HireVue是一个人才评估和视频面试平台，将人工智能应用于招聘流程。该公司提供软件，用于进行异步视频面试、管理基于技能的评估，并使用机器学习模型分析候选人回答。其工具被大型雇主用于大规模筛选申请人，其既定目标是通过数据驱动的评估减少偏见并提高招聘效率。
HireVue成立于2004年，从一家视频面试提供商发展成为一个更广泛的评估平台。该公司的核心产品将结构化面试问题与对语言和非语言线索的自动分析相结合，同时还包括基于游戏和认知的评估。HireVue因在招聘中使用人工智能而受到审查，这导致其方法论发生变化，并提高了对其模型构建和验证方式的透明度。
历史与发展
HireVue由Mark Newman和Kevin Parker于2004年创立，最初专注于企业招聘的视频面试。该平台在大型企业中获得了关注，到2010年代，它已扩展到包括人工智能驱动的评估。2018年，HireVue推出了其“基于游戏的评估”和认知测试，旨在衡量问题解决能力和适应性等特质，而不采用传统的多项选择题。
2021年，该公司宣布不再分析视频面试中的面部表情和肢体语言，理由是担心有效性和公平性。相反，HireVue转向专注于基于语言的分析，使用自然语言处理来评估回答。这一变化是在研究人员和监管机构对人工智能招聘工具中潜在偏见提出批评之后发生的。该公司还发布了对算法的第三方审计，由多伦多大学的Schwartz Reisman研究所进行，以解决透明度问题。
技术与方法论
HireVue的平台使用深度学习模型处理来自面试的视频和文本数据。该系统转录候选人回答，并分析其与相关技能（如沟通、协作和问题解决）的匹配度。它还结合神经网络，根据从成功员工历史数据中得出的岗位特定基准对回答进行评分。
评估套件包括多个组成部分：异步视频面试（候选人回答预先录制的问题）、认知和个性测试，以及衡量行为特质的基于游戏的评估。HireVue的人工智能模型在标记数据集上进行训练，该公司声称使用基于人类反馈的强化学习来优化评分。该平台与申请人跟踪系统集成，允许招聘人员根据综合评分对候选人进行排名。
HireVue强调其模型旨在具有可解释性，为招聘经理提供每个评分的理由。该公司还提供“偏见缓解”功能，该功能从分析中移除人口统计信息，并使用数据增强来平衡训练数据集。然而，独立研究人员指出，如果底层数据不具有代表性，人工智能评估仍可能延续现有偏见。
监管与伦理考量
HireVue一直是关于人工智能在就业中应用的辩论焦点。2019年，卡内基梅隆大学的人工智能伦理实验室对面部分析的使用提出了担忧，HireVue后来停止了该功能。该公司还面临法律审查；2021年，伯克利人工智能研究小组呼吁对自动化招聘工具加强监督。
作为回应，HireVue采取了多项自愿措施。它发布年度“负责任人工智能”报告，详细说明模型性能和公平性指标。该公司还遵守纽约市地方法144条，该法律要求对自动化就业决策工具进行偏见审计。HireVue的评估设计为经过“不利影响”测试，即进行统计分析以确保对受保护群体没有不成比例的结果。
尽管有这些努力，批评者认为美国缺乏联邦法规留下了滥用的空间。HireVue表示支持立法努力，为招聘中的人工智能制定明确标准，并已与政策制定者接触以制定拟议规则。
市场地位与影响
HireVue与其他人工智能驱动的招聘平台竞争，包括Halcyon和Omniscient，但它仍然是最广泛采用的系统之一。截至2023年，HireVue报告称，超过700家公司（包括主要零售商和金融机构）使用其平台。该公司已处理了数百万次面试，其评估支持多种语言。
该平台的影响不仅限于效率；它改变了候选人体验求职申请的方式。异步面试允许申请人在方便时录制回答，这可以增加那些有时间限制的人的访问机会。然而，一些求职者报告称对被人工智能评估感到不适，导致对人工参与审查的需求日益增长。HireVue提供“人工审查”选项，招聘人员可以覆盖人工智能评分，但该选项并不总是默认使用。
未来方向
HireVue继续投资于生成式人工智能以改进其评估能力。该公司正在探索使用大型语言模型生成面试问题并为候选人提供实时反馈。它还在致力于集成基于Transformer的架构，以更好地理解回答中的上下文。
2024年，HireVue宣布与亚马逊网络服务合作，以扩展其人工智能基础设施，使用AWS Trainium芯片加快模型训练。该公司还在研究缩短评估时间的方法，旨在几分钟内而非几天内提供结果。随着人工智能招聘工具变得更加普遍，HireVue在透明度和公平性方面的做法可能会影响行业标准。
参见
参考文献
- HireVue官方网站和公开报告（2021-2024年）。
- Schwartz Reisman研究所审计，多伦多大学，2021年。
- 纽约市地方法144条合规文件，2023年。