L'intervistatore per il lavoro dei tuoi sogni potrebbe presto essere un robot

Sto facendo domanda per un lavoro. Ma il processo di candidatura è uno Non ho mai sperimentato prima.

Non sono intervistato da una persona. Invece, sono seduto a casa, a fissare il mio laptop. Le mie risposte vengono videoregistrate. E se riuscirò a ottenere questo lavoro sarà determinato non da un essere umano, ma da una macchina.

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Potrebbe sembrare un episodio di Charlie Brooker'sSpecchio nero, ma nel giro di pochi anni si prevede che questo tipo di interviste virtuali sarà la norma. Le 'valutazioni pre-assunzione' algoritmiche, come vengono chiamate, sono già un business multimiliardario e probabilmente diventeranno un elemento fisso delle decisioni di assunzione aziendali. HireVue — la società che conduce la mia intervista — è uno dei leader nel settore. Con sede lungo le rive del fiume Giordano nello Utah, i suoi clienti includono settecento aziende blue-chip, da Hilton Hotels a J.P. Morgan a Unilever. Sono solo uno degli oltre 10 milioni di potenziali dipendenti che gli algoritmi di HireVue hanno già valutato sulla base di interviste video simili.

Ecco come funzionava la loro tecnologia di intelligenza artificiale nel momento in cui ho sostenuto la mia intervista: schierando la prossima frontiera dell'intelligenza artificiale - 'IA emotiva' - 'legge' i candidati di lavoro analizzando il loro lessico, tono, cadenza ed espressioni facciali, tenendo conto fino a venticinquemila punti dati separati. I risultati sono stati poi confrontati con quelli di un candidato 'ideale' per il ruolo.

Il fatto che dovessi mantenere il mio busto sullo schermo saldamente all'interno di una sagoma tratteggiata per tutta l'intervista significava che non solo mi sentivo come una vittima di un omicidio in una scena del crimine, ma non potevo essere il mio vero io.

In pratica ciò significa che ogni respiro che ho preso, ogni pausa, l'altezza in cui alzo le sopracciglia, quanto ho serrato la mascella, quanto ampio è il mio sorriso, la mia scelta di parole, quanto forte ho parlato, la mia postura, quante volte Dissi, ehm, o ehm, il mio accento, anche l'uso delle mie preposizioni, venivano tutti registrati e inseriti in un algoritmo di scatola nera per determinare se ero o meno un assunto adatto per il programma di tirocinio di Vodafone. O meglio, non io, ma 'Irina Wertz', il mio pseudonimo sotto copertura.

Le valutazioni algoritmiche pre-assunzione sono innegabilmente una soluzione conveniente per le esigenze di assunzione su larga scala. Dato che le grandi aziende ricevono ben oltre centomila richieste ogni anno, l'uso di questa tecnologia sta probabilmente già facendo risparmiare migliaia di ore di lavoro. Inoltre, HireVue afferma che i tassi di ritenzione e persino le prestazioni lavorative tra i dipendenti selezionati dal loro sistema sono significativamente superiori alla media. Potrebbe essere così, ma la mia esperienza del processo mi è sembrata più che un po' alienante.

Mentre rispondevo alle domande che mi stavo guardando fare in un angolo dello schermo, l'esperienza è stata particolarmente performativa, con me nel ruolo inquietante sia dell'attore che del pubblico.

Il fatto che dovessi mantenere il mio busto sullo schermo saldamente all'interno di una sagoma tratteggiata per tutta l'intervista significava che non solo mi sentivo come una vittima di un omicidio in una scena del crimine, ma non potevo essere il mio vero io. Un certo grado di inautenticità è ovviamente inevitabile in tutti i colloqui di lavoro, dato che si cerca di presentare una versione artigianale e migliore possibile di se stessi, ma questo era diverso. Sono una persona espressiva: mi muovo quando parlo, gesticolo. Bloccato nella mia sagoma, non potevo nemmeno farlo. E poiché mentre rispondevo alle domande mi guardavo farlo in un angolo dello schermo, l'esperienza è stata particolarmente performativa, con me nel ruolo inquietante sia dell'attore che del pubblico.

In alto a destra dello schermo c'era un conto alla rovescia che si aggiungeva alla natura stressante dell'esperienza. Mi sono stati assegnati tre minuti per rispondere a ogni domanda, ma volando alla cieca senza tutti i soliti segnali che si ricevono da un intervistatore umano - espressioni facciali, movimenti della testa, gesti, sorrisi, cipiglio - non ero sicuro di essere andato avanti troppo a lungo, o se mi aspettavo di consumare tutto il tempo. E non solo non avevo nessuno a cui chiedere, ma senza sorrisi, senza occhi che guizzavano sul mio CV, nessun linguaggio del corpo da analizzare, non potevo dire se il mio 'intervistatore' avesse sentito abbastanza di una risposta particolare, mi fosse piaciuto quello Dicevo, capivo le mie battute, entravo in empatia con le mie storie, o forse avevo appena deciso che non ero il tipo di candidato che stavano cercando.

Spogliato della mia piena e complessa umanità, dovevo impressionare una macchina di cui non avrei mai potuto conoscere il funzionamento algoritmico della scatola nera. Su quale dei miei 'punti dati' si stava concentrando e quale pesava di più?

Così, man mano che l'intervista procedeva, mi sentivo sempre più alla deriva, incapace di capire se andare avanti, rallentare, cambiare marcia, cambiare virata, modificare il mio stile, sorridere di più, sorridere di meno. Presumibilmente il candidato ideale per un tirocinio di laurea in risorse umane in Vodafone sorride, ma quante volte e per quanto tempo?

Per essere chiari, non era che stavo interagendo con una macchina in sé che mi faceva sentire così alienato. Piuttosto, era lo squilibrio di potere tra donna e macchina che era così preoccupante. Spogliato della mia piena e complessa umanità, dovevo impressionare una macchina di cui non avrei mai potuto conoscere il funzionamento algoritmico della scatola nera. Su quale dei miei 'punti dati' si stava concentrando e quale pesava di più? La mia voce, la mia intonazione, il mio linguaggio del corpo o il contenuto di quello che stavo dicendo? Quale formula stava usando per valutarmi? Ed era giusto?

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Il suo algoritmo sarà stato addestrato su riprese video di 'assunte di successo' passate o esistenti, il che significa che qualsiasi pregiudizio storico (conscio o inconscio) nelle assunzioni verrebbe probabilmente replicato.

Normalmente non pensiamo alla solitudine nel contesto di come ci fa sentire un'interazione con una macchina. Quando ho parlato dell'isolamento di un'esistenza senza contatto, la mia enfasi era sulla mancanza di contatto umano faccia a faccia e sul suo impatto. Ma se la solitudine può essere causata anche dalla sensazione di essere trattati ingiustamente e privi di potere da parte dello stato e dei politici, così può derivare anche dall'essere trattati come tali dal Big Business e dalle nuove tecnologie che utilizza.

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Perché quando un datore di lavoro mette il nostro futuro professionale nelle mani di un algoritmo, è difficile credere che saremo trattati in modo equo o avremo un ricorso significativo. In parte ciò è dovuto al fatto che è altamente contestabile se le prestazioni future possano effettivamente essere determinate da caratteristiche come le espressioni facciali e il tono della voce. Infatti, nel novembre 2019 il Centro elettronico di informazioni sulla privacy — una rinomata organizzazione di ricerca di interesse pubblico degli Stati Uniti — ha presentato un reclamo formale contro HireVue con la Federal Trade Commission degli Stati Uniti, citando 'l'uso di algoritmi segreti e non provati da parte di HireVue per valutare la 'capacità cognitiva', i 'tratti psicologici', l''intelligenza emotiva' e le 'attitudini sociali' dei candidati al lavoro.' È interessante notare che dall'inizio del 2020 l'azienda ha smesso di utilizzare l'analisi facciale, concludendo che l'analisi visiva ha una minore correlazione con le prestazioni lavorative rispetto ad altri elementi di valutazione algoritmica. Altre aziende invece continuano a farlo.

Il selezionatore di CV a intelligenza artificiale aveva effettivamente insegnato a se stesso che le applicazioni che includevano i nomi di collegi femminili o persino la parola femminile ('capitano della squadra di scacchi femminile', per esempio) non erano qualificate.

C'è anche la questione del pregiudizio. Sebbene HireVue abbia affermato all'epoca che la sua metodologia elimina i pregiudizi umani, è improbabile che sia così. Questo perché gli algoritmi sono addestrati su riprese video di 'assunte di successo' passate o esistenti, il che significa che qualsiasi pregiudizio storico (conscio o inconscio) nell'assunzione verrebbe probabilmente replicato.

Questo è esattamente ciò che è successo ad Amazon nel 2018, quando è stato rivelato che il selezionatore di CV a intelligenza artificiale dell'azienda era rifiutare regolarmente i CV delle donne , nonostante non sia mai stato 'detto' il genere dei ricorrenti. Come mai? Aveva effettivamente imparato da sé che le candidature che includevano i nomi di collegi femminili o anche la parola femminile ('capitano della squadra di scacchi femminile', per esempio) non erano qualificate. Questo perché era stato addestrato a dedurre se i candidati fossero 'qualificati' o 'non qualificati' sulla base di dieci anni di dati sulle assunzioni in un settore in cui gli uomini costituiscono la stragrande maggioranza dei candidati e delle assunzioni. Inutile dire che c'erano pochissimi capitani di squadre di scacchi femminili in quel gruppo.

Adattare un algoritmo per affrontare pregiudizi tanto ovvi quanto il genere è relativamente semplice; infatti, gli ingegneri di Amazon sono stati facilmente in grado di modificare il modello per smettere di usare termini come donne come motivo di squalifica. Ma la sfida con l'apprendimento automatico è che anche se le fonti più ovvie di distorsione sono prese in considerazione (e senza dubbio lo sono, in molti di questi sistemi), che dire di punti dati meno ovvi e apparentemente neutri che non si potrebbe nemmeno considerare distorti?

Tratto da Il secolo solitario : Come ripristinare la connessione umana in un mondo che si sta separando,pubblicato da Currency, un'impronta di Penguin Random House.

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Nota di Ed: questo estratto è stato aggiornato per riflettere che HireVue non utilizza più l'analisi visiva nel suo software di assunzione.