“现有数据已经足够支撑我们去做一些启动的科研项目 。 ”薛延波表示 ， 但对于一些敏感或还未获得的数据 ， 一些机器学习的方法可以“补缺” ， 例如生成型机器学习方法 。 他补充解释道：如果平台上有张三和李四 ， 而在数据中又需要张三和李四之间的一个人物 ， 就可以训练一个机器学习模式 ， “派生”出符合张三和李四中间特征的人物 ， 用以进行现实世界中的职位匹配等研究工作 。
算法和模型仍在探索中
“机器学习有三个重要支柱 ， 数据、模型和算力 。 ”薛延波说 ， 数据正在以指数级别增加 ， 模型的发展相对来说比较缓慢 ， 现在机器学习可用到的模型也不多 ， 职业市场是一个全新的市场 ， 可能需要全新的模型来解决问题 ， 最大挑战可能是模型设计 。
“目前我们正在进行的工作是 ， 通过协同滤波的方式将有相似职业生涯规划的人归类 ， 从而理解真正的求职意图；并通过协同的方法尝试重构三维的工作场景 。 ”薛延波说 ， 这将有可能解决职业科学的理论中偏好列表未知的问题 。
“协同滤波又称协同过滤 ， 是一种常见的推荐算法 。 最初在亚马逊上出现 ， 比如 ， 买了这件商品的用户一般还买了什么 。 ”智能一点CTO莫瑜解释 ， 该算法可通过购买人群的相似度去评估不同商品的相似度；同时根据不同人购买的商品集合之间的相似度去评估不同人之间的相似度 。 做到“物以类聚、人以群分” ， 随后通过不同的列表进行匹配 ， 再进行人与物之间的推荐 。
在职业科学研究初期 ， 薛延波表示 ， 将利用该算法进行人与岗位的列表细分 。 之所以要建立这样的偏好列表 ， 源于微观经济学的一个重要假设 。 “只有双方都清楚对方的偏好是什么 ， 才能形成稳定匹配的市场 。 比如说大公司知道知名大学毕业生愿意来 ， 而有创业意识的应聘者更倾向于进初创的小公司 ， 有一个清晰的偏好列表 ， 将有助于形成完美市场匹配 。 ”
通过深度学习 ， 偏好列表可以进一步完善 ， 尝试做一些现实中的人岗匹配 ， 匹配结果反过来再来影响偏好列表 ， 进行修正等工作 。
赵鹏说 ， 中国有近6亿人在数千万家企业工作 ， 但对于职场人在工作中的成就感、幸福感、安全感 ， 企业在人才竞争中的竞争力、洞察力及双方的匹配等问题缺乏系统性研究 ， 希望通过开启“职业科学研究” ， 从科学的角度 ， 用严谨的方式以及引入人工智能等新的技术手段 ， 对“职业”这门科学进行系统研究 ， 并引起行业层面的关注 。
一家之言
可辅助招聘 ， 但有些责任TA承担不起
张盖伦
IBM开始用自家AI沃森来“决定”员工去留了 。 据科技媒体“量子位”报道 ， 沃森正在改变HR的工作状态 。 它会调取员工资料和他们的历史项目表现 ， 了解员工的培训和学习情况 ， 综合判断其适不适合升职加薪 ， 有没有可能走向人生巅峰 。
听起来很棒 。 不过有一点要明晰 ， 从目前透露出的信息看 ， AI并不会在这一整套评估流程中发挥决定性作用 。 那些人力资源部的同事 ， 依然是你升迁路上的“温柔杀手” 。
几年前 ， 人们便开始讨论将AI引入人力资源的可能性 。 AI可以解决快速匹配的问题 ， 这确实是对HR工作的解放 。 一些大公司 ， 校招时收到的简历动辄上万份 ， 必须设置关键词进行粗筛 。 而在粗筛之后 ， 则要细筛 ， 看申请人能力和岗位的匹配度 。 AI在这方面能做到得心应手 ， 它甚至可以收集候选人的其他资料 ， 画出求职者画像 ， 根据自己积累的数据 ， 判断出要不要放其进入招聘的下一轮 。
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