Intelligent machines and the future of recruitment: computers snappen er voorlopig nog weinig van

Vijftien jaar geleden kreeg ik op een dag bezoek van een bedrijfje dat zich bezighield met ‘cv-extractie’, het retrievable maken van tekst in cv’s. Als taalfreak vond ik dat natuurlijk interessant, maar ik begreep niet meteen wat je er mee aan moest.

Tja… De rest is geschiedenis zeggen we dan, want inmiddels kent iedereen in de recruitmentwereld dit bedrijf in semantische recruitmenttools – het ging om het toen nog piepjonge Textkernel. Vijftien jaar alive and kicking. De verjaardag werd gevierd met een grote conferentie: Intelligent Machines and the Future of Recruitment. Over kunstmatige intelligentie, neurale netwerken, robots, superslimme digitale assistenten en ook nog een beetje over recruitment.

Beukend geweld

De Wet van Moore zorgt ervoor dat computers steeds sneller worden, vertelde Max Welling, hoogleraar Machine Learning (zie hier een lezing van hem over dit onderwerp). Kunstmatige intelligentie is er al jaren, maar sinds 2010 is de beschikbare rekenkracht zodanig, dat de bouw van enorme modellen met miljarden variabelen mogelijk is: neurale netwerken die werken op basis van ‘deep learning’ en in staat zijn om eigenschappen van entiteiten te identificeren, te herkennen en al doende te leren.

Toegepast in bijvoorbeeld spraakherkenning, het vinden van kleine afwijkingen bij de productie van staal, in zelfrijdende auto’s of in computers die professionele Go-spelers kunnen verslaan. Vooral dat laatste wordt als bijzonder indrukwekkend beschouwd – wat het vast ook is – maar ik vraag me toch af wie er uiteindelijk intelligenter is: AlphaGo of de menselijke speler die toch nog één van de vijf partijen wist te winnen en zich gedurende zijn verweer tegen het beukende geweld van Google’s denkmachine misschien óók nog heeft afgevraagd wat hij die avond zou gaan eten en of hij het raam ’s morgens wel had dichtgedaan.

Niet computer begrijp

Op basis van het vermogen om te zoeken naar eigenschappen is het een koud kunstje om – zoals Colin Lee hier  liet zien – uit een grote berg cv’s en het lot van hun eigenaars in sollicitatieprocedures de kenmerken te halen die de kans op succes bepalen (spoiler: leeftijd correleert negatief met de kans op een uitnodiging voor een gesprek). Textkernel gebruikt Word2Vec om de linguïstische context van en relaties tussen woorden in kaart te brengen. Zodat de zoektocht naar een ‘Java Developer’ óók een ‘Java programmer’ en zelfs een ‘Java programer’ oplevert. Wat deze experimenten met elkaar gemeen hebben en waar erg veel aandacht voor is, is het gebruik van zoveel mogelijk natuurlijk taalgebruik.

Dat dat niet meevalt, ondervond Noam Chomsky al in de jaren vijftig van de vorige eeuw. Als filosoof, taal- en wiskundige leek hij de aangewezen persoon om computers taal aan te leren met behulp van een Universele Grammatica. Zijn theorie heeft vele resultaten opgeleverd – waaronder in mijn geval meerdere nogal frustrerende taalkundetentamens – maar een computer die in staat is tot het zelfstandig voortbrengen en interpreteren van talige uitdrukkingen valt daar niet onder. Niet taalbegrip, maar brute kracht zorgt ervoor dat het er tegenwoordig slechts op lijkt.

Zielloze machines

“I fear the day that technology will surpass our human interaction. The world will have a generation of idiots” is een uitspraak die aan Einstein wordt toegeschreven en werd aangehaald door Balazs Paroczay van Randstad Sourceright. “Tools are nothing”, zei hij. Wat je nodig hebt is ‘the right mindset’ – het vermogen om al die krachtige technologie goed in te zetten, liefst op een manier die op z’n minst nog enige menselijkheid heeft. Want hoe indrukwekkend moderne toepassingen ook zijn, we worden er vooralsnog niet aardiger van.

Mensen weten zich op sociale media niet altijd fatsoenlijk te gedragen en we herinneren ons allemaal het droevige lot van Tay. Op Twitter werd de chatbot door allerlei zieke geesten verleid tot het doen van nazistische, racistische en andere ongepaste uitspraken, tot het ontkennen van de Holocaust aan toe. Tay hield er weliswaar een Wikipedia-lemma aan over , maar haar belevenissen geven vooral een onthutsend inkijkje in wat mensen denken te kunnen doen met zielloze machines. Slot-keynotespreker Federico Pistono – wiens verhaal in grote lijnen neerkwam op: 1. Robots worden steeds slimmer, 2. AI wordt steeds slimmer, 3. Het gaat niet zo snel als de media denken – liet het vermaarde filmpje zien over de arme robot Atlas, die door zijn ‘leraar’ gewoonweg wordt gepest. Hij moet een doos optillen en die akelige man duwt de doos telkens weg. Hij duwt Atlas zelfs om!

Het zou mij niet hebben verbaasd als de robot zijn kwelgeest een klap had gegeven. Wat hij niet deed, zodat Atlas vooral de indruk wekte een enorme sukkel te zijn. Hoe zal dat gaan als we straks allemaal onze persoonlijke ‘ultimate digital assistant’ hebben die we naar  hartenlust kunnen rondbossen en die nooit over een onaardige behandeling zeurt? Blijft er nog wat over van prettige omgangsvormen?

Nog geen roman

Het is mooi om te zien dat systemen kunnen leren, steeds complexere antwoorden kunnen geven, kunnen voorspellen wat we zoeken of willen doen of ons werk gewoon van ons overnemen. Maarten de Rijke van de UvA vertelde over de manier waarop computers tegenwoordig teksten kunnen maken – een flink aantal, vooral nieuwsberichten, worden niet meer door mensen, maar door computers geschreven (deze tekst is mensenwerk). Roald Dahl beschreef al in 1953, in een verrassend actueel en zeer aan te raden verhaal, de consequenties van computers die ons werk gaan doen.

Meerdere sprekers haalden het onderzoek van Frey en Osborne aan over de banen die verloren gaan door automatisering (zie hier), al heeft nog geen computer zich gewaagd aan het schrijven van een roman. Desalniettemin zou technological unemployment als gevolg van de vierde industriële revolutie wel eens een reële zaak kunnen worden.

It’s just you

De meeste sessies gingen over technologie en niet over recruitment. De kloof tussen state-of-the-art AI en de systemen die voor HR of recruitment worden bedacht is sowieso behoorlijk groot, zag ik in maart tijdens HRTech in Londen. Mogelijk gaan we meer van dit soort frontlinietoepassingen zien in oktober, als de grote versie van HRTech neerstrijkt in Parijs. De enige spreker bij Intelligent Machines – naast de bijdragen van Textkernel zelf – die zijn verhaal voor 100% in het perspectief van recruitment plaatste, was Bill Boorman.

Hij bevestigde de ‘kloof’ door met zoveel woorden te zeggen dat technologie in recruitment niet echt tot innovaties heeft geleid: “We look at what we do and automate it”. Ja, het gaat sneller en efficiënter, maar dat is niet per se vernieuwend. Zolang ons gedrag niet verandert, verandert er maar weinig echt. “Technology changes all the time; human nature hardly ever”, zegt Evgeny Morozov en Bill Boorman waarschuwde ons: “The more we automate the process, the more we lose it”. We begrijpen steeds minder wat we doen. Technologie is niet het geheime ingrediënt, zei ook Paroczay. Om 450 miljoen LinkedIn-profielen terug te brengen tot zinvolle resultaten zijn woorden nodig. Daar kan de computer niet bij helpen. Niet omdat er onvoldoende rekenkracht is, maar omdat de computer er vooralsnog gewoon nog niks van snapt.

We kunnen alles… Bijna. Maar het laatste stukje is nog niet overbrugd en de Google-droom van de zoekmachine die ‘really understands your world’ is nog een eindje weg. Voorlopig geldt: it’s just you.

(lees ook:  “De 5 lessen geleerd van “Intelligent Machines and future of Recruitment” van Herbert Prins over hetzelfde event)