的应用。今天，就让我们解开人工智能面试的神秘面纱吧。
人工面试是什么样的？
上图就是一个AI人工智能面试的界面，机器可以分析文字叙述，进行人工智能解析、并对候选人的能力进行打分。
什么时候会遇上人工智能面试？
大部分时候，人工智能面试，主要是针对招聘量大的时候，帮助人力资源部门节约时间。但是由于AI人工智能面试，可以用来择优，也可以用来劣汰，所以除了招聘，企业还会在员工晋升，绩效考核等环节用上人工智能面试。所以，哪天你在职的状态下参加了人工智能面试也不觉得奇怪哦。
人工智能面试对于候选人来讲有什么好处？
比起人工的判断，机器其实更准确更公平。AI面试像尺子一样，衡量标准是一致的。而人进行的面试会受到多重心理因素的影响，颜值、面试官当时的心情等等都可能影响面试结果。对于AI来说，就不会有这样的问题。最极端的情况下，人工智能面试即使是错也是错得完全一致。
人工智能面试的原理是什么样的？
人工智能面试，听起相当有科技感，仿佛机器人就取代了面试官。但是第一位分享嘉宾，在人工智能管理领域有近10年研究的Hopkins，却告诉大家，面试是一个利用STAR法则收集面试者与工作相关的具体信息和能力的过程，而人工智能面试就是把线下的STAR换成线上的STAR。
人工智能有5大分类，分别是自然语言、专家系统、图像识别、神经网络、机器人，目前能成熟使用的只有自然语言和图像识别。由于人工智能面试主要是通过语言进行人才评估，所以技术上的实现并不难。人工智能面试的重点其实是在组织行为学的层面，人工智能面试就是组织行为学和人工智能是天然的结合。
人工智能面试是如何保证结果的准确的？
企业进行人工面试的过程主要是：数据收集组织评估-专家设计初步建模-验证评估讨论修改-文字模型输入AI-AI建模并调试上线-沟通确认实施应用这些步骤。这个过程是专业而复杂的，精英君举个栗子，便于大家理解：
比如领导需要HR找个灵光聪明的人，如何要用人工智能的方式来面试候选人，就需要对这个职位的要求进行AI建模。我们先让领导回答两个问题：你觉得企业里哪些人在你眼里是灵光聪明的？同时这些人做了什么让你觉得
灵光聪明？并以这些信息来建立人才模型。建立出的模型就是这个职位的人才画像，机器再依照候选人与人才画像的对应程度进行打分。目前做的针对性测试则显示人工智能面试的信效度误差在3%以内，信效度能做到几乎和人一致。
推荐阅读：2018就业促进计划！http://www.ujiuye.com/zt/jycj/?lsw41106sh
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今日搜狐热点【HR们要下岗了？】AI面试官可分析应聘者脑电波比人更苛刻|人工智能|应聘者|面试_新浪网
【HR们要下岗了？】AI面试官可分析应聘者脑电波比人更苛刻
【HR们要下岗了？】AI面试官可分析应聘者脑电波比人更苛刻
应聘者用人工智能招聘系统面试的情形。[崔贤珠 记者] “如果一个十年未见的朋友突然打来电话，说自己之前做生意很成功，后来生意出现问题，现在做保险并要求你购买一份价格非常昂贵的保险商品，你会怎么回答他？” 人工智能(AI)面试官给出的问题非常刁钻，往往超出应聘者的预期。应聘者必须在思考时间内(30秒)想出一个最佳答案，并在回答时间内(60秒)给出回答。从一开始简单的自我介绍、优缺点等问题到应对各种突发情况的场景问答，然后还给出特定的人物照片，要求应聘者对照片中人物的情绪进行描述，并列举了吃惊、悲伤、愤怒、轻蔑、恐怖、高兴等示例，此外还有简单的网络游戏试题。3月7日，专门开发建筑设计软件的Midas IT公司在首尔良才洞“The-K酒店”公开的“In Air”人工智能招聘系统以这种方式完成了包括第一轮面试在内的简历筛选、人品与职业性格测试等面试流程。人工智能可以对应聘者回答问题过程中的表情变化、声音和脑电波变化进行分析。[崔贤珠 记者]In Air可以对应聘者的面部肌肉、声音乃至脑电波进行分析。 面试过程中，人工智能会锁定应聘者面部68个关键点，实施分析应聘者的面部表情和肌肉动作，并会分析应聘者声音的高低、是否发抖和说话速度，识别应聘者经常使用的词语，感应出应聘者的心跳、脉搏数和脸色变化。同时，人工智能还会将应聘者的脑部分为六个部位进行脑电波分析。Midas IT公司代表李炯宇(音)表示“这一产品旨在利用脑神经科学和生物学知识，对各公司需要的人才进行多方面评估和选拔”。此后，人工智能可以对应聘者各方面的能力做出评价，并给出一个综合评估，将评估建议书提交给人事负责人。[崔贤珠 记者]人工智能在韩国国内招聘市场正迅速崭露头角。从筛选简历、自我介绍书，到分析应聘者的人品和职业性格，再到面试过程中的“幕后面试官”，人工智能都在发挥重要作用。今年1月SK C&C公司就曾用人工智能“Aibril”对应聘SK海力士公司的应聘者简历进行了筛选。乐天集团也表示，公司计划在今年上半年的新员工公开招聘工作中引进人工技能技术(简历筛选)。 人工智能招聘系统的最大优点在于它可以防止招聘过程受到人类主观因素的影响。 不愿公开姓名的一位公司人事主管表示“最近接连爆出招聘过程中的人事腐败问题，这也提高了人们对人工智能招聘系统的关注度”，“希望人工智能可以增强大家对招聘系统的信任度”。对于企业来说，人工智能招聘系统具有效率高且成本低的优点，也颇富魅力。人工智能分析一份自我介绍仅需3秒钟，只要8个小时就能分析完1万名应聘者的自我介绍，而相同的工作量需要10名人事负责人按照一天8小时的工作时间工作七天才能做完。 当然，它的副作用也颇为令人担忧。人工智能只能根据已知的数据进行分析，完全不考虑应聘者的未来潜力。而且，应聘者对于面试过程中必须面对计算机而不是人类面试官回答问题的方式也感到颇为抗拒，不少应聘者反应这种面试方式导致自己在面试过程中无法紧张起来，感到颇为不适。因此，大部分已经引进人工智能招聘系统的企业都还没有完全取消人事负责人的岗位。 Incruit公司代表徐英美表示“最能够判断出应聘者人品和潜力的还是人类自己”，“可以利用人工招聘系统客观高效的优点，在最后的录用过程中进行参考”。长按关注解锁更多韩国精彩新闻中央日报公众号
特别声明：以上文章内容仅代表作者本人观点，不代表新浪看点观点或立场。如有关于作品内容、版权或其它问题请于作品发表后的30日内与新浪看点联系。AI面试官上岗，求职者该如何应对？
在过去一年多里，联合利华在北美地区试行利用人工智能招聘初级员工。在这个招聘过程中，先由算法筛选简历、进行初试，大概要过了三轮应聘者才开始与真人有联系。从2016年7月到2017年6月，AI的应用逐渐扩散到全球68个国家的招聘环节。到目前为止联合利华已经用15种语言为超过25万名候选人进行过面试服务。
怎么想象有一天，游戏打得好，就可以拿到offer?联合利华与数字人力资源服务机构Pymetrics和HireVue合作，把这个畅想实现了。
你或许是在Facebook、LinkedIn、Muse等平台或直接在联合利华官网上看到招聘启示，各种不同岗位里恰恰有一个让你觉得十分契合，于是点击进去提交LinkedIn资料，告诉他们这个岗位我喜欢。
之后你会被引导进Pymetrics的平台，花二十分钟玩一个游戏。比如，点击压力泵给气球充气，充气越多价值越高，直到它爆炸，钱币归零。这期间我们随时停止充气拿走钱币。目标是三分钟内尽可能多地收集钱币。
或许不少人面试的时候看到游戏会以为遇到恶作剧。其实你不知道这个游戏在对你的风险评估能力做测试。Pymetrics首席执行官Frida Polli解释，这些游戏中贯穿着认知神经科学的黄金标准，有的是测试候选者专注能力，有的则能看出阅读能力和情感领悟。
但即便知道了用意也不代表候选人可以掌控测试结果。一个谨慎的候选人从每一个气球中拿出少量的钱以避免失去，这并不比一个冒险的候选人试图把每一个气球限制在极限上更好。答案没有对错之分，它只是评估你是否适合这个岗位或者应该在什么领域发挥专长。
当游戏这一关通过筛选，你要接受一场没有面试官的视频面试。问题是既定的。需要一部手机或者一个平板电脑来配合。
觉得很简单吗?战胜棋圣的人工智能当然不会这么好应付。HireVue的视频面试要的不仅仅是你完美的对答，看下面就知道了。
这场视频面试同样是为智能分析提供素材，作答时的关键词、语音语调会被记录成数据，还包括你的表情举动也成了分析对象。所有细微之处都逃不过它。
经过以上两轮筛选，智能算法会把契合的候选人挑出来最终交给经理。这也是这场面试中唯一有人工介入的环节。你会被邀请到联合利华的办公室来进行一天的工作体验。假如招聘人员认可你，就会在面试后不久收到offer。
联合利华先是用这套方法招实习生，发现体验不错，于是上升为招聘初级员工使用。
联合利华北美人力资源副总裁Mike Clementi说他们还在努力提升体验，让求职者在这个过程中可以有愉快的体验。(不但让你玩，还要让你玩得开心，总觉得哪里不对。)而且Clementi在接受媒体采访时表示，智能招聘极大地提高了企业多样性和成本效率。过去二十年里Clementi他们用传统的方式进学校、收简历、人工筛选约面试。但现在，招聘有可能变得更帅一点。
联合利华是全球最大消费品公司之一，从1890年代利物浦附近一家杂货店，到2017年市值1500亿欧元，联合利华在全球范围拥有17万名员工。现在在人才市场上，联合利华试图寻找一种新的方法来让招聘变得更有质量。
哎，等等……这是不是HR招聘职能即将被替代的讯号?
其实，用AI来进行面试，已并不鲜见。在日本，AI也已取代人类，担任面试官。
最近，AI面试官在日本问世，它将担任初面面试官以面对求职者。在最新发布的视频中，这位AI面试官考核全面问题尖锐，应聘女生在85分钟内回答了126个问题，到最后已经有点语塞了。
据介绍，这种AI面试官由3种AI组成：对话AI、音转文的AI，以及选择恰当问题的AI。在面试之后，AI面试官会制作出详细的报告作为用人方的判断材料。而明年这种AI面试官将会对5000位求职者进行面试。
而早在几年前，几硅谷一家叫做Mya Systems的公司就研发出可以替人面试的智能系统，开发者称，经过编程的Mya会向求职者提出客观的、基于工作表现的问题，并避免人类可能产生的潜意识判断。并且Mya评估求职者的简历时，不会关注他的外表、性别和名字。Mya可以根据工作的核心要求对申请者进行筛选，了解他们的教育和专业背景，告知求职者他们所应聘职位的细节，衡量他们是否感兴趣；同时还能回答求职者关于公司政策和文化方面的疑问。
看了这么多AI面试官，你觉得靠谱吗？如果你在面试时，遇到AI面试官，又该如何应对呢？
本公众号现面向人工智能和大数据爱好者征稿（无稿酬），如果您想让您的文章、观点分享给更多人工智能和大数据爱好者，请发邮件至。
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其实，用AI来进行面试，已并不鲜见。在日本，AI也已取代人类，担任面试官。
最近，AI面试官在日本问世，它将担任初面面试官以面对求职者。在最新发布的视频中，这位AI面试官考核全面问题尖锐，应聘女生在85分钟内回答了126个问题，到最后已经有点语塞了。
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而早在几年前，几硅谷一家叫做Mya Systems的公司就研发出可以替人面试的智能系统，开发者称，经过编程的Mya会向求职者提出客观的、基于工作表现的问题，并避免人类可能产生的潜意识判断。并且Mya评估求职者的简历时，不会关注他的外表、性别和名字。Mya可以根据工作的核心要求对申请者进行筛选，了解他们的教育和专业背景，告知求职者他们所应聘职位的细节，衡量他们是否感兴趣；同时还能回答求职者关于公司政策和文化方面的疑问。
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AI实战：一个AI面试官的养成
09:11&&来源：&
　　立足场景，打磨技术工具，才是王道。
　　项目背景：
　　一家工厂请我的团队做咨询服务，说他们希望制作一个智能招聘的机器人程序。
　　因为他们有很多的工人招聘需求，而且工人的流动性很大，这就导致面试官应接不暇，虽然各个都面见，但是效果往往不好，难以摸清楚候选人的真实意图，而且基于工种的特殊性，又无法省略面试。
　　于是我们对他们的需求进行了调研，发现对于他们的工种呢，需要具备良好的语言表达能力，性格和善，而且学历要求不高，月薪资不能给超过4000元。
　　基于这些情况呢，我们分析了一下他们的具体场景，决定开发一款小程序来实现这个功能。
　　接下来我会尽量以业务方的视角去描述整个项目的思考逻辑，设计到底层NLP算法、问答模型、人机对话核心模块的知识点大家可以慢慢了解，主要可以体会这种场景和应用的思考思路。
　　项目开展：
　　那么项目初期，我们分析了业务的具体需求，决定引入人脸识别和语义分析等技术，来实现他们的需求。那么对于初期来讲呢，在初步的机器学习水准上，是不可能完全替代真人的，所以我们考虑制作一个管理后台，把面试情况和结果展示给真人来做监督学习，给机器打分，从而让机器知道自己的得失从而去改进。
　　那么前端我们需要做一个小程序入口，来给新人做报名的动作，这里着重要验证新人的身份证号，这样做的目的是在面试环节，可以调用公安部门的接口拿到照片，从而通过人脸识别和基准照片的比对来验明正身。为什么不在报名的时候就直接做身份比对呢?首先虚拟面试环节是有替考可能的，所以需要校验，这里是考虑到有一些替他人报名的情况，而且造假动机不足，我们决定后置这个检验，减少初始流程压力，放更多的人进来。
　　那么其实还有一种做法，对于这种非紧急的情况，不同于视频网站的鉴黄流程，我们可以采取事后批判的手段，比如在入职的转正时，截取新人的虚拟面试图片n张，来确认是否是本人，如果不是本人，予以辞退或处罚。在这里考虑到担心法律纠纷的问题，选择在签订劳动合同之前完成人身的核验工作。
　　那么前后端的功能模块搭建好了之后，我们还需要一个支持图形存储的数据库，来将面试者的面试情况储存起来。
　　接下来我们就要设计一下，如何让机器学习介入这个流程。
　　第一步：收集初始学习资料
　　对于一个智能问答机器人的初始学习，是需要一定的问答量作为启动的，所以我们让线下面试官总结了一个500道题左右的题库和问答样例，作为机器学习的初始学习资料，但是并不意味着机器通过对这些问题和答案的深度学习可以达到面试官的标准，我们还需要模拟几个面试者来对机器人进行初步的检测和完善，所以我们在我们认知范围内，又和机器人进行了数十轮的对话演练。
　　第二步：监督式学习
　　在机器人实际投入工作的过程中，我们发现情况有些复杂。通过之前业务给我们的信息，我们评估决定用问答式机器人即可，即类似于智能的FAQ，只要做基本的语义意图分析即可。比如，「我缺钱」、「我没钱」、「我想要钱」我们都可以将它记录为「我要借钱」，这时推送信用卡办卡链接即可。
　　但是实际应用的过程中，实际场景其实是流程化和多变的。比如，机器在第一阶段的任务其实是挖掘到面试者的入职意愿，但是这个过程并不是我们想象的「你想要这份工作吗」「是的」这么简单的，我们需要听取求职者的更多信息，比如机器需要再继续追问2到3个问题，询问面试者对于「通勤时间长」「你的爱好」等，来佐证这个事实。在完成了第一阶段对于入职意愿的判断，才能进入第二阶段，进行对客观条件是否符合的考量。
　　还有一部分复杂的情况是，如果机器问了「你叫什么名字」，而面试者回答「我是小芳，今年20岁」，那么下一个问题如果是正常人类的话，就不会问「你年龄多少」了。但是机器往往会忽略到除了目标信息之外的其它信息，所以这一点上也需要一定的训练去把信息有效地吸收提取，如果机器认为「20岁」这个概念没有明确的话，他会追问「您今年20岁吗」，这样面试者即可确认。
　　第三步：评价模型介入
　　在机器可以充分完成95%以上的面试场景时，意味着面试这部分工作可以通过机器来替代了，但是面试之后的决策，尚需拿捏。所以我们先给机器人对员工要求做了100多个标签，再用新老员工的样本数据录入评价模型进行拟合和权重调整，最后拿出了一套初版的评价模型，参考意义很大。
　　在模型的不断迭代过程中，我们发现已经可以满足大部分的招聘需求了，从而加入了智能发offer的功能，点击之后可以自动地给系统评判合格的候选人批量发出offer，对于那些给出拒绝意见的人，我们也可以逐个去检验一下，是否还有抢救的可能。
　　项目远景：
　　未来来看，如果我们的面试流程和评价模型趋于稳定的情况下，完全可以考虑把更多的工作交给机器来做。而且工厂里的高清摄像头，也成为了良好的建模触点，我们可以观察员工工作时的状态和表情，看看是否工作量过大，需要辅导。回头还能验证面试时的初步结论，从而对某个人的发展势头和潜力做一个长期的评估。
　　回头来看，我们发现AI在对于客观信息了解、核实方面，是有极大的潜力的。所谓知人知面不知心，当一个AI的微表情识谎和语气分析可以远高于人类的判断力时，我们也是时候回头看看这句话的可靠性了。
　　实际上，人工智能技术的推进，具有一定的辩证性。首先，天然的技术门槛和巨大的优质数据需求量决定了可以入局的企业量级，但同时，可以入局的企业也存在着某种犹豫。因为在技术推行的一开始，肯定是存在着和成熟人类员工或多或少的差距，但是能否顺利扛过这个阵痛期，等待机器完成质变，是需要我们想清楚的。而且在机器完成质变后，我们给如何去信任他，迭代他?
　　其实人工智能的出现，跟汽车的出现很相似，都是可以让我们的生活产生质变的技术型工具，比如汽车的出现，让拉车夫和轿夫失业了，但我们不需要每一个人都学会造汽车。只要学会开汽车，就可以不被时代抛下。
　　立足场景，打磨技术工具，才是王道。
　　#专栏作家#
　　花生酱先生，人人都是产品经理专栏作家，：产品之术。金融业资深产品经理，对职涯规划与个人发展有丰富经验，产品涉猎广泛，ERP、金融领域较多。
　　本文原创发布。未经许可，禁止转载。
　　题图来自 unsplash，基于CC0协议
责任编辑：西瓜
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