“咖啡杯测试”重新浮出水面对一些人来说，在线招聘是招聘不透明的象征。
测试的秘密性质可能会引起类似的担忧对人工智能在招聘中的应用的担忧。
咖啡测试和人工智能都会让找工作的过程变得武断和不透明。
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几年前，我听过一个招聘人员的故事，他会把履历放在灯光下，看履历上的水印是否朝向正确的方向。
一些背景资料:过去，rsamsumen是印在纸上的。花哨的rsamsum股票通常带有一个模糊的图像，称为水印，可以说明报纸的优良血统-或者至少你为它花了多少钱。
传说，即使是华丽的论文也不足以吸引这位令人讨厌的招聘人员。如果水印是颠倒的或朝后的，这就表明这个候选人对待生活的态度是草率的。它被扔进了垃圾桶。
对另一位老板来说，今天的试金石不是纸，而是陶瓷。招聘经理会告诉那些来面试的人厨房在哪里，请他们喝咖啡，然后拒绝那些面试结束后没有把菜送去的人。
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咖啡杯测试，就像之前的水印检查一样，可能会让人觉得是用一种微不足道的方式来抛弃那些本来可能合格的候选人。不足为奇的是，面试专家经常摒弃这种“抓到陷阱”的方法。
然而，即使多年后，这些故事仍在网上重新出现的一个原因是，它们表达了我们的恐惧，即我们正朝着一个更加不公平、甚至欺骗的招聘环境疾驰而去——trappuccino，有人吗?-多亏了科技。
今天，这个妖怪是人工智能。人工智能在做决定时似乎和咖啡杯测试一样武断。
“人们对人工智能感到紧张的原因之一是，人工智能使用的算法非常黑箱化，”招聘专家乔希·米勒告诉Insider网站。“申请人不知道他们是如何被评估的。”
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有些人可能会从咖啡杯的标准中得到类似的感觉。“任何人都不应该进行秘密测试，”他说。
当然，人工智能可以让仍然过于主观的招聘过程变得不那么主观。然而，一些人担心，无情的机器人将依靠神秘的算法，因为求职者有看不见的违规行为或轻微缺陷，就把他们从考虑范围内剔除。
小米是洛杉矶公司Criteria的创始人兼首席执行官，该公司致力于帮助企业减少偏见，提高招聘效率。他表示，人工智能的前景是消除招聘过程中的不公平，让招聘过程只与数据有关。然而，要做到这一点，训练人工智能的数据集不能有偏见。这是一个很大的挑战。
米勒在谈到人工智能时表示:“这是一个巨大的前景，但也存在不符合道德和负责任地使用它的风险。
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在招聘方面，人工智能失败的例子也很明显。其中最著名的可能是亚马逊(Amazon)测试在招聘中使用人工智能的试验。但是，由于培训主要使用的是男性的
汇汇表，因此人工智能对女性候选人存在歧视。公司终止了这个项目。
米勒说:“人工智能领域出现了一些非常引人注目的‘脸栽’。因此，求职者对数字看门人数量的增加感到担忧也就不足为奇了。在对约1200名美国成年雇员进行的一项调查中，约一半的人表示，在招聘中使用的人工智能工具比人更有偏见。这项在线调查是由哈里斯民意调查公司(Harris Poll)为美国人事协会(American Staffing Association)于今年6月开展的。
人们对我们的人工智能霸主对候选人是否被雇用做出最后决定的想法更加反感。皮尤研究中心在2022年12月中旬对1.1万名美国成年人进行的一项调查发现，70%的美国人反对让人工智能做出最终的招聘决定。
哈佛商学院(Harvard Business School)管理实践教授桑德拉?苏彻(Sandra Sucher)告诉Insider网站，考虑到人工智能领域的偏见记录，人们的担忧是可以理解的。
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“这些都不是虚构的担忧。这些担忧绝对是适当的，”她补充说，应对这些挑战仍需努力。
“公平招聘的承诺是存在的，”苏彻说。“我真的担心，根据年龄和数据集的性质，偏见会持续存在。”
然而，一些工人和其他人的担忧似乎并没有阻止雇主使用人工智能来完成更多的招聘工作。这包括面试——大概不用java。
在一项针对一些美国公司代表的调查中，43%的人表示，到2024年，他们的组织将在面试过程中使用或计划使用人工智能。这项在线调查是由Resume Builder于6月份开展的，调查对象是约1,000名在雇主招聘过程中参与的人。
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因此，对批评人士来说，咖啡杯测试就像是另一种方式，人们在与工作无关的事情上被评判。当然，一些人认为这个测试可以很好地衡量应聘者在职场中有多体贴。Reddit的一名用户写道:“我猜，愤怒的人就是那些把脏盘子留给别人的人。”
然而，米勒说，那些旨在“解读”一个人的真实性格，或者应聘者有多正直的考试，往往达不到要求。首先，这些措施并没有考虑到应聘者在面试中可能会有多紧张。
米勒表示，招聘人员不应该依赖隐藏的指标，而应该使用针对候选人的标准化问题和一个评分标准来为人们的答案打分。米勒说，要想了解应聘者的性格，或者最好是他们的职业道德，最好的办法是用提问的方式来设定情景，看看应聘者如何回应。他说，从本质上讲，面试官评估性格、个性或能力的任何事情都应该是有条理和客观的。
米勒说，招聘的一个好的经验法则是，选择标准应该相对透明。“如果我想了解你，我应该问你一个问题。”
