用算法來判斷性格更靠譜？

　　據(jù)國外媒體報道，計算機不僅僅能夠運算很難的數(shù)學問題，展示各種各樣的視頻。它們也越來越能夠判斷人們的性格。新一代的公司在利用數(shù)學模型來判斷人們是否會償還貸款或者是否會留職。

　　加州帕洛阿爾托公司Upstart在過去15個月里給信用評分幾乎可以忽略不計的人提供了1.35億美元的貸款。那些人通常都是剛畢業(yè)的大學生，沒有房屋貸款、汽車貸款和信用卡結(jié)算記錄。

　　那些都是常見的用來評估個人信用好壞的標準，但那一部分人進入職場沒多長時間。因此Upstart考量他們的SAT分數(shù)、畢業(yè)院校、專業(yè)和各科成績的平均積分點。除了職業(yè)前景之外，該公司同樣重視評估申請貸款者的性格。

　　“對比兩個有著相同職業(yè)和家庭背景(如是否有孩子)的人，5年后成績平均績點更高的那個人更有可能償還貸款。”Upstart聯(lián)合創(chuàng)始人兼產(chǎn)品主管保羅·古(Paul Gu)指出，“這并不是你是否有償還能力的問題，而是你有多看重你的義務(wù)的問題。”

　　數(shù)據(jù)顯示，會做諸如仔細檢查功課的事情或者花更多時間學習以應(yīng)對突擊測驗的人很可能會如期償還貸款。名校畢業(yè)的人或者成績優(yōu)良的人亦然。

　　ZestFinance創(chuàng)始人兼CEO道格拉斯·梅里爾(Douglas Merril)曾供職于谷歌，他的公司致力于根據(jù)非標準的數(shù)據(jù)信號給次優(yōu)級借貸者提供貸款。

　　其中的一個信號是，申請貸款者有沒有棄用過預付的手機號碼。你的住址往往是不確定的，相比之下，手機號是更可靠的找到你的方式;棄用之前的手機號可能意味著你愿意(或者被迫)隔絕家人或者潛在的雇主。那是不好的信號。

　　“‘性格’是一個分量不輕的標簽，但還貸能力與還貸意愿之間有著重要的差別。”梅里爾說道，“如果光看財務(wù)往來，會很難看出人們的還貸意愿。”

　　數(shù)據(jù)驅(qū)動

　　還擁有心理學博士學位的梅里爾認為，數(shù)據(jù)驅(qū)動的性格分析比傳統(tǒng)的分析方法要公正。

　　“我們總是會以各種方式評判別人，但沒有數(shù)據(jù)，我們的評判不免會帶有偏見。”他說，“我們是依據(jù)我們對人的了解，但那通常意味著我們會偏愛那些跟我們自己最相似的人。”那顯然會造成不公正的判斷。

　　如今，性格可由很多其它的算法來評估。云端人事管理軟件提供商Workday推出了一項涵蓋45個員工績效因素的產(chǎn)品，其中包括在崗多長時間和工作表現(xiàn)如何。它可預測人們是否可能會辭工，還能夠給出合適的建議，如介紹新崗位或者調(diào)職，因而有可能會使得本來想要離職的人留下。

　　該產(chǎn)品還能夠根據(jù)經(jīng)理在留住人才上的表現(xiàn)來給他們評級，如評為“超級說客”或者“終結(jié)者”。在Workday公司內(nèi)部，它通過分析其銷售人員團隊總結(jié)出韌性是最關(guān)鍵的成功因素。

　　“我們在招聘和提拔上都會存在偏見。”Workday技術(shù)戰(zhàn)略主管丹·貝克(Dan Beck)指出，“如果能夠利用數(shù)據(jù)解決這一問題，那會很棒。”

　　說基于數(shù)據(jù)的性格評估更加合理是有理由的。斯坦福大學計算機科學教授尤雷·萊斯科韋茨(Jure Leskovec)在研究對比數(shù)據(jù)分析和保釋聽證會法官對囚犯保釋后是否會帶來社會風險的預測。他指出，初步研究結(jié)果顯示，數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析在預測犯罪行為上的準確率要高30%。

　　“算法不是主觀的，而偏見源自人。”他說道。

　　但前提是：算法不是隨便設(shè)定下來的。畢竟算法是由人去編寫的。即便事實不存在偏見，但設(shè)計的原則可能會有偏見。

　　Upstart的創(chuàng)始人保羅·古稱他的SAT分數(shù)很高，但從耶魯大學半途退學。因此，使用他一開始設(shè)定的算法，他會申請不到Upstart的貸款。他后來更改了算法，他說他很清楚其未來工作的責任。

　　“我們每次發(fā)現(xiàn)不好的信號的時候，我們都得問我們自己，‘告訴別人這就是他們申請貸款被拒的原因是否合適?’”