Возьмите на заметку, уже завтра вам это пригодится
Охотники за головами и новые алгоритмы
Британское подразделение мирового гиганта потребительских товаров Unilever впервые использует искусственный интеллект для оценки кандидатов на работу.
Кандидаты записывали видео, отвечая на стандартные вопросы, а машинные алгоритмы анализировали речь, тон голоса и мимику. В результате создаются сотни характеристик, которые затем сравниваются с данными нанятых в прошлом кандидатов, зарекомендовавших себя как отличные специалисты.
Американская компания HireVue, разработчик приложения, считает, что этот метод намного лучше обычного просмотра резюме. Так, только для речи алгоритм учитывает 350 особенностей языка, таких как использование пассивного или активного залога, использование местоимений, словарный запас и длина предложения, а также техническая терминология. Никто не имеет возможности сделать это.
Такой алгоритм можно использовать не только для ранжирования кандидатов, но и для хедхантинга. Тогда, если ваше видео попадет в какую-то базу данных, где бы вы ни находились, вас найдут и сделают предложение о работе, от которого вы не сможете отказаться. Это идеально подходит как вам, так и вашему работодателю.
Хотели бы вы, чтобы такой алгоритм оценивал вас — или кого-то, кого вы не знаете, но с неизбежными предубеждениями и стереотипами (они есть у всех нас), плюс другими факторами, которые непредсказуемы и которые невозможно учесть?
Поэтому, читая резюме, человек может быть голодным или сытым, уставшим или отдохнувшим. Первый день после поездки на работу или после отпуска может оказаться напряженным. При этом за окном ярко светит солнце или все затянуто темными тучами.
По сравнению с людьми алгоритмы подобны Фемиде, богине справедливости — справедливой и объективной.
Но некоторые люди могут чувствовать себя неловко, когда видят камеру, но они отличные профессионалы. Мы знаем, что некоторые очень талантливые люди отличаются от «нормы». Более того, в эпоху, когда каждый день приходится сталкиваться с новыми и неожиданными проблемами, ранее успешные кандидаты не всегда являются образцами для подражания.
Но перед разработчиками других приложений алгоритма встал более важный вопрос: чему или на ком они обучались. Если выборка — белые выпускники колледжей из семей среднего класса на Восточном побережье, алгоритм вычислит что-то еще, что объединяет этих людей, и не является поверхностным. Другими словами, мы даже не знаем, что он найдет в этих образцах. Но определенно те, кто не соответствует этому профилю (а это 99,99% всех людей), будут считаться как-то отклонившимися от выборки. Однако алгоритмы такого типа будут использоваться все больше и больше, нам просто нужно помнить, что у них есть свои преимущества и недостатки.
Робот-читатель выяснил, по каким признакам мы оцениваем людей
В период с 1900 по 2008 год робот прочитал 3,5 миллиона книг, изданных на английском языке, включая художественную и научно-популярную литературу. В книгах 11 миллиардов (!) слов, и робот, машинный алгоритм, должен вычислить прилагательные, характеризующие мужчину или женщину. Например, после нахождения таких слов, как «сын», «стюардесса» или «актриса», алгоритм ищет прилагательные, которые их описывают. В результате авторы составили список наиболее часто употребляемых прилагательных, как положительных, так и отрицательных, которые авторы используют для описания мужчин и женщин уже более ста лет.
Ключевой вывод исследования, проведенного международной группой ученых, заключается в том, что прилагательные, описывающие женщин, в основном относятся к внешности, тогда как прилагательные, описывающие мужчин, в основном относятся к поведению или личностным качествам.
Наиболее распространенные прилагательные:
| женский | мужчины | ||
| позитивный прилагательное |
отрицательное прилагательное | положительное прилагательное | отрицательное прилагательное |
| красивый | старый | справедливый | Не подходит |
| Мед | неопрятный | здоровый | ненадежный |
| целомудрие | бесплодный | добродетельный | непослушный |
| Великолепный | сердитый | разумный | липкий |
| плодовитый | Не определился | Мир | жестокий |
| красивый | отклоненный | гений | праздный |
| сексуальный | неженатый | храбрый | безоружный |
| шикарный | Недоедание | важный | Раненый |
| сложный | тощий | надежный | фанатизм |
| жить | Никаких сожалений | не виновен | несправедливый |
| яркий | сердитый | благородный | безжалостный |
Вы нашли прилагательное, которое описывает вас?
Исследование поднимает ряд важных вопросов, отметила Изабель Огенштейн с факультета компьютерных наук Копенгагенского университета, возглавлявшая группу. Алгоритмы, используемые в этом поиске, используются в системах распознавания речи и будут использоваться другими машинами для общения с людьми. Если в нашем языке есть предпочтения или искажения, они обязательно будут переданы машине.
Например, описание женщины, не включающее никаких прилагательных, связанных с внешностью, а только ее поведение или черты личности, будет считаться алгоритмом аномалией. Поэтому, по мнению ученых, алгоритмы необходимо научить игнорировать эти предубеждения.
Но это только кажется простым, потому что эти предубеждения и предпочтения не появляются в вакууме. Это не похоже на оправдание сексизма, но в целом мы все в какой-то степени судим женщин по внешности, а мужчин — по характеру.
Сегодня, после тысяч исследований, мы убеждены, что мужчины, решая завести детей, почти сразу и почти всегда неосознанно оценивают женщину по сотне параметров. Это касается всего: особенностей персонажа, соотношения частей тела, голоса, состояния и цвета волос и т д.
Если просто выбрать глаза из этого списка, то это цвет склеры, размер и цвет радужной оболочки, наличие и толщина лимбального кольца, соотношение видимых частей склеры и радужной оболочки и так далее существовать. Это характеристики молодости и здоровья. Никто из нас не может все это сознательно увидеть, проанализировать и принять решение. Все это делается нашими внутренними биологическими алгоритмами, которые успешно работают уже сотни тысяч лет, нравится нам это или нет. Особая благодарность ему, твоим родителям за то, что они выбрали друг друга сейчас, когда ты читаешь эту статью.
Мы можем сказать: «Давайте перестанем обо всем этом думать. Давайте отключим один алгоритм в пользу другого». Это смелая и стоящая попытка, но удастся ли она или нет, покажет время.
Как выбрать подходящего партнера?
Правильное решение задачи = стабильный брак
Выбор всегда сложен, даже если из двух вариантов выбираешь один. Но это становится крайне сложно, когда участников много, информация неполная, предпочтения разнообразные. Математики часто изучают подобные задачи, и одна из них, о выборе подходящей пары, названная «проблемой стабильного брака», решена и заслуживает нашего внимания.
Представьте, что собираются четыре женщины: Анна, Белла, Вера и Галлия, и четверо мужчин: Александр, Борис, Виктор и Григорий. Они хотели иметь стабильные отношения, но «у Облонских все смешалось». Анне нравится Борис, ему нравится Галлия, Галлии нравится Александр, а Галлии нравится Вера. Как сделать отношения между мужем и женой стабильными, чтобы они не сбежали к другому человеку? Стабильность пары означает, что никто в паре, будь то мужчина или женщина, не должен хотеть быть с кем-то еще.
Чтобы разобраться в этом, они решили перечислить наиболее желанных кандидатов в порядке убывания. Это то, что они делают.
Для женщин:
| Предпочтения | Анна | Белла | Вера | Галлия |
| первый этап | Борис | Александр | Грегори | Александр |
| второй этап | Александр | Грегори | победитель | Борис |
| Третий этап | победитель | победитель | Борис | Грегори |
| Этап 4 | Грегори | Борис | Александр | победитель |
Для мужчин:
| Предпочтения | Александр | Борис | победитель | Грегори |
| первый этап | Вера | Галлия | Белла | Анна |
| второй этап | Белла | Анна | Анна | Галлия |
| Третий этап | Галлия | Белла | Вера | Белла |
| Этап 4 | Анна | Вера | Галлия | Вера |
Первый раунд
Теперь, после составления списка, дамы начинают делать парням предложение, начиная с первого в списке, и вот что получают парни:
| Александр | Борис | победитель | Грегори |
| Белла
Галлия |
Анна | Вера |
Мы видим, что Виктора сейчас игнорируют, но у Александра одновременно есть два предложения: от Беллы и Галлии. Для него Белла была второй, и он предпочел ее Гале.
Второй раунд
Галлия вычеркнула своего первого кандидата и порекомендовала второго кандидата в списке, Бориса.
Теперь у Бориса есть два предложения: на первом месте у него предпочтение отдается Галлии, и он отвергает Анну.
| Александр | Борис | победитель | Грегори |
| Белла
Галлия |
Галлия
Анна |
Вера |
Третий раунд
После того как Анна получила отказ от Бориса, она вычеркнула его и сделала предложение Александру, второму человеку в списке. У Александра снова было два кандидата, но Белла тоже выиграла ту битву и осталась в составе!
| Александр | Борис | победитель | Грегори |
| Белла
Анна Галлия |
Галлия
Анна |
Вера |
Четвертый раунд
Анна делает предложение Виктору, третьему кандидату в ее списке:
| Александр | Борис | победитель | Грегори |
| Белла | Галлия | Анна | Вера |
Поскольку никто никого не отвергает и ходов не осталось, то получаем стабильную пару. Чем больше участников, тем больше раундов, но рано или поздно каждый найдет наиболее подходящую пару.
Здесь мы увидели, как работает один из этих алгоритмов. Проблема может показаться домашней игрой, но сегодня алгоритм может распределять детей в детские сады в Дании, учеников начальной школы в школы в Венгрии, студентов в университеты Китая, Германии и Испании, а раввинов — в раввины церкви Нью-Йорка, соединяя друг друга. Доноры и пациенты из Великобритании с подходящими органами. Конечно, некоторые сайты знакомств также используют этот алгоритм.
Этот алгоритм получил Нобелевскую премию по экономике 2012 года.
Он был создан в 1962 году Дэвидом Гейлом и Ллойдом Шепли. Гейл скончался, а Шепли разделил премию с Элвином Ротом, который увидел потенциал применения алгоритма для решения социальных проблем.
Возможно, вы заметили интересную особенность: в нашей игре первыми предложение делают дамы. Изменится ли что-нибудь, если джентльмены сделают предложение? Удивительно, но да. Вы можете проверить это сами, тем более, что это займет всего один раунд. После него вместе остались только Борис и Галлия, а все остальные, как и в первом примере, создали другие пары. В обоих случаях образуется устойчивая пара, что немаловажно.
Но посмотрите, что происходит: когда мужчины первыми начинают разговор, они получают лучший и наиболее предпочтительный вариант для себя, в то время как женщины соглашаются на несколько худшие варианты для своих партнеров. Когда женщины делают предложение первыми, у них есть лучшие варианты, чем у мужчин.
Во время направления в больницу студенты-медики узнали о работе алгоритма и заметили, что они первыми получают письма о госпитализации, что еще больше усложняет их выбор. Они успешно боролись с этой практикой и завоевали право первыми давать рекомендации больнице.
Алгоритмы уже играют роль во многих сферах нашей жизни, даже если мы этого не осознаем, и их использование будет становиться все более активным. Нам не нужно этого бояться, потому что они, вероятно, созданы для того, чтобы сделать нашу жизнь проще и лучше. Они могут сделать для нас более эффективные вещи, чем мы, используя интуицию или случайный выбор.
Интернет-знакомства, основанные на алгоритмах, помогают создавать более стабильные супружеские пары, чем другие методы. Алгоритмы, связывающие пациентов и доноров, спасли множество жизней. Нам необходимо понимать их существование, использовать их и не забывать о своих интересах.
Дополнительная информация об этом:
- статья Daily Telegraph об использовании искусственного интеллекта при подборе персонала: telegraph.co.uk/news/2019/09/27/ai-facial-recognition-used-first-time-job-interviews-uk-find /?WT.mc_id =tmg_share_tw
- читайте и изучайте: copenlu.github.io/publication/2019_acl_hoyle/
- еще кое-что: Futureity.org/adjectives-gender-descriptions-books-2143682-2/
- Исследователи использовали корпусную базу данных Google Ngram.
- История «проблемы стабильного брака» рассказана в книге «Дю Сотуа М. Код творчества: искусство и инновации в эпоху искусственного интеллекта». Лондон: Четвертая власть, 2019.