啥？之后找工做面试求职者的将不是人！那是啥？道翰天琼认知智能机器人平台API接口为您揭秘。

时间 2021-02-18

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啥？之后找工做面试求职者的将不是人！那是啥？道翰天琼认知智能机器人平台API接口为您揭秘。java

当你正襟危坐在屏幕前，参加公司视频面试的时候，此时盯着你的不只是面试官，还有背后一整套 AI 算法。面试

你的表情、肢体动做、语言，都会被 AI 分析，若是最终面试失败，可能由于 AI 以为你跳槽几率太大。算法

以上描述的场景并不是来源于科幻小说的杜撰。一家名为 predictivehire 的澳大利亚公司，专门为企业提供 AI 招聘服务，该公司正在开发一种能够预测应聘者跳槽可能性的机器学习模型。api

企业宣称 AI 技术的应用能够大幅度提升企业招聘效率，同时消除招聘中的固有偏见，然而某些学者却担忧此举会引起更普遍的招聘歧视。服务器

AI 招聘的初衷在于提升效率 微信

AI + 招聘，这个交叉行业得以在 2015 年左右兴起，有两方面缘由。一是 AI 技术逐渐走向成熟，二是传统招聘行业有强烈的提升效率的需求。网络

通常来讲，企业从决定招募员工到最后完成招募，须要通过如下 7 个步骤：机器学习

· 与业务部门沟通确认招聘需求工具

· 在各个渠道投放招聘广告，如猎聘、拉勾网猎头等学习

· 收取筛选简历

· 面试环节（多轮）

· 发放 offer（可能还要进行测评）

· 准员工维护

· 员工经过试用期转正（招聘结束）

在以上 7 步中，第二、三、4 步是最耗费精力的阶段，用杭州某大型上市公司 HR 陈雯的话说，就是 “找人和评估人。” 而这恰是 AI 招聘想要发力的领域。在实际招聘工做中，HR 须要作大量的重复性工做。除了要在不一样渠道投放同一个岗位的招聘广告，还要筛选海量的简历，确保优秀的人能够进入面试环节。而快速筛选简历，会让招聘人员产生 “fast human bias”。根据 Pymetrics 公司 CEO 弗里达 · 波里（Frida Polli）的说法，这是一种行为误差，在此影响下，拥有“精英证书” 的候选人更容易进入面试。说的直白一些，此时 HR 只会注意到候选人简历上最突出的一点而忽略了其余。 Pymetrics 是知名的第三方招聘公司，摩根大通、普华永道等全球知名企业都在使用它的测评工具，以测试候选人是否具有企业要求的素质，如创造力、自驱力、利他主义等。找到候选人以后，HR 还须要和他们初步沟通，此时工做的重复性特征更加明显，这也是网络一直流传各种 “面经” 的缘由。设想一下，相似 “你经历最大的挫折是什么？”“你的缺点是什么？”“你的爱好是什么？” 这样的问题，要重复性提问几十位候选人，光是想想就足够让人崩溃了。这时候，AI 招聘能够登场了。根据全球知名人力资源管理咨询公司 HAYS（瀚纳仕）首席执行官 Alistair Cox 的说法，AI 技术能够帮助企业锁定匹配度更高的候选人。例如 LinkedIn 会经过会员主页信息和职业描述来为其推荐工做。但随着 AI 技术更加成熟、企业收集的数据愈来愈多，这些算法会考虑更多的因素，实现更加精准的推荐。你的页面记录、浏览历史、社交帐号信息，包括分享了什么、点赞了什么、有怎样的人格魅力，都会成为 AI 的分析对象。综合评估之下，AI 甚至能挖掘出用户本身都没有意识到的潜力。除了匹配候选人，AI 招聘工具还能够帮助 HR 与候选人聊天——初步面试。这一过程是经过聊天机器人实现的。 PredictiveHire 公司的聊天机器人经过询问应聘者一系列开放性问题，从而肯定他们的人格特征，最终为每一个人打上标签，诸如自主型人格、充满动力型或者自驱型。该公司的客户分布在零售业、呼叫中心和医护行业，每个客户对求职者的能力和个性要求都不一样。聊天机器人经过对候选人的“面试分析”，能够大大提升雇主招聘的成功率。正如 predictivehire 主页广告语同样：认识一下 Phai——您的招聘向导。它会让面试变得超级省时、开放包容且毫无偏见。
图 | predictivehire 公司网站首页但是，真的毫无偏见吗？ AI 招聘，消除歧视仍是带来歧视？
几乎全部的 AI 招聘公司都会认为使用 AI 算法能够消除人的偏见。理由很简单，人会有偏见，可是算法没有。但现实可能不如说的美好。 PredictiveHire 正在研究的新模型正是用于预测应聘者的跳槽几率，该项目调用了 45899 名使用过其聊天机器人程序的应聘者的文本内容，一般来讲，机器人会询问 5-7 个开放性问题，其中包括他们过去的经历和自我评价。而就是从应聘者的答案里，机器人就能检测到某些候选人“看重经历，不务实，不够脚踏实地，有很强的跳槽倾向 ”。预测跳槽只是小试牛刀。企业还可能利用大数据、AI 技术来压低求职者的工资，约翰 · 杰伊刑事司法学院的纽曼教授在 2017 年的一篇论文中提到了这一点。例如，基于机器学习的性格测试在招聘领域应用愈来愈广泛，在测试帮助下，企业可以筛选出更有可能煽动工会涨工资的候选人，从而不录用他们。愈来愈多的雇主开始监控员工聊天记录、邮件和其余工做数据，对可能离职的人进行评估，肯定一个能让他留下来的最低涨薪水平。 Alistair Cox 也不倾向于彻底信任 AI 算法，由于基于有偏见和歧视的数据产生的 AI 模型同样会有偏见。例如某个岗位的历史数据就带有年龄偏见，AI 算法产生的模型颇有可能吸取了这一点。如何消除算法歧视？来自康奈尔大学的助理教授索伦 · 巴洛卡斯一直从事算法公平和责任的研究，同时，他也是微软研究院的首席研究员。在他看来，经过 AI 算法评估应聘者的方式不该该被放弃。
由于 AI 算法让招聘变得更好的目标是高尚的，咱们须要的是推进监管部门迫使企业提升透明度。目前，没有一个 AI 招聘的评估模型受到过严格的同行评议，若是企业乐于提供模型的运做模式，把工具拿出来进行合法性认证，会更有助于他们承担相关的责任。 AI 招聘发展的可能瓶颈
AI 招聘是 AI 技术在招聘领域的应用，招聘才是技术发挥做用的基础。不论开发怎样的匹配算法、评估算法，都没法绕开一个问题：企业到底须要怎样的候选人？
陈雯说，在招聘的智能化方面，阿里巴巴作的比较好，其中一个很重要的缘由，是公司确切知道须要什么样的员工。对阿里而言，聪明、皮实、乐观、自省就是招聘员工的标准。在此基础上，在经过 AI 技术开发相关模型去匹配具有此特征的候选人，更有可能成功。而更多的企业，最大的问题在于——它们本身也不清楚公司须要什么特征的员工。不清楚招募员工的画像。这样一来，即便用最早进的 AI 技术，也没法帮助企业提升招聘效率。

认知智能将来机器人接口API简介介绍

· 认知智能是计算机科学的一个分支科学，是智能科学发展的高级阶段，它以人类认知体系为基础，以模仿人类核心能力为目标，以信息的理解、存储、应用为研究方向，以感知信息的深度理解和天然语言信息的深度理解为突破口，以跨学科理论体系为指导，从而造成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。认知智能的核心研究范畴包括：1.宇宙、信息、大脑三者关系；2.人类大脑结构、功能、机制；3.哲学体系、文科体系、理科体系；4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等核心体系。认知智能四步走：1.认知宇宙世界。支撑理论体系有三体（宇宙、信息、大脑）论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系；2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3.清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。
认知智能CI机器人平台是杭州道翰天琼智能科技有限公司旗下平台。认知智能机器人平台依托道翰天琼多年研发的认知智能CI体系为核心而打造的认知智能机器人大脑，依托机器人大脑构建的认知智能CI机器人平台。认知智能机器人平台提供的机器人大脑技术体系更加先进，更加智能，是新一代智能，认知智能领域世界范围内惟一的认知智能机器人平台。其具备创新性，奠定性，领航性等核心优点。认知智能机器人平台是新时代的产物，表明了新一代智能，表明了认知智能。和目前的人工智能机器人大脑相比，优点很是明显。智能度高，客户粘性大，客户满意度高，易于推广和传播等核心特色。认知智能机器人平台提供的机器人服务，能够赋能各个行业，各个领域的智能设备，各种须要人机互动的领域等。

认知智能和人工智能的优劣势对比主要能够分为四大方面：第一：时代发展不一样。人工智能是智能时代发展的第二个阶段，认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具备时代领先性。第二：基础理论体系不一样。人工智能的基础理论体系以数学为基础，以统计几率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系，心理学体系，逻辑学体系，语言学体系，符号学体系，数学体系等学科。其基础理论体系更加具备创新性，突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是将来智能发展的大方向。其具体理论体系，还包含三体论（宇宙，信息，大脑三者关系李坤），融智学，和HNC等。第三：技术体系不一样。人工智能的核心技术体系主要是算法，机器学习，深度学习，知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系，认知维度，类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系，只能做为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大体包含，感知层，记忆层，学习层，理解层，认知层，逻辑层，情感层，沟通层，意识层等9大核心技术层。所以人工智能的核心只是做为认知智能类脑模型中的感知层。所以在技术体系上，人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。第四：智能度成本等方面的不一样：人工智能产品的综合智能程度，广泛在2-3岁左右的智力水平。认知智能产品其智能程度大体在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间，更省人力和资金。优点很是多。具体请看下列的逐项对比。

接口申请官网地址：www.citec.top

接口地址(例子)：

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

用户端消息内容。

String msg ="你在干吗呀？";

apikey参数。这个apikey就是网站上申请的APIKEY

apikey ="";

//客户端ip,最终用户端的惟一标识（能够是用户端的IP,或者手机设备号，或者微信号或者，qq号码等能证实身份的惟一标识就能够）

String ip ="";

//这里必定要encode转换编码。转成GBK。

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

三个参数所有小写

msg参数就是传输过去的对话内容。

msg参数要编码成gbk，否则会乱码。

接口具体代码：

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请求，得到返回数据

* @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("服务器链接错误！");

}

} 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 []){

//三个参数所有小写

//msg参数就是传输过去的对话内容。

//msg参数要编码成gbk，否则会乱码。

String msg ="你在干吗呀？";

//apikey参数。

String apikey ="UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV";

//客户端ip,最终用户端的惟一标识（能够是用户端的IP,或者手机设备号，或者微信号或者，qq号码等能证实身份的惟一标识就能够）

String ip ="127.0.0.1";

//这里必定要encode转换编码。转成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));

}