领英工程VP：如何用 AI 消除 AI 偏见，打造高级人才推荐系统

AI Conference 北京站

自从 2014 年进入中国以来，五年间，领英的用户数就从 400 万增长到了 4700 万。手握如此大规模的用户群体，领英也在不断进行升级，充分利用大数据与人工智能两件利器，打造一站式职业发展平台。

在 6 月 20 日 O'Reilly AI Conference 北京站会议中，领英工程副总裁 Maria Zhang 对领英在人工智能方向的最新进展做了介绍。

互联网行业发展已经进入新的篇章，随着流量红利的减弱，大数据和人工智能的重要性越发显著，数据驱动下的互联网产品创新已成为各大公司的发展趋势和动力。

作为面向全球的职业社交网站，领英（LinkedIn）也在大数据时代中积极探索大数据、人工智能在实际场景中的应用，希望通过数据的研究与测算，为个人、企业和社会提供洞察，为全球近 30 亿劳动力创造更多机会。

Maria Zhang 的演讲得到现场观众的一致认可

在 6 月 20 日 O’Reilly AI Conference 北京站的 Keynote 环节，领英工程副总裁 Maria Zhang（张仁辉） 作了题为《人工智能对未来招聘和人才市场的影响》的演讲，就领英目前在人工智能方向的最新应用做了介绍。

职场人才有哪些不会被机器替代的核心因素

在电影中，我们总会看到机器人崛起，取代了人类的场景，但是在 Maria Zhang 看来，「有一些核心的因素，是今天以及未来的职场人才，不能被人工智能或者机器所替代的。」

这些核心因素包括三点：同理心，创新能力和道德感。

比如，就同理心来说，人工智能工具可以帮助面试官去查看、筛选简历并安排面试，但是它不能和面试者握手，倾听面试者的故事、和他交流。

此外，人们都喜欢艺术以及它为我们带来的享受，是因为这些艺术的创新、原创性，会给我们惊喜感、新鲜感。

而人工智能是模仿一个已经运转良好的解决方案，我们用数据训练它，它也只是在现有数据中寻找规律，而不会像人类一样不断去尝试新的事情。

接着，通过一次亲身经历，Maria Zhang 强调了道德感的重要性。

在无人便利店刚面世之时，她非常兴奋地走进西雅图街头的一家店去体验。但是，完全自主的购物过程带来的良好体验没有持续多久，在自主付款之后，手机延迟发送的收款票据，让等待中的她有一种内疚感，「感觉好像没有付款就拿走了东西一样。」

西雅图的无人便利店，缺少了传统便利店收银员一环

也许会让人产生未付款的错觉

这让她觉得，虽然这个产品中，人工智能的算法非常棒，但是缺少一个核心维度，即道德维度。

她认为，一个强的团队，一个成功的公司，一个好的社会，都需要这个维度。

同时，一个好的产品，必定是具备原创性、创新性与个性化体验的，要做到这些，公司和团队就需要多元化。

然而，在追求这些核心品质的过程中，因为种种因素，人工智能不可避免地会遇到偏见问题。作为一个全球人才聚集平台，领英对这个问题十分重视 ，他们已经尝试利用大数据与人工智能尝试去解决，并取得了很好的成果。

利用深度学习，消除 AI 偏见

人工智能带有偏见的案例并不少见，比如在一些人脸识别系统在识别深肤色和浅肤色人脸时，精确度往往不高，原因是用于训练该系统的深肤色人脸数据远远不足。

某人脸识别系统，对于不同肤色的人脸识别准确度差异较大

人工智能本应是客观的，但是为什么会带有偏见呢？

一方面，是因为偏见原本就存在，它会有意识或无意识地出现，造成带有偏见的训练数据；另一方面，训练团队的组成缺少多元化（如果某自动驾驶的训练团队都是男性，训练的驾驶习惯就会与男性驾驶习惯更相似），也会将人类的偏见带入训练系统，并被人工智能进一步扩大。