人工智慧AI人才何處覓?Google、Microsoft搜括最多
最近幾年,不管是媒體報導、市場調研、產業報告、創投焦點,都不約而同的指向了AI人工智慧產業,看來AI已經在不知不覺間滲透百工百業,就像是半導體一樣,在未來幾乎每個產業都少不了AI。但與半導體不一樣的是,除了最高階的先進製程外,半導體的技術可以說是相對的成熟,所以基本上人才的獲得難度不算太高,只要薪酬符合市場行情,員工的招募應該不難,但能否留住人才,特別是頂尖的人才,則是另外一個議題。相對於半導體及資通訊技術,AI人工智慧仍是發展中的技術,就算是目前應用比較普及的語音辨識、電腦視覺、機器學習、深度學習……等等,仍然有許多不成熟的地方有待改善,也沒有統一的標準可以跟隨。另一方面,雖然AI技術的發展歷史可以追溯到1956年達特矛斯(Dartmouth)會議,迄今已有超過60年歷史,但事實上,AI應用的起飛及大量企業投入也不過是這10年左右的事,相關的人才培育亦然。因此,人才嚴重缺乏的現象是可以理解的。AI的人才究竟有多缺?一家國外專利事務所負責人舉了這樣一個例子,雖然有點誇張,但卻可貼切描繪現況:「假如你是一個半導體、5G、物聯網人才,你還是要飛到我們公司來面試,不會享有什麼特別待遇;但如果你是一個AI領域的人才,就算你身處月球,我們也會想盡辦法飛過去跟你面談。」......
北美智權面試 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
履歷 OUT!聯合利華用 AI 找人才優選率增 6 成
作者:王茜穎 / 若水 Flow AI Blog 編輯團隊
本文重點:
1. AI 可加快人才篩選的速度和規模,節省成本,並改善求職者的經驗。
2. 根據職位量身打造演算法,僅納入被證明可預測工作績效的數據點,並考量文化差異。
3. 垃圾進垃圾出。需靠嚴謹的審查過程,消除演算法中的偏見,讓人才招募更公平。
人對了,事就對了。說的簡單,但對全球最大的雇主之一,聯合利華 Unilever 要如何從每年180萬份的履歷汪洋中,挑出那萬中選一的員工呢?
「我們去大學招募人才的方式,就跟我 20 年前被招募時一樣,這感覺有點不太對勁,」聯合利華北美人力資源副總裁 Mike Clementi 接受美國商業新聞網站《商業內幕》(Business Insider)訪問時說。
負責中亞市場的聯合利華人資副總裁瑪莉莎‧ 芝‧基(Melissa Gee Kee)則公開自嘲自家系統過時又冗長:「在 34 個國家,當我們要開始選人時,第一輪就有50%的申請人退出,連申請表都沒寫完。過時的技術耗了他們45分鐘,還不能在手機上填。」
她接著說:「所以我們化危機為轉機。 這轉機,不是翻新,而是真正具有破壞性的創新。」
與其派招募人員去菁英大學收集履歷,人工篩選,再一一安排電話面試,聯合利華和Pymetrics 與 HireVue 兩家科技新創攜手,用 AI 人工智慧來選員工!前三關由 AI 把關,過了才有機會跟真人面試。
結合社群活動,巧妙收集最佳 AI 訓練數據
第一步,履歷出局,演算法上場!
年輕人是網路的動物,與其進入校園,聯合利華改在臉書,LinkedIn 領英,與熱門人才招募網站 The Muse、WayUp 上進行精準行銷,申請人只需上傳其 LinkedIn 領英個人檔案的連結,時間最多不超過10分鐘。這個階段,演算法約刷掉一半,只留下符合職缺要求的求職者。
下一關,玩線上遊戲!
申請人將在20分鐘內玩12款Pymetrics開發的腦神經科學遊戲。這些小遊戲考驗受試者在高壓下專注力、短期記憶力、風險的評估能力、以及對情緒和情境脈絡的解讀能力。
「(答案的)光譜沒有對錯,這可不是為了讓你感覺良好而編出來的,光譜兩端可能適合非常不同的職缺,」Pymetrics 執行長芙烈達·波莉(Frida Polli)說。
至於適合什麼工作,聯合利華讓公司內各種職缺的優秀員工玩這些小遊戲,他們的結果就是衡量求職者的基準。每場遊戲結束,求職者就會得到立即的回饋,若結果符合基準,就晉級至下一關:透過HireVue系統線上面試。
HireVue的科技長羅倫‧拉森(Loren Larsen)稱之為「隨選面試」(On demand interview)。求職者可以用手機、平板電腦或裝有攝影機的桌機,在他們方便的時間,錄下對一系列問題的回應並上傳。
「觀看」這些影片的,不是真人,而是HireVue的AI。AI用自然語言處理(Natural Language Processing)和臉部辨識技術等,分析求職者的反應時間、用詞、聲調、說話速度、陳述方式、肢體語言和整體表達能力,並從聲音和表情分辨情緒,如對該主題的熱情程度。而這些訓練數據(AI Training Data Sets)成為讓 AI 變精準的最佳教材。
「機器會看 25,000 個不同的特徵和它們彼此間複雜的關係,」拉森說,但因為各職缺所需的條件殊異,「我們僅納入被證明可預測工作績效的數據點,而忽視無關緊要的特徵。 這消除了許多可能無意間影響人類招募者決策的特徵。」
此外,由於表達方式和情緒表現具有文化差異,拉森強調:「我們採用同一文化的人的數據來訓練模型。」
總言之,「我們分析面試(影片),並預測他們的未來表現。我們分析該職缺重視的特徵,並產生一個洞察分數(Insight Score),基本上那就是他在我們所見過的求職者中的排名。」
建立龐大對照 AI 數據庫,消除演算法的偏見
讓看不透的機器決定一個人的聘任與否,招致不少黑箱批評,然而不論是Pymetrics或HireVue都強調他們致力於消除機器的偏見。Pymetrics有一套嚴謹的方法,能找出並移除演算法中隱藏的偏見,「並非所有的演算法皆平等,它們不是一開始就客觀公平。 若你用存在偏見的訓練數據去訓練機器,它只是直接複製人類的偏見,並往往讓偏見更加惡化。」
他們建立了一套擁有上萬人資料的對照數據庫,用來檢證潛在的偏見,一旦發現問題,即降低其權重,直到消除演算法的偏見,服膺5分之4法則(註:根據美國公平就業機會委員會的《員工篩選程序統一指南》,任一群體的選擇率若低於選擇率最高的族群的80%,即顯示該族群受到不當歧視),「我們相信任何獨厚單一族群的演算法,只是反映噪音,不是反映信號,」Pymetrics官網說。
HireVue也反駁,人類面試官的判斷常會不自覺的受到性別、種族、美醜、身材等跟工作成功無關的因素左右,對勝任工作的定義也相對模糊,還往往靠「直覺」來做判斷,無視於偏見常躲在直覺的背後。
他們認為嚴格檢視機器產生的結果,反而能讓人才招募更公平。拉森舉例,機器可能會發現公司裡最優秀的技術客服工程師說話的速度比其他人慢。
而男性說話的速度可能也普遍比女性慢。這可能導致演算法認為男性優於女性。一旦在測試中發現這點,可忽略說話速度,以免性別導致結果偏差,並重新訓練和測試。
在這兩關,機器分別刷掉6至8成的人。通過AI這三關後,該是讓「人類面試官」上場了!求職者會受邀至聯合利華的辦公室進行一日生活體驗,當天面試官就會做出決斷。
從數據開始 AI 革命,讓企業運作更有人性
目前,AI已接手聯合利華在全球68個國家的基層人員招聘,精通15種語言,分析超過27萬份求職申請,節省75%的招聘人力,求職者5萬個小時的寶貴生命,並把招聘作業時間從4至6個月縮至2週,幫公司每省1百萬英鎊(約4千萬台幣)。
進到最後一關的求職者,有80%拿到工作,82%接受工作,皆高於過去63~64%的水平。不僅如此,員工的多樣性前所未有,非白人的比例提高,大學的來源從原本的840所增加到2600所。
「(在我們所有的客戶中,)聯合利華是唯一從零到百分百投入的公司,」波莉說。聯合利華在不到一年內,未先進行小規模測試,就直接運用在所有基層職缺的招募上。
任何的改變,當然並非一帆風順,「那把我們的招募人員和某些招聘經理嚇壞了,」領導這場AI革命的瑪莉莎說,「我向你保證,他們的心目中,他們當初經歷的招募過程顯然是最好的,所以只須照舊複製就好了,」
她調皮的豎起大拇指。這些不安和不信任,讓計畫延誤了5個月,「有人跟我們說這太荒唐了,幸好現在那些人已經不在了。」
其中最大的迷思,就是機器怎能取代人性?
瑪莉莎的回應很簡單:今天,68%的求職申請根本石沉大海。但透過AI,聯合利華所有的求職者在每個階段,都會獲得寶貴的回饋,「至少有一頁A4,詳述你為什麼適合與否,需要加強什麼能力,有何強項……Pymetrics也會幫忙找到他們在公司裡找到更適合的職位。」
「這是AI讓我們更有人性的例子,」聯合利華首席人資長琳娜·拿爾(Leena Nair)說。
附圖:圖說:聯合利華的基層人員招募流程。AI 為前三關關主,最後一關才真人面試。
Pymetrics的小遊戲,求職者每打一次氣,就會獲得0.5美元,但氣球破掉則歸零。測試受試者的風險評估能力。 來源:Pymetrics
HireVue的AI會分析求職者影片中的25000個特徵,並依此預測其未來的工作表現。來源:HireVue
資料來源:https://ai-blog.flow.tw/how-unilever-uses-artificial-intelligence-to-recruit-train-thousands-of-employees
北美智權面試 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
物聯網下的區塊鏈應用在哪裡?
2019-02-15 15:36北美智權報
【吳碧娥╱北美智權報 編輯部】
區塊鏈技術的應用,從一開始最為人知的虛擬貨幣交易,現在更廣泛應用於各項產業升級、金融資安、跨境交易和經濟轉型,區塊鏈技術這項新興科技,將在未來趨勢中扮演關鍵角色,尤其是物聯網下的區塊鏈應用,更有潛力迎來龐大的產業發展契機。
近年來,虛擬貨幣的暴漲暴跌引起多方討論,但區塊鏈技術除了應用在虛擬貨幣,還有翻轉現行商業模式的潛力。UPS、FedEx等全球知名企業,近期也宣布加入「區塊鏈運輸聯盟」(Blockchain in Transport Alliance),共同推動運輸業區塊鏈標準,區塊鏈技術與多方領域結合,將是未來的發展趨勢。
資策會與區塊鏈新創共識科技日前共同舉辦2019區塊鏈產業技術峰會,經濟部技術處處長羅達生致詞時表示,區塊鏈技術背後具有更大的潛力,未來將積極推動區塊鏈應用在不同產業領域。若將台灣物流業全部導入區塊鏈技術,每年約可省下新台幣50億元成本,區塊鏈技術有潛力大幅改善傳統產業的生產與商業模式。
物聯網+區塊鏈=新型跨業共享經濟
隨著IoT裝置與應用的不斷擴展,互通性和資源共享的需求成為必要議題,IoT龍頭已紛紛布局,物聯網轉向跨業共通的整合系統是未來趨勢。於此同時,物聯網中心化架構面臨許多管理上的挑戰,區塊鏈「智慧合約」加上「物聯網」,是新興的解決方法。物聯網具辦設備多元、非全時使用,以及資料量龐大等特性,若能結合區塊鏈設備租賃與使用權移轉的模式,建立出利潤不被剝削、有履約保障的信任機制,就能使設備使用率增加,分享創造收益、取回資料自主權,創造共享商機。
工業技術研究院服務系統科技中心智慧消費及社群服務組副組長羅國書認為,物聯網的區塊鏈商機可從幾個面向觀察,首先是推動新型跨業裝置共享。藉由物聯網搭建起創新多層的跨鏈管理架構,以節點虛擬化技術讓業者將自家裝置上鏈,再連結到通用共享網路,即時交易和即時追蹤,並快速部署對應的智能合約和異常防範機制,就能利用裝置出租賺錢。多層跨鏈管理架構是用跨鏈方式,將商流、裝置數據分段處理,結合IOTA輕節點技術,使裝置數據可在數秒內上鏈紀錄,提升裝置操作的應用性。
台灣因為人力成本過高、物流業二次配送率高達20%,很適合發展「智取櫃」(Smart Locker)服務。羅國書進一步解釋,智取櫃是物流的最後一哩,BIG-IoT裝置合約管理技術架構可應用在區塊鏈智取櫃,首先要開發一套加入退出容易、數據安全可靠、且安裝便利的非集中式裝置感應管理服務,只要用手機APP就能直接進行互動與控制;透過各類智慧鎖裝置並綁定智能合約,便能快速操控智取櫃的移轉與追蹤,具有互操作性(租用裝置的網路同時也可用來支付相關費用)、安全性(以分散式應用程式取得/保護公私鑰密碼,底層基礎裝置不受任何中心故障限制)、透明度(基於區塊鏈的通用共享網路,任何人都可以查詢)等好處。
「別把區塊鏈只當技術解決手段,需要信任問題就是區塊鏈機會點」,羅國書強調,區塊鏈加上物聯網,可以解決服務系統的信任問題,串連出無限共享空間,區塊鏈讓人又愛又怕,區塊鏈的知識落差,就是機會落差。
數位資產交易平台Chainware
利用區塊鏈去中心化、即時清算、資料保全、智能合約等特性,建構起基於區塊鏈的數位資產交易平台Chainware,將可開發出各種數位資產管理、資產交易管理、用戶帳號管理、資產託存管理功能,可應用在全台灣的市民卡點數服務,或是音樂版權存證。舉例來說,已有廠商開發出一款「趣塊鏈」(FunBlock)APP,提供區塊鏈上安全的音樂版權創作存證與授權服務,使用者可快速將創作歷程登錄存證,或是開通區塊鏈錢包購買合法的音樂授權。
此外,區塊鏈也可建構行銷代幣管理服務,將資產轉化為可流通、追蹤的加密數字權益證明,交易歷程完整紀錄且可追溯分析,企業可設計各種行銷活動,快速發行衍生數位商品(像是票、點、章),每種數位商品都是鏈上的一種代幣,不再以客戶的「個資」進行分類,而是以客戶的「行為」作分類,透過行銷代幣管理系統,代幣在會員間轉移的軌跡流向完整清楚,讓行銷活動不只是促銷,變成是一份消費者的「行為履歷」。
發證數位化,降低證書發行成本
根據麻省理工學院研究,製作一張證書的成本約為40美元,透過區塊鏈技術發行數位安全防偽證書,可有效降低紙本印刷的製作和管理成本。根據金融研訓院統計,台灣每年約有高達近20萬人次的證書發行量;而企業若要找到適合人才,一個職缺平均需要面試50人,若能透過數位化發證,可省下企業對於大量求職者查核背景的時間與成本。
羅國書表示,區塊鏈加上物聯網是未來趨勢,台灣廠商應留意跨業共享所帶來的商機,台北捷運已有多站設置具有自助取件和寄件功能的「i郵箱」,台北市長柯文哲曾指示要從捷運站、公家機關及學校優先推廣「物流箱」,廠商可思考如何成為智取櫃應用生態系的一部份。
附圖:圖一、「2019區塊鏈產業技術峰會」於1月29日盛大登場。 (圖片來源:資策會提供)
圖二、物聯網結合區塊鏈的新型跨業裝置共享模式 (圖片來源:2019區塊鏈產業技術峰會,羅國書簡報)
圖三、BIG-IoT裝置合約管理技術架構(以區塊鏈智取櫃為例) (圖片來源:2019區塊鏈產業技術峰會,羅國書簡報)
圖四、利用區塊鏈建立證書發證系統 (圖片來源:2019區塊鏈產業技術峰會,羅國書簡報)
資料來源:https://udn.com/news/story/6871/3646073…
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