Se 天外 预我的个人简历
社交机器人腾盖可以做得很好。 人员选拔往往存在歧视性和随意性。 物竞天择，自然界存在的优胜劣汰，在此暂且搁置。 某种区别可能令人反感和不可接受。 它是肤色、性别、出身和宗教或政治信仰。 可能还有一个更轻但同样令人厌恶的区别。 服装，粉丝群，外观的一些细节。 这种区别压倒了品质和技能。 当它生效时，候选人的简历就是废纸。 区别的变化是无穷无尽的。
诚然，招聘人员是组织活动中非常微妙的时刻，必须权衡许多因素，包括情感和个人性质的因素。 基于半小时的谈话难以预测的因素。
谁能比人工智能系统更擅长预测并做出正确的选择。 是否可以对其进行编程以有效评估候选人的个人资料和倾向，而不管任何其他具有歧视性的考虑因素？
另一个问题。 人工智能目前的发展水平——它当然可以分析数据并用它们建立预测，比任何生物团队都要好——能否表达一种评估能力？
根据两家瑞典公司的说法，一家专门从事机器人技术，另一家专门从事人才研究和选拔，答案是肯定的。 为此，他们不偏不倚地建造并投入使用腾盖， 一种带有漂亮小脸的亚马逊回声，能够进行公正的人才选拔活动。
寻求公正
截至 2018 年 XNUMX 月，Furhat 已与 TNG，瑞典最大的职业介绍所之一。 正如 TNG 博客所述，这种“全球合作伙伴关系”的目标是“……共同开发世界上第一个公正的招聘机器人”。
为此，两家公司似乎互为补充。 Furhat 拥有所需的技术专长和机器人平台。 TNG 带来了招聘方面的经验，以及合适的专业知识和培训场地。
“实现这一愿景的部分过程是与像 TNG 这样的世界领先公司合作。 他们消除招聘过程中的偏见的愿景让我们深受鼓舞。 我们可以让人们有更好的机会拥有合适的职业。 雇主有更好的机会找到合适的候选人—— 亮点 Furhat Robotics 首席执行官 Samer Al Moubayed。
因此，在这个场合，Furhat 机器人获得了进一步的内涵：“Tengai unbiased”。 “不偏不倚”代表客观、公正、没有偏见。 人事选拔部门在寻求更大的客观性方面并不陌生，尽管最重要的是它一直在不断努力追求痉挛效率。
自动化的引入已有一段时间了，既用于应用程序的预防性筛选，也用于人员的管理和优化。 然而，直到现在，这种自动化并没有超出选择过程的初步阶段或根据无数参数和指标对工人进行比较和分析。
更上一层楼
TNG 首席执行官 Edman Källströmer 正确地谈到了“更高层次”。 从形式上讲，它是指旨在满足和满足招聘领域的各种需求的请求。 主要的是公正和减少（如果不是消除）工作场所的歧视和多样性。
以下是 Källströmer 是如何解释他所说的将他的机构的工作提升到一个新水平的意思。
«与合作 皮帽 机器人 将使公平招聘更上一层楼。 多年来，我们一直致力于公平招聘，并审查了各种人工智能平台和机器人解决方案。 我们已经确定 皮帽 它是市场上最好的。 和 皮帽，我们可以创建一个过程 基于技能和更独特的新候选人体验的公正选择。 这将是一种让求职者参与并激发求职者的体验。 此次合并将帮助我们提高为客户寻找最佳人选的能力。 它还将帮助我们增加工作场所的多样性。 这是我们旅程中的一个重要阶段，也是我们旨在创造一个更可持续的劳动力市场的愿景”。
事实上，在我看来，Källströmer 所指的“上层”似乎可以在另一个层面上找到。 具体来说，它与腾盖与对话者互动的能力（仍有待验证）有关。 如果您愿意，甚至可以与候选人互动并同时评估候选人，但我补充说，不会引起后者的烦恼，或者更糟的是拒绝。
的独特性 天外
正是在这里，即使在 TNG 他们也很清楚，腾盖的独特之处就在于此。 正如 TNG 首席体验官 Charlotte Ulvros 所说：
“这是一个完全独特的产品，因为人力资源界称之为机器人的当前人工智能相关招聘解决方案实际上是自动化产品。 天外 是具有人机界面的有形且先进的社交机器人——这被认为是世界的下一步 科技»。 这使得自动机 皮帽 一个非常奇特的实验，因为以前没有人做过。
腾盖和最新一代的机器人，社交机器人，挑战我们对自动机的认知。 他们还挑战了后者的陈规定型形象，认为后者仅仅是被人类奴役的设备。 人工智能的进步不断模糊什么是（完全）人类和什么不是（不再）人类之间的界限。
很容易跨入与自动化引起的恐惧和随之而来的人的边缘化有关的讨论。 然而，Tengai 是一个很好的例子，说明人工智能在寻求适当的人类部分方面走了多远。 毕竟，助跑似乎不想停下来。 事实上，它结合了两个方面，这两个领域对人类来说是完全自然的，而到目前为止对机器来说显然是不可调和的。 做事和思想、行动和情感。
超越数据收集
在数据收集和分析方面，人工智能软件已经完全取代了人的工作。 但是，我们始终处于计算工具的特定能力范围内。
在前段时间出现的一篇文章中， 机器智能的简单经济学，多伦多大学的三位经济学家通过“经济镜头”研究了人类活动。
因此，他们确定了代表他们的五个基本要素。 “所有人类活动—— 根据作者的说法 ——可以用五个高级组件来描述：数据、预测、判断、行动和结果。
好吧，这三位经济学家是从上一波创新开始的，那一波开启了 新经济. 这已经使它自己负责从人类的力量中移除上述五个组成部分中的第一个：数据收集。 数据现在很大程度上受制于自动化。
应用经济类别，他们 他们继续, «“新经济”的经济学可以[因此]在高层次上进行描述。 数字技术本来可以降低研究和交流的成本。 这将导致更多的研究、更多的交流和更多与研究和交流齐头并进的活动。 这基本上就是发生的事情。”
现在，由人工智能（机器智能）的进步所决定的新一轮创新浪潮，从根本上是由这些技术的预测能力驱动的。 这些似乎攻击了上述五个组成部分中的第二个：预测。
预言
大数据分析将导致趋势识别。 这种挖掘趋势的能力将引领人工智能发展的一个新阶段：预测的自动化。
人工智能主导的革命实际上正在产生与之前新经济带来的变革类似的影响。 然而，这一次，它发生在预测方面。
因此，“……经济变化将以预测成本的降低为中心”。 而这正是正在发生的事情。 基于预测的商品和服务的成本正在迅速下降。 经济学家众所周知的结果很容易“可预测“。
“首先，我们将开始使用预测来完成我们以前没有完成的任务。 其次，它将增加补充预测的其他事物的价值。”
事实上，新技术的预测能力已经输出到各个领域。 他们中的许多人以前没有感到这样的需要。 基本上，可以忽略不计的预测成本已经改变了对这些领域的方法，并改变了我们观察它们和现在构想它们的视角。
因此，自动化正在迅速占据上述组件中的第二个组件，即精确预测。 它被从人类的专有特权中移除。
毕竟，自动化的快速且看似不可阻挡的进步是有目共睹的。 尽管如此，在我们的作者看来，这个过程似乎并没有引起过度关注。 根据“经济视角”，尽管人类预测的价值现在在成本和（越来越）质量方面都被人工智能超越。
因此，这些经济学家认为，这确实代表了机会.
“当一项关键投入的成本下降时，它通常会影响其他投入的价值。 互补品的价值上升，替代品的价值下降»。
预测的自动化，正如在研究和传播中已经发生的那样，可能会导致预测的增加。 因此，导致重大 评估请求.
«……因为人的判断力的价值会增加。 使用经济学的语言，估值是预测的补充。 当预测成本直线下降时，对估值的需求就会增加。”
评价
人工智能也会在评估中变得自主吗？ 小机器人腾盖似乎预知到了。
因此，区分我们人类和机器，仍然是我们的评估能力。 几乎是一种极端的堡垒，然而，如果它被征服，将留下很少的东西来将人类与冗余分开。 然而，我们确实确信技术创新还没有准备好攻击这最后的前沿领域。 毕竟，它的界限似乎越来越模糊和不稳定？
随着人工智能的进步，其自主权的范围扩大了。 自主性从单纯的操作越来越接近于决策自主性。 根据一些技术爱好者的说法，AI 能做什么或不能做什么没有绝对限制。 只有一个限制是由它（还）不能做的事情决定的。 其他人认为，数字创新具有内在局限性。
然而，毫无疑问，人与机器之间的界限，属于一个人与属于另一个人的界限，似乎越来越不稳定。 我也知道这一点 我们的作者:
“评估之间的分界线[判断] 和预测不明确：一些评估任务甚至会以一系列预测的形式重新制定。
腾盖以他的关系技巧，他的技巧最终也涉及评估，参与了这样一个不确定和流动的时刻。 今天，它表现为一个边界实验。 时间会证明它是否仍将只是一个阈限事件，或者它是否将代表一个旨在再次推进将人与机器分开的分界线的事件。
