Một loại thị trường tuyển dụng mới đang xuất hiện.
Vài tuần trước, Payman AI đã cho ra mắt một dịch vụ AI trả tiền cho con người (AI that Pays Humans), mặc dù hiện vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm beta kín. Dịch vụ này giải thích rằng người đặt hàng thanh toán vào tài khoản của AI agent của Payman, sau đó cấp quyền truy cập cho AI để thực hiện các tác vụ trong thế giới thực mà chỉ con người mới có thể làm được.
Ví dụ về dự án ‘Thu thập 10 bài đánh giá cho công việc quản lý khách hàng’ cho thấy AI cụ thể hóa và sắp xếp các thành phần tối thiểu cho các đánh giá được yêu cầu bởi người đặt hàng, sau đó chia sẻ trên nền tảng. Những người quan tâm đến yêu cầu này sẽ ra ngoài thế giới thực để thu thập và gửi đánh giá. Sau đó, AI sẽ đánh giá tính phù hợp của chúng và trả tiền cho mỗi cá nhân theo số tiền đã được phân bổ.
Cách thức này có vẻ như chỉ là một ví dụ đơn giản về việc ứng dụng AI. Tuy nhiên, ít nhất nó cung cấp manh mối cho vấn đề ‘niềm tin’, một trong những trở ngại phổ biến nhất và khó giải quyết nhất khi áp dụng AI.
Một trong những nỗi sợ hãi lớn nhất khi áp dụng AI là liệu có thể ngăn chặn được tình huống AI học các mẫu dữ liệu sai lệch và thực hiện các tác vụ thiên vị hay không. Vào tháng 2 năm ngoái, mô hình AI tạo sinh Gemini của Google đã tạo ra hình ảnh phụ nữ châu Á và đàn ông da đen thay vì đàn ông da trắng trong hình ảnh quân đội Đức năm 1943, dẫn đến những chỉ trích và việc tạm dừng dịch vụ. Đó là kết quả của việc tập trung quá mức vào sự đa dạng gần đây hơn là kiểm tra tính xác thực của sự kiện lịch sử.
Tuy nhiên, giống như trường hợp Payman đưa ra, việc bao gồm bước con người tham gia và xem xét trong quá trình thực hiện yêu cầu có thể giúp phát hiện lỗi và tăng cường trách nhiệm trong toàn bộ dự án, từ đó nâng cao độ tin cậy của dịch vụ. Nói tóm lại, sự đồng thuận chung được rút ra từ trường hợp này là AI thuê con người để ‘hoàn thành các tác vụ vượt quá khả năng của AI’.
Tuy nhiên, khi phương pháp này trở nên phổ biến, con người cũng cần phải làm quen với các tiêu chuẩn khác biệt để thể hiện năng lực và kinh nghiệm của mình với tư cách là người lao động.
Đầu tiên, trong trường hợp AI đóng vai trò là người tuyển dụng, nguồn gốc của niềm tin sẽ chuyển sang độ chính xác của thuật toán và độ tin cậy của dữ liệu. Mức độ tin cậy sẽ được xác định bởi cách AI đánh giá và lựa chọn con người. Do đó, với tư cách là người lao động, khi nộp đơn xin việc, con người có thể yêu cầu đưa ra các tiêu chuẩn có thể được kiểm chứng bên ngoài về tính minh bạch và công bằng của các thuật toán liên quan cũng như tính chính xác và không thiên vị của dữ liệu.
Ngoài ra, trong thị trường việc làm truyền thống, niềm tin được hình thành thông qua mối quan hệ trực tiếp giữa người với người, vì vậy các đánh giá hoặc thư giới thiệu có ảnh hưởng đến quyết định tuyển dụng. Trong khi đó, trên các nền tảng tuyển dụng dựa trên AI, chỉ có hệ thống uy tín nội bộ mới có thể là nguồn gốc của niềm tin. Điều này cho thấy phản hồi hoặc đánh giá mà người dùng để lại cho người dùng khác mà họ đã hợp tác sẽ đóng vai trò quyết định hơn trước đây. Điều này đồng nghĩa với việc khả năng xảy ra tình trạng ‘khủng bố đánh giá’ như trên Baemin (Baemin là một ứng dụng đặt đồ ăn trực tuyến phổ biến tại Hàn Quốc), gây thiệt hại nghiêm trọng cho các chủ doanh nghiệp nhỏ, cũng có thể xảy ra trong môi trường tuyển dụng.
Để hiểu rõ hơn, chúng ta có thể xem xét vấn đề về Job Title (chức danh công việc).
Trong môi trường tuyển dụng, Job Title không chỉ đơn thuần thể hiện công việc mà còn là một biểu tượng quan trọng để người xin việc thể hiện giá trị và năng lực của mình. Đặc biệt trong mô hình tuyển dụng dựa trên AI, Job Title có thể được sử dụng như một chỉ số quan trọng để đánh giá vai trò của người xin việc. Cũng giống như chúng ta đã quen với việc kết quả vòng sơ tuyển trong quá trình tuyển dụng của các công ty lớn được xác định dựa trên các tiêu chí kỹ thuật dựa trên từ khóa.
Một số nhà nghiên cứu tập trung vào con người vào giữa những năm 90 đã ngạc nhiên khi nhìn thấy tiêu đề Understandertrên danh thiếp của họ. Nếu xem xét sự phân biệt rõ ràng về vai trò mà các ngành nghề khác nhau yêu cầu đối với các nhà nghiên cứu AI, nhà thiết kế UX hiện nay, chúng ta có thể thấy rằng định nghĩa về Job Title phải được thực hiện dựa trên sự tự nhận thức của người xin việc về bản thân và sự thấu hiểu chung về nhu cầu của thị trường về việc họ đã đóng vai trò gì trong lĩnh vực nào.
Điều này dẫn đến câu hỏi rằng khi môi trường tuyển dụng dựa trên AI xuất hiện, liệu Job Title mà con người tự định nghĩa với tư cách là người xin việc có thể kết nối với tiêu chuẩn hiểu biết của thị trường và ngành nghề mà AI đánh giá và phân tích hay không, cũng như làm thế nào để phổ cập các tiêu chuẩn đánh giá liên quan. Có lẽ bây giờ là lúc chúng ta cần phải suy nghĩ nhiều hơn về ‘niềm tin’ trong một thị trường việc làm đang thay đổi.
Tài liệu tham khảo
Bình luận0