कार्यक्रम के साथ जाओ

एक सफल बहुराष्ट्रीय के साथ एक नौकरी चाहते हैं? आप बहुत सारी प्रतियोगिता का सामना करेंगे। दो साल पहले गोल्डमैन सैक्स को छात्रों और स्नातकों से एक लाख आवेदन प्राप्त हुए थे। वे सिर्फ जॉबहंटर्स के लिए चुनौतीपूर्ण बाधाओं नहीं हैं; वे कंपनियों के लिए एक व्यावहारिक समस्या हैं। यदि पांच गोल्डमैन मानव-संसाधन कर्मचारियों की एक टीम, हर दिन 12 घंटे काम कर रही है, जिसमें सप्ताहांत भी शामिल है, तो प्रत्येक आवेदन पर पांच मिनट बिताए, उन्हें ढेर के माध्यम से स्थानांतरित करने के कार्य को पूरा करने में लगभग एक साल लगेगा।

थोड़ा आश्चर्य है कि अधिकांश बड़ी फर्म एक कंप्यूटर प्रोग्राम, या एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हैं, जब यह जूनियर नौकरियों की तलाश करने वाले उम्मीदवारों की स्क्रीनिंग की बात आती है। और इसका मतलब है कि आवेदकों को यह जानने से लाभ होगा कि एल्गोरिदम क्या देख रहे हैं।

विक्टोरिया मैकलीन एक पूर्व बैंकिंग हेडहंटर और भर्ती प्रबंधक हैं, जिन्होंने सिटी सीवी नामक एक व्यवसाय स्थापित किया, जो नौकरी के उम्मीदवारों को आवेदन करने में मदद करता है। वह कहती हैं कि आवेदक-ट्रैकिंग सिस्टम (एटीएस) 75% सीवी, या रिज्यूम्स के 75% तक अस्वीकार करते हैं, इससे पहले कि एक मानव उन्हें देखता है। इस तरह की प्रणालियाँ उन खोजशब्दों के लिए शिकार कर रही हैं जो नियोक्ता के मानदंडों को पूरा करते हैं। एक टिप नौकरी के विज्ञापन में उपयोग की जाने वाली भाषा का अध्ययन करना है; यदि प्रारंभिक पीएम का उपयोग परियोजना प्रबंधन के लिए किया जाता है, तो सुनिश्चित करें कि पीएम आपके सीवी में दिखाई देते हैं।

इसका मतलब है कि एक सामान्य सीवी पहली बाधा पर गिर सकता है। सुश्री मैकलीन के पास एक ग्राहक था जो सशस्त्र बलों के वरिष्ठ सदस्य थे। उनके अनुभव ने प्रशिक्षण और शिक्षा, खरीद या रक्षा बिक्री में संभावित नौकरियों की ओर इशारा किया। सबसे अच्छी रणनीति कीवर्ड के विभिन्न सेटों का उपयोग करके तीन अलग -अलग सीवी बनाना था। और JobHunters को यह भी सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि उनका लिंक्डइन प्रोफाइल और उनके सीवी एक दूसरे को सुदृढ़ करें; वह कहती हैं कि अधिकांश भर्तीकर्ताओं ने उम्मीदवारों की योग्यता की जांच करने के लिए वेबसाइट का उपयोग किया है।

एटीएस चरण पास करना जॉबहंटर का केवल तकनीकी बाधा नहीं हो सकता है। वोडाफोन और इंटेल सहित कई कंपनियां, हिरव्यू नामक एक वीडियो-इंटरव्यू सेवा का उपयोग करती हैं। उम्मीदवारों को क्विज़ किया जाता है, जबकि एक कृत्रिम-बुद्धिमान (एआई) कार्यक्रम उनके चेहरे के भावों का विश्लेषण करता है (कैमरे के साथ आंखों के संपर्क को बनाए रखना उचित है) और भाषा के पैटर्न (लगता है कि आत्मविश्वास से भरा हुआ ट्रिक है)। जो लोग अपनी सीट पर अपनी बाहों को लहराते हैं या फिसल जाते हैं, वे असफल होने की संभावना रखते हैं। केवल अगर वे उस परीक्षण को पास करते हैं तो आवेदक कुछ मनुष्यों से मिलेंगे।

आप उम्मीद कर सकते हैं कि एआई कार्यक्रम पारंपरिक भर्ती विधियों के कुछ पूर्वाग्रहों से बचने में सक्षम होंगे, विशेष रूप से साक्षात्कारकर्ताओं के लिए साक्षात्कारकर्ताओं के पक्ष में साक्षात्कारकर्ताओं के लिए प्रवृत्ति। फिर भी भेदभाव अप्रत्याशित तरीकों से दिखाई दे सकता है। अंजा लैंब्रेक्ट और कैथरीन टकर, दो अर्थशास्त्री, ने फेसबुक पर विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग और गणित में नौकरियों को बढ़ावा देने वाले विज्ञापनों को रखा। उन्होंने पाया कि विज्ञापनों को पुरुषों की तुलना में महिलाओं को दिखाए जाने की संभावना कम थी।

यह फेसबुक एल्गोरिथ्म की ओर से एक सचेत पूर्वाग्रह के कारण नहीं था। इसके बजाय, युवा महिलाएं फेसबुक पर एक अधिक मूल्यवान जनसांख्यिकीय समूह हैं (क्योंकि वे घरेलू खर्च के उच्च हिस्से को नियंत्रित करते हैं) और इस प्रकार उन्हें लक्षित करने वाले विज्ञापन अधिक महंगे हैं। एल्गोरिदम स्वाभाविक रूप से उन पृष्ठों को लक्षित करता है जहां निवेश पर वापसी सबसे अधिक है: पुरुषों के लिए, महिलाओं के लिए।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर अपनी पुस्तक* में, अजय अग्रवाल, जोशुआ गन्स और टोरंटो के रोटमैन स्कूल ऑफ मैनेजमेंट के एवी गोल्डफर्ब का कहना है कि कंपनियां केवल इस तरह के परिणामों को [ब्लैक बॉक्स "की प्रकृति के दुर्भाग्यपूर्ण साइड-इफेक्ट के रूप में खारिज नहीं कर सकती हैं। पता चलता है कि एआई सिस्टम का आउटपुट भेदभावपूर्ण है, उन्हें यह काम करने की आवश्यकता है कि क्यों, और फिर एल्गोरिथ्म को तब तक समायोजित करें जब तक कि प्रभाव गायब न हो जाए।

AI सिस्टम में संभावित पूर्वाग्रह के बारे में चिंताएं आपराधिक न्याय से लेकर बीमा तक, क्षेत्रों की एक विस्तृत श्रृंखला में उभरी हैं। भर्ती में भी, कंपनियों को कानूनी और प्रतिष्ठित जोखिम का सामना करना पड़ेगा यदि उनके काम पर रखने के तरीके अनुचित हो जाते हैं। लेकिन उन्हें यह भी विचार करने की आवश्यकता है कि क्या कार्यक्रम केवल प्रक्रिया को सरल बनाने से अधिक करते हैं। उदाहरण के लिए, क्या सफल उम्मीदवारों के पास लंबे और उत्पादक करियर हैं? स्टाफ मंथन, आखिरकार, सबसे बड़ी भर्ती लागतों में से एक है जो फर्मों का सामना करती है।

एक हथियार दौड़ भी हो सकती है क्योंकि उम्मीदवार सीखते हैं कि प्रारंभिक एआई परीक्षण पास करने के लिए अपने सीवीएस को कैसे समायोजित किया जाए, और एल्गोरिदम अधिक उम्मीदवारों को स्क्रीन करने के लिए अनुकूलित करते हैं। यह एक और संभावित पूर्वाग्रह के लिए गुंजाइश बनाता है: बेहतर-बंद घरों (और विशेष समूहों से) के उम्मीदवार अपने सीवीएस को अपडेट करने के लिए तेज हो सकते हैं। बदले में, इसके लिए कंपनियों को भेदभाव से बचने के लिए फिर से अपने एल्गोरिदम को समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की कीमत शाश्वत सतर्कता होने की संभावना है।

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2018.09.27

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