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工作场所中的人工智能
1) 纽约大学 Hilke Schellmann 教授 2) SEIU USWW 清洁工 Rosalba Arciniega 3) 加州大学洛杉矶分校 Chris Tilly 教授 4) UFCW Local 5 战略活动总监 Jim Araby 5) 加州护士协会教育主任 Chris Nielsen
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注意：在计算机，数据和信息科学领域中，在排名最高的，高度选择性会议的会议记录中发表的完整论文被视为比期刊文章同样重要（如果不是更重要）。这些经过高度同行审查（典型的接受率从15％到30％），是档案出版物。在此类出版物下面标有 *。相关的是，计算机，数据和信息科学上的论文列出了最高级的教职员工，该教师在作者列表中最后一次监督研究。Sloane，M.，Moss，E。（即将到来的）“评估评估：比较算法影响评估和AI审核”，委托书籍的委托书章节：Webb，H。＆Yaghmaei，E。（ed。），“ AI影响评估：方法与实践”，牛津大学出版社。Sloane，M.，Wüllhorst，E。（2025）。 “对欧洲，美国和加拿大AI监管的监管策略和透明度规定的系统审查”。 in：数据和政策（剑桥），doi：10.1017/dap.2024.54 Sloane，M。（2024）。 “考虑“社区””。 ：科学技术问题，第XLI卷，第1卷，2024年秋季。 Harvey，E.，Sandhaus，H.，Jacbos，A.Z.，Moss，E.，Sloane，M。（2024）。 “机器中的尸体：运动捕获技术中的测量和验证的社会实践”。 2024 ACM CHI在计算系统中的人为因素会议，2024年5月，doi：https：//dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642004。 荣誉提及最佳纸张奖 * Koenecke，A.，Choi，A。S. G.，Mei，K。X.，Schellmann，H.，Sloane，M。（2024）。 在AI中“解决AI炒作”。Sloane，M.，Wüllhorst，E。（2025）。“对欧洲，美国和加拿大AI监管的监管策略和透明度规定的系统审查”。in：数据和政策（剑桥），doi：10.1017/dap.2024.54 Sloane，M。（2024）。“考虑“社区””。：科学技术问题，第XLI卷，第1卷，2024年秋季。Harvey，E.，Sandhaus，H.，Jacbos，A.Z.，Moss，E.，Sloane，M。（2024）。 “机器中的尸体：运动捕获技术中的测量和验证的社会实践”。 2024 ACM CHI在计算系统中的人为因素会议，2024年5月，doi：https：//dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642004。 荣誉提及最佳纸张奖 * Koenecke，A.，Choi，A。S. G.，Mei，K。X.，Schellmann，H.，Sloane，M。（2024）。 在AI中“解决AI炒作”。Harvey，E.，Sandhaus，H.，Jacbos，A.Z.，Moss，E.，Sloane，M。（2024）。“机器中的尸体：运动捕获技术中的测量和验证的社会实践”。2024 ACM CHI在计算系统中的人为因素会议，2024年5月，doi：https：//dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642004。荣誉提及最佳纸张奖 * Koenecke，A.，Choi，A。S. G.，Mei，K。X.，Schellmann，H.，Sloane，M。（2024）。在AI中“解决AI炒作”。'粗略耳语：言语到文本的幻觉会损害'。2024 ACM公平，问责制和透明度会议，2024年6月，D oi：https：//doi.org/10.1145/3630106.3658996 Sloane，M.，Moss，Moss，Moss，E.，E。，Danks，D。（2024）。in：AI和道德，第4卷，第2期，2024年4月，doi：https：//doi.org/10.1007/s43681-024-00481-- sloane，M。（2024）。“争议，矛盾和“参与”。in：大数据与社会，第11卷，第1卷，2024年2月，doi：https：//doi.org/10.1177/20539517241235862。Sloane，M。（2023）。 “ Keith Wailoo的Colut Cool：Race，Markets and Innovation的粘性理论”。 在：历史和科学哲学研究，103，1-2，2023年11月，doi：https：//doi.org/10.1016/j.shpsa.2023.10.003。 * Dinika，A.-A。和Sloane，M。（2023）。 “ AI和招聘和招聘中的不平等：现场扫描”。 在B. Berendt，M。Krzywdzinski和E. Kuznetsova（编辑。 ），魏森鲍姆会议论文集，2023年：Sloane，M。（2023）。“ Keith Wailoo的Colut Cool：Race，Markets and Innovation的粘性理论”。在：历史和科学哲学研究，103，1-2，2023年11月，doi：https：//doi.org/10.1016/j.shpsa.2023.10.003。* Dinika，A.-A。和Sloane，M。（2023）。“ AI和招聘和招聘中的不平等：现场扫描”。在B. Berendt，M。Krzywdzinski和E. Kuznetsova（编辑。），魏森鲍姆会议论文集，2023年：
未来十年求职面试将如何转变？使用人工智能和虚拟现实模拟的招聘人员可能会根据应聘者的行为、个人经历和
未来十年求职面试将如何转变 招聘人员可以使用人工智能和虚拟现实模拟根据应聘者的行为、性格特征和生理反应进行招聘，无需简历 作者：Hilke Schellmann 2020 年 1 月 7 日 大多数求职者和招聘经理都会同意：面试并不是找到最佳职位候选人的理想方式。求职者有时会夸大自己的优势；而经理则依靠主观信息来做出决定。而且，随着技术的快速变化迫使公司不断适应新的工作方式，这个问题正在变得越来越严重。曾经不可或缺的硬技能或经验可能越来越不能预测应聘者在工作中取得成功的机会。 “如果我们接受这样的事实：工作岗位将被颠覆和取代，2030 年或 2040 年 80% 的工作岗位如今已不复存在，专业知识和知识的价值也将贬值，那么你就必须押注于好奇心、学习能力、人际交往能力和积极性等方面，”万宝盛华集团首席人才科学家、伦敦大学学院和哥伦比亚大学商业心理学教授托马斯·查莫罗-普雷穆齐克 (Tomas Chamorro-Premuzic) 表示。在不久的将来，雇主可能会减少对简历和面试的依赖，而更多地依靠应聘者的行为、认知能力、性格特征和生理反应来决定某人是否合适。目前已有技术可供雇主分析应聘者的在线历史、生物特征数据和对模拟工作挑战的实时反应。这些技术引发了人们对道德和公平性的担忧，专家预测它们将引发法律挑战。 11 月，非营利性电子隐私信息中心向联邦贸易委员会提起诉讼，敦促该机构调查开发人工智能招聘工具的公司 HireVue，因为担心其技术不透明且缺乏问责制。HireVue 拒绝对该诉讼发表评论，并在一份声明中表示，其技术“比传统筛选流程的偏见更少”。伊利诺伊州的一项法规将于本月生效，要求公司在使用基于人工智能的视频面试工具时通知求职者。国会正在审议一项立法，要求公司检查其算法是否存在偏见。在这里，我们来看看未来几年可能重塑求职面试的技术。性格分析——在人工智能的帮助下随着软技能变得越来越重要，越来越多的雇主将使用人工智能来创建性格档案，这些档案来自求职者的社交媒体资料、LinkedIn 帐户和其他在线发布的文本，以及他们在虚拟现实模拟和视频提交中使用的词语。