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机器将助力雇主克服偏见。

文 | 斯马修·比肖普（Matthew Bishop）

《经济学人》Espresso联合编辑

什么人最有资格评价一个公司的职员？

2018年，“人才分析”或“人力分析”会更多被拿来分析雇员的日常工作，他们会逐渐感受到这一技术崛起带来的影响。

相比于其他部门，人力资源部门在利用大数据方面步伐一直比较慢，不过2018年，人力资源的家伙们将成为最热情的拥趸者，大数据将对人员聘用、薪资支付及晋升决策产生重大影响。

雇员们将不得不频繁充当人力资源实验的小白鼠。聪明的雇员会在写电子邮件和使用Slack等数据协作平台时更仔细地斟酌措辞。原因之一是人力资源经理将面临改善女性及少数群体工作环境的压力。由于已有做法比如开展培训和增强意识的项目等有其局限性，导致人们一度深陷“多样化疲劳症”叫苦不迭。

不过，在2017年硅谷、好莱坞、职业联赛和大媒体公司耸人听闻的性别歧视和性骚扰事件见诸报端后，相关问题再次成为各公司的重要议题，也让人们看到了糟糕的企业文化会给公司运营带来严重风险。

正因如此，公司将采用日益复杂的方法分析数据，以评判自己的聘用晋升政策是否公平。来自领英等公司的新型分析工具将能有所助益。

在一起针对谷歌的诉讼中，美国劳工部和一些曾在谷歌供职的女性员工指控谷歌存在性别歧视，谷歌方则称其人才分析系统显示情况并不属实。这种新方法能否经得住考验尚待最终判决结果的出炉。不过去年夏天，一名谷歌员工因为传播一篇批评公司多元化举措的备忘录而遭到这一搜索引擎巨头的解雇，昭示了人才分析技术的良好前景。

“无意识歧视”已经变成了人力资源界的热门话题，雇主势必要运用专门的软件克服这一点。

一款叫“Blendoor”的工具能够隐藏申请者的照片、姓名等“无关数据”，凸显技能、经验等相关数据。Indexio工具则可以检测招聘广告中无意使用的歧视性语言。一家硅谷初创公司BetterWorks正在测试一款用于检测Slack平台上对话的软件，它可以运用自然语言处理识别性别及其他歧视性言辞。

攻克代码难关

编码程序员有多优秀，算法就有多出色。

一些早期人才分析软件是基于招聘公司的做法进行研究，只是简单嵌入了无意识歧视的已有模式，比如倾向于招聘名牌大学毕业生等。不过这些软件的质量也在快速提升，2018年还会继续进步。一如电影《点球成金》中数据分析颠覆了篮球界长期以来招募球员的理念一样，人才分析也将挑战各行业招聘晋升的传统方式。

年度绩效考评将从依靠道听途说、真假难辨的尴尬交流，转变为使用即时数据获取有据可循的对话。

当然，前提是年度绩效考评（以及相应的员工评级）还存在的话。会有越来越多的机构质疑这些做法的价值，尽管迄今为止，只有微软和通用电气等公司决定取而代之采用持续性评估法，新方法还有待广泛推广。最终最好的解决方案可能会是持续性评估辅以年度考评。

人才分析能促使公司更为关注激励和奖励员工的最佳方略。

在这个领域里，人力资源人士可以成为数据科学家，积极寻找可行的实践方案。比如谷歌在审视最佳员工的时候发现，求职者能解对著名的脑筋急转弯并不意味着他们在入职后就能成功。

人才分析还可能会鼓励公司让员工随心所欲休假，硅谷的一些公司已经这么做了。数据表明员工大多都钟爱这一福利，不过很少有人休假时间比实施老办法时更长。

怀疑论者可能会担心如果使用人才分析工具的老板动机不纯会带来灾难。很明显，对于那些锱铢必较的老板，人才分析工具会成为帮凶榨干零工经济时代相对弱势的员工最后一分气力，这种风险是存在的。

不过更可能的情形是，人才分析工具会用事实检验出谁是好经理、谁是坏经理，这正是公司急需的。简而言之，更广泛地使用人才分析工具可以让工作环境更公平、更包容、更唯才是举。

（翻译：付文慧，审译：康娟）

来自《The World in 2018》杂志，《财经》翻译。

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责编  |  苏月

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