寫履歷先要討好機械人 (車品覺)

By on April 9, 2019

本文作者車品覺,為紅杉資本中國基金專家合夥人、阿里巴巴集團前副總裁,為《信報》撰寫專欄「全民大數據」

長長的工作經驗清單可能會弄巧反拙,只需要寫上過去3至5年的經驗便可。(Freepik網上圖片)

長長的工作經驗清單可能會弄巧反拙,只需要寫上過去3至5年的經驗便可。(Freepik網上圖片)

大家有沒有聽過「科學學」?我沒寫錯,「科學學」的英文是Science of Science,是一門「研究科學和科學活動的發展規律及其社會影響」的綜合性新興學科。

在這門學問當中,人工智能在倫理上的問題正是上海市科學學研究所最近重點關注的課題。為了展開研討,我正在收集有代表性的案例。

作為產品經理出身的大數據從業者, 我見到4個影響普羅大眾的方向:搜索排序、推薦引擎、誠信系統、協同過濾。這4個方向引導着我們每天的注意力,同時影響別人怎樣評價你。講得誇張一點,可說影響着每一個地球人的命運。

舉一個鮮活例子,最近美國有些大公司開始使用人工智能「改善」招聘流程,篩選簡歷的第一道關卡是機器學習,這意味人們寫簡歷的方式將要兼顧機器的喜好。這對於人事部門是好消息,記得在阿里的時候,每年為了校園招聘,要從數以千計畢業生的簡歷中,挑選幾百候選人面試,走漏眼在所難免。使用人工智能作為過濾似是一個好方法,但你有沒有想過,人工智能已經讓寫簡歷的過程多了一重考慮,因為候選人要先取悅機械人。不像人類有感性的一面,AI只關心你描述的技能與所應聘崗位的匹配程度。

要從數以千計畢業生的簡歷中,挑選幾百候選人面試,走漏眼在所難免。(Freepik網上圖片)

要從數以千計畢業生的簡歷中,挑選幾百候選人面試,走漏眼在所難免。(Freepik網上圖片)

為了增加簡歷被AI選中的機會,可能你要更關注:

1)機械人會尋找的職位特徵線索,加分給予那些跟招聘崗位有強聯繫技能的簡歷;

2)一些富有創意但不常用的頭銜可能會被機械人忽略;

3)機械人不會因為你選擇的特別字體、格式及圖形而喜歡你,相反或會因此而無法識別內容;

4)長長的工作經驗清單可能會弄巧反拙,只需要寫上過去3至5年的經驗便可,長達20年的工作經驗會稀釋簡歷的濃度;

5)寫簡歷時,要記得突出相關及近期經驗;

6)簡歷若有錯字或語法錯誤,人類可能會原諒你,機器卻不會。

你可能開始明白,為什麼你一份侃侃而談的簡歷發出去會石沉大海,因為你從來沒想過討好機械人是一種新技能。

最後,很高興上周有幸成為上海市科學學研究所歷史上第四位特聘研究員,為科學倫理研究出一分力。

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