啥？之後找工做面試求職者的將不是人！那是啥？道翰天瓊認知智能機器人平臺API接口爲您揭祕。

時間 2021-02-18

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啥？之後找工做面試求職者的將不是人！那是啥？道翰天瓊認知智能機器人平臺API接口爲您揭祕。java

當你正襟危坐在屏幕前，參加公司視頻面試的時候，此時盯着你的不只是面試官，還有背後一整套 AI 算法。面試

你的表情、肢體動做、語言，都會被 AI 分析，若是最終面試失敗，可能由於 AI 以爲你跳槽機率太大。算法

以上描述的場景並不是來源於科幻小說的杜撰。一家名爲 predictivehire 的澳大利亞公司，專門爲企業提供 AI 招聘服務，該公司正在開發一種能夠預測應聘者跳槽可能性的機器學習模型。api

企業宣稱 AI 技術的應用能夠大幅度提升企業招聘效率，同時消除招聘中的固有偏見，然而某些學者卻擔憂此舉會引起更普遍的招聘歧視。服務器

AI 招聘的初衷在於提升效率 微信

AI + 招聘，這個交叉行業得以在 2015 年左右興起，有兩方面緣由。一是 AI 技術逐漸走向成熟，二是傳統招聘行業有強烈的提升效率的需求。網絡

通常來講，企業從決定招募員工到最後完成招募，須要通過如下 7 個步驟：機器學習

· 與業務部門溝通確認招聘需求工具

· 在各個渠道投放招聘廣告，如獵聘、拉勾網獵頭等學習

· 收取篩選簡歷

· 面試環節（多輪）

· 發放 offer（可能還要進行測評）

· 準員工維護

· 員工經過試用期轉正（招聘結束）

在以上 7 步中，第二、三、4 步是最耗費精力的階段，用杭州某大型上市公司 HR 陳雯的話說，就是「找人和評估人。」而這恰是 AI 招聘想要發力的領域。在實際招聘工做中，HR 須要作大量的重複性工做。除了要在不一樣渠道投放同一個崗位的招聘廣告，還要篩選海量的簡歷，確保優秀的人能夠進入面試環節。而快速篩選簡歷，會讓招聘人員產生「fast human bias」。根據 Pymetrics 公司 CEO 弗裏達 · 波里（Frida Polli）的說法，這是一種行爲誤差，在此影響下，擁有「精英證書」的候選人更容易進入面試。說的直白一些，此時 HR 只會注意到候選人簡歷上最突出的一點而忽略了其餘。 Pymetrics 是知名的第三方招聘公司，摩根大通、普華永道等全球知名企業都在使用它的測評工具，以測試候選人是否具有企業要求的素質，如創造力、自驅力、利他主義等。找到候選人以後，HR 還須要和他們初步溝通，此時工做的重複性特徵更加明顯，這也是網絡一直流傳各種「面經」的緣由。設想一下，相似「你經歷最大的挫折是什麼？」「你的缺點是什麼？」「你的愛好是什麼？」這樣的問題，要重複性提問幾十位候選人，光是想想就足夠讓人崩潰了。這時候，AI 招聘能夠登場了。根據全球知名人力資源管理諮詢公司 HAYS（瀚納仕）首席執行官 Alistair Cox 的說法，AI 技術能夠幫助企業鎖定匹配度更高的候選人。例如 LinkedIn 會經過會員主頁信息和職業描述來爲其推薦工做。但隨着 AI 技術更加成熟、企業收集的數據愈來愈多，這些算法會考慮更多的因素，實現更加精準的推薦。你的頁面記錄、瀏覽歷史、社交帳號信息，包括分享了什麼、點讚了什麼、有怎樣的人格魅力，都會成爲 AI 的分析對象。綜合評估之下，AI 甚至能挖掘出用戶本身都沒有意識到的潛力。除了匹配候選人，AI 招聘工具還能夠幫助 HR 與候選人聊天——初步面試。這一過程是經過聊天機器人實現的。 PredictiveHire 公司的聊天機器人經過詢問應聘者一系列開放性問題，從而肯定他們的人格特徵，最終爲每一個人打上標籤，諸如自主型人格、充滿動力型或者自驅型。該公司的客戶分佈在零售業、呼叫中心和醫護行業，每個客戶對求職者的能力和個性要求都不一樣。聊天機器人經過對候選人的「面試分析」，能夠大大提升僱主招聘的成功率。正如 predictivehire 主頁廣告語同樣：認識一下 Phai——您的招聘嚮導。它會讓面試變得超級省時、開放包容且毫無偏見。
圖 | predictivehire 公司網站首頁但是，真的毫無偏見嗎？ AI 招聘，消除歧視仍是帶來歧視？
幾乎全部的 AI 招聘公司都會認爲使用 AI 算法能夠消除人的偏見。理由很簡單，人會有偏見，可是算法沒有。但現實可能不如說的美好。 PredictiveHire 正在研究的新模型正是用於預測應聘者的跳槽機率，該項目調用了 45899 名使用過其聊天機器人程序的應聘者的文本內容，一般來講，機器人會詢問 5-7 個開放性問題，其中包括他們過去的經歷和自我評價。而就是從應聘者的答案裏，機器人就能檢測到某些候選人「看重經歷，不務實，不夠腳踏實地，有很強的跳槽傾向」。預測跳槽只是小試牛刀。企業還可能利用大數據、AI 技術來壓低求職者的工資，約翰 · 傑伊刑事司法學院的紐曼教授在 2017 年的一篇論文中提到了這一點。例如，基於機器學習的性格測試在招聘領域應用愈來愈廣泛，在測試幫助下，企業可以篩選出更有可能煽動工會漲工資的候選人，從而不錄用他們。愈來愈多的僱主開始監控員工聊天記錄、郵件和其餘工做數據，對可能離職的人進行評估，肯定一個能讓他留下來的最低漲薪水平。 Alistair Cox 也不傾向於徹底信任 AI 算法，由於基於有偏見和歧視的數據產生的 AI 模型同樣會有偏見。例如某個崗位的歷史數據就帶有年齡偏見，AI 算法產生的模型頗有可能吸取了這一點。如何消除算法歧視？來自康奈爾大學的助理教授索倫 · 巴洛卡斯一直從事算法公平和責任的研究，同時，他也是微軟研究院的首席研究員。在他看來，經過 AI 算法評估應聘者的方式不該該被放棄。
由於 AI 算法讓招聘變得更好的目標是高尚的，咱們須要的是推進監管部門迫使企業提升透明度。目前，沒有一個 AI 招聘的評估模型受到過嚴格的同行評議，若是企業樂於提供模型的運做模式，把工具拿出來進行合法性認證，會更有助於他們承擔相關的責任。 AI 招聘發展的可能瓶頸
AI 招聘是 AI 技術在招聘領域的應用，招聘纔是技術發揮做用的基礎。不論開發怎樣的匹配算法、評估算法，都沒法繞開一個問題：企業到底須要怎樣的候選人？
陳雯說，在招聘的智能化方面，阿里巴巴作的比較好，其中一個很重要的緣由，是公司確切知道須要什麼樣的員工。對阿里而言，聰明、皮實、樂觀、自省就是招聘員工的標準。在此基礎上，在經過 AI 技術開發相關模型去匹配具有此特徵的候選人，更有可能成功。而更多的企業，最大的問題在於——它們本身也不清楚公司須要什麼特徵的員工。不清楚招募員工的畫像。這樣一來，即便用最早進的 AI 技術，也沒法幫助企業提升招聘效率。

認知智能將來機器人接口API簡介介紹

· 認知智能是計算機科學的一個分支科學，是智能科學發展的高級階段，它以人類認知體系爲基礎，以模仿人類核心能力爲目標，以信息的理解、存儲、應用爲研究方向，以感知信息的深度理解和天然語言信息的深度理解爲突破口，以跨學科理論體系爲指導，從而造成的新一代理論、技術及應用系統的技術科學。認知智能的核心研究範疇包括：1.宇宙、信息、大腦三者關係；2.人類大腦結構、功能、機制；3.哲學體系、文科體系、理科體系；4.認知融通、智慧融通、雙腦(人腦和電腦)融通等核心體系。認知智能四步走：1.認知宇宙世界。支撐理論體系有三體（宇宙、信息、大腦）論、易道論、存在論、本體論、認知論、融智學、HNC 等理論體系；2.清楚人腦結構、功能、機制。支撐學科有腦科學、心理學、邏輯學、情感學、生物學、化學等學科。3.清楚信息內涵規律規則。支撐學科有符號學、語言學、認知語言學、形式語言學等學科。4.系統落地能力。支撐學科有計算機科學、數學等學科。
認知智能CI機器人平臺是杭州道翰天瓊智能科技有限公司旗下平臺。認知智能機器人平臺依託道翰天瓊多年研發的認知智能CI體系爲核心而打造的認知智能機器人大腦，依託機器人大腦構建的認知智能CI機器人平臺。認知智能機器人平臺提供的機器人大腦技術體系更加先進，更加智能，是新一代智能，認知智能領域世界範圍內惟一的認知智能機器人平臺。其具備創新性，奠定性，領航性等核心優點。認知智能機器人平臺是新時代的產物，表明了新一代智能，表明了認知智能。和目前的人工智能機器人大腦相比，優點很是明顯。智能度高，客戶粘性大，客戶滿意度高，易於推廣和傳播等核心特色。認知智能機器人平臺提供的機器人服務，能夠賦能各個行業，各個領域的智能設備，各種須要人機互動的領域等。

認知智能和人工智能的優劣勢對比主要能夠分爲四大方面：第一：時代發展不一樣。人工智能是智能時代發展的第二個階段，認知智能是智能時代發展的第三個階段。時代發展上決定了認知智能更顯具備時代領先性。第二：基礎理論體系不一樣。人工智能的基礎理論體系以數學爲基礎，以統計機率體系爲基礎。認知智能基礎理論體系以交叉許可理論體系爲基礎。包含古今中外哲學體系，心理學體系，邏輯學體系，語言學體系，符號學體系，數學體系等學科。其基礎理論體系更加具備創新性，突破性和領先性。且交叉學科理論體系的研究也是將來智能發展的大方向。其具體理論體系，還包含三體論（宇宙，信息，大腦三者關係李坤），融智學，和HNC等。第三：技術體系不一樣。人工智能的核心技術體系主要是算法，機器學習，深度學習，知識圖譜等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人類的感知能力。認知智能的核心技術體系是以交叉學科理論體系而衍生出來的。具體包含三大核心技術體系，認知維度，類腦模型和萬維圖譜。認知智能的技術體系核心以類腦的認知體系爲基礎。以全方位模仿類腦能力爲目標。人工智能以感知智能爲基礎的體系，只能做爲認知智能中的類腦模型技術體系中的感知層技術體系。類腦模型大體包含，感知層，記憶層，學習層，理解層，認知層，邏輯層，情感層，溝通層，意識層等9大核心技術層。所以人工智能的核心只是做爲認知智能類腦模型中的感知層。所以在技術體系上，人工智能和認知智能基本上沒有太多的可比性。第四：智能度成本等方面的不一樣：人工智能產品的綜合智能程度，廣泛在2-3歲左右的智力水平。認知智能產品其智能程度大體在5-8歲左右。認知智能體系構建的機器人更加智能。且更省時間，更省人力和資金。優點很是多。具體請看下列的逐項對比。

接口申請官網地址：www.citec.top

接口地址(例子)：

http://a239p06512.zicp.vip/We...="+apikey+"&msg="+msg+"&ip="+ip

用戶端消息內容。

String msg ="你在幹嗎呀？";

apikey參數。這個apikey就是網站上申請的APIKEY

apikey ="";

//客戶端ip,最終用戶端的惟一標識（能夠是用戶端的IP,或者手機設備號，或者微信號或者，qq號碼等能證實身份的惟一標識就能夠）

String ip ="";

//這裏必定要encode轉換編碼。轉成GBK。

msg = URLEncoder.encode(msg, "GBK");

三個參數所有小寫

msg參數就是傳輸過去的對話內容。

msg參數要編碼成gbk，否則會亂碼。

接口具體代碼：

package ai.nlp.jiekou.test;

import java.io.ByteArrayOutputStream;

import java.io.IOException;

import java.io.InputStream;

import java.io.UnsupportedEncodingException;

import java.net.HttpURLConnection;

import java.net.URL;

import java.net.URLEncoder;

import ai.nlp.util.changliang.ChangLiangZi;

public class ApiTest {

/**

* Get請求，得到返回數據

* @param urlStr

* @return

private static String opUrl(String urlStr)

{

URL url = null;

HttpURLConnection conn = null;

InputStream is = null;

ByteArrayOutputStream baos = null;

try

{

url = new URL(urlStr);

conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();

conn.setReadTimeout(5 * 10000);

conn.setConnectTimeout(5 * 10000);

conn.setRequestMethod("POST");

if (conn.getResponseCode() == 200)

{

is = conn.getInputStream();

baos = new ByteArrayOutputStream();

int len = -1;

byte[] buf = new byte[128];

while ((len = is.read(buf)) != -1)

{

baos.write(buf, 0, len);

}

baos.flush();

String result = baos.toString();

return result;

} else

{

throw new Exception("服務器鏈接錯誤！");

}

} catch (Exception e)

{

e.printStackTrace();

} finally

{

try

{

if (is != null)

is.close();

} catch (IOException e)

{

e.printStackTrace();

}

try

{

if (baos != null)

baos.close();

} catch (IOException e)

{

e.printStackTrace();

}

conn.disconnect();

}

return ChangLiangZi.WU;

}

public static void main(String args []){

//三個參數所有小寫

//msg參數就是傳輸過去的對話內容。

//msg參數要編碼成gbk，否則會亂碼。

String msg ="你在幹嗎呀？";

//apikey參數。

String apikey ="UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV";

//客戶端ip,最終用戶端的惟一標識（能夠是用戶端的IP,或者手機設備號，或者微信號或者，qq號碼等能證實身份的惟一標識就能夠）

String ip ="127.0.0.1";

//這裏必定要encode轉換編碼。轉成GBK。

try

{

msg = URLEncoder.encode(msg, "GBK");

} catch (UnsupportedEncodingException e)

{

e.printStackTrace();

}

System.out.println(opUrl("http://a239p06512.zicp.vip/Web/BuAppJava.bujqrex?apikey="+apikey+"&msg="+msg+"&ip="+ip));

}

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