今日芯聲 | 公平求職！這不再是個看臉的時代！

08-24

讀芯術昨天

「今日芯聲」是讀芯術推出的一檔簡讀欄目，匯聚每日國內外最新最熱的AI應用資訊，敬請關注。

1. 還不是因為你長得不好看？AI招聘時再也不會這樣說啦

據消息，很多公司在招聘時，偏向於選擇簡歷格式正確和有一定教育背景的人，為了改變這種招聘時的偏見，人工智慧的開發應用被提上日程。

在許多公司管理層中，缺乏種族和性別多樣性，代表性不足的人員的人數需要減少。

財富500強公司的首席執行官中只有不到5％是女性，而這一數字將在10月份百事可樂首席執行官辭職時進一步縮小。

特拉的演算法根據技能評估候選人，Entelo今天發布了Unbiased Sourcing Mode，則是一種進一步匿名招聘的工具。

該軟體允許招聘人員隱藏姓名，照片，學校，就業差距和年齡的標記，替換了性別特定的代詞，這些都是為了減少各種形式的歧視。

除此之外，AI也被用來幫助培養內部人才。

CorpU與密歇根大學羅斯商學院建立了合作關係，建立了一個為期20周的在線課程，該課程使用機器學習來識別高潛力員工。

Todd表示，在AI識別出的排名中，排名最高的人通常不是那些已經進入晉陞軌道的人，他們中的大部分甚至在招聘過程中因一些內向的品質而被忽視。

並非所有演算法都是平等的 - 並且AI社區之間存在分歧，即哪些演算法有可能使招聘流程更加公平。

一種類型的機器學習依賴程序員來決定在考慮候選人時應該優先考慮哪些品質。

這些「監督」演算法可用於掃描前往常春藤聯盟大學或具有某些特質（例如外向）的個人。

「無監督」演算法自己確定哪些數據要優先。機器根據現有員工的素質和技能做出自己的推斷，以確定未來員工所需的。

如果該樣本僅包括同類人群，則不會學習如何僱用不同類型的個人 - 即使他們可能在工作中表現良好。

公司可以採取措施來減輕這些形式的程序偏見。

人工智慧招聘創業公司Pymetrics讓程序員審核其演算法，看看它是否優先考慮任何性別或種族群體。

相關的郵政編碼的軟體可能會對黑人候選人產生偏見。

審計可以捕獲這些偏見並允許程序員糾正它們。

斯特拉還有人類監測AI的質量。

Boracas同意在人工智慧的幫助下招聘比現狀更好。

然而，最負責任的公司承認他們不能完全消除偏見並正面解決它。

2. AI和臨床醫生的結合才是未來智能醫療的趨勢

隨著市場需求的不斷變革，AI的發展似乎已經出現疲態，從最初只追求技術上的突破和創新，到現在更在意AI的賦能。

可以看到近兩年AI在賦能安防、賦能汽車、賦能教育、賦能傳統製造業、賦能醫療等上面都已經有了很深的嘗試和落地項目。

AI+醫療一直被認為是AI賦能行業的首選之一，消息稱其原因主要在於需求的升級，因為傳統醫療最大痛點是資源不均衡的矛盾得到根本性地解決，而AI與醫療的融合將有效的解決這一痛點。

因此AI+醫療也成為了資本最看好的領域，據諮詢公司Frost & Sullivan預測2021年全球人工智慧+醫療健康市場規模將從2014年的6.64億美元擴大至66.62億美元。

可見AI與醫療的融合對未來智能醫療的重要性。

同時科技巨頭在AI+醫療上的大量投入研究和實際實踐成果的不突破，外界關於醫生即將被人工智慧取代的聲音也不斷的擴大開來。

AI與醫療的融合將更好的減少癌症的病發率。

其實AI的強大在於可以通過大量的數據深度學習之後，能夠預測和看到人類肉眼看不到的東西。

諸如可以提前預測病人是否有癌症的病變，而在癌症爆發之前，臨床醫生是無法預測的，所以才導致全球癌症患者逐漸增加。

不僅如此一些科技巨頭也在嘗試AI預測癌症的研究，諸如世界科技巨頭谷歌DeepMind團隊就在研究如何利用AI更好地將放射療法應用到癌症治療中。

同時據透露DeepMind正在跟倫敦大學學院醫院合力開發一套能夠將這一過程自動化的人工智慧系統，未來，新系統能幫助醫生縮短切割時間。

AI和臨床醫生的結合才是未來智能醫療的趨勢。

日前，全球首場神經影像領域的「人機大戰」正式拉開序幕，由25名神經影像領域的頂尖專家、學者以及優秀的臨床醫生組成的人類站隊，對戰AI輔助診斷系統「BioMind天醫智」，最終結果AI選手以高出20%的正確率，戰勝了堪稱神經系統疾病診斷的醫界「最強大腦」。

從結果上來看，AI選手確實戰勝了專家團隊，但是從某種層面來講專家團隊並非完全輸給了AI選手。

事實上在第二輪的比賽中10位醫生不僅率先完成判讀，還就其中不確定的答案進行了二次矯正，儘管最後AI選手還是以將近高出20%的準確率，再次獲勝，卻是剛剛卡著點交卷。

說明醫生在思考和重度分析的靈活性上AI是沒有能力達到的。

醫學並非單一的科學問題，臨床醫學也不是千篇一律的，任何信息的微小變化都會引起複雜決策系統的波動，使醫生產生截然不同的判斷。

未來的智能醫療，並非單一的由AI的完成，而應該是以臨床醫生為主導，AI為輔助臨床醫生進行一些複雜的病史、人眼無法簡單斷定的疾病。

所以智能醫療並非完全是由AI為主要導向，而是以AI和臨床醫生的相結合才能發揮其獨特的優勢，才是未來智能醫療的趨勢。

3. VR技術正用於成癮治療，虛擬現實正在一步步改善生活

中國的康復中心對使用科技來治療上癮並不陌生。

然而，最新的方法卻很不尋常。上海戒毒所(此處未見圖片)正在試用VR、眼球追蹤和皮膚感測器的組合，以幫助恢復和評估其有效性。

恢復期的成癮者必須看圖片和視頻來說明藥物的作用，而眼睛監測可以幫助確定他們的反應，包括他們是否一開始就集中注意力。

把它想成是發條橙的Ludovico治療的(相對)溫和版本——病人不能在監督者不知道的情況下不看不愉快的畫面。

皮膚感測器可以測量皮膚電活動和脈搏速度，讓管理員更好地了解成癮者的反應。

他們可能會控制自己的目光，但卻無法控制自己的汗水或脈搏。

從理論上講，這應該會帶來更有效的治療方法，減少為了早日康復而撒謊的患者。

它是否真的有效是另一回事。

雖然專家們最近批准了虛擬現實成癮治療，但《南華早報》(South China Morning Post)指出，目前明顯缺乏「具體結果」。

還需要更多的測試來確定它是否有效，或者僅僅是一場狗和小馬的表演。

我們也不會指望這個能送到西部戒毒所。

這至少說明了眼球追蹤在醫學中扮演重要角色的潛力。

留言點贊發個朋友圈

我們一起探討AI落地的最後一公里