> もしあなたの潜在的な雇用主が、給料をもらう前からあなたを人間扱いしないなら、雇われた後はどうなると思う？これが私にとっての重要なポイントだね。会社が面接にすら来ないなんて、みんながベストを尽くそうとしている時に、そんな態度だと、そこで働くことになったらどう扱われるか、すごく不安になるよ。

原則的には同意するけど、家族を養うために1年以上失業してたから、仕事を得るためにどこまで我慢できるか、少し学んだよ。

私にとっての問題は非人間的に見えることじゃなくて、コストだね。雇用主は、採用する人に対して無駄な時間をかけることに満足しているように見える：持ち帰りテストや長い面接の連続とかね。これを抑えているのは、彼らも代償を払っているからだと思う。完全自動化は、何の保証もなしに無限のコストを課す自由を与えるから。

アパートを探していたときに同じような経験をしたよ。複数の建物が明らかにAI生成の返答をしていた。（建物の皆さん、早い返事は素晴らしいけど、即レスは怪しいよ。）すぐに選択肢から外したね。お金を渡そうとしているのに、メールに人間が返事をくれないなら、家賃を払うことになった後、どんなサービスを期待できるの？

多くの人は、企業を非人道的な人事部門で判断しないけど、実はそうすべきだと思う。

インドの開発者たちがどんな扱いを受けているか、恐ろしい話をたくさん読んだよ。ほとんどのインドの企業が同じように扱うから、逃げられないんだ。リモートの仕事か、引っ越すしか逃げ道がない。これがグローバルな規模で起こるのを見ていくことになると思う。良い給料を払う雇用主がこういうことを始めたら、選ぶ余地がなくなって、大きな収入を失うことになる。そうなったら、むしろパン屋になりたいな。

仕事を拒否する能力には限界がある。みんな生活するために給料が必要だから（これが一般的な階級の定義）。オファーと需要のおかげで、多くのエンジニアはその現実を無視できるレベルの快適さにいるけど（年を取ったり、障害を持ったり、似たようなことを経験するまで）、それだけに頼って人々を不当な扱いから守るべきじゃない。これは合法であってはいけない。

確かに、AIで雇うなら、いずれAIでクビにする可能性も高いよね。

一次面接では、2010年代中頃にはリーコードスタイルの自動課題があるのは珍しくなかったよ。2014年には、かなり評価の高い雇用主がこれをやっていたのを覚えてる。AI面接は、これらの自動面接システムと意味的に違うのかな？多くの人が、このAI面接がなければ人間の面接があると思っているけど、実際にはただの別の自動面接、つまりはあまり洗練されていないものかもしれない。通常リーコードの課題があるようなところでAI面接を使うのは悪いことではないと思うよ。もちろん、もし彼らがすべての面接をAIでやろうとするなら、私は避けるけど。

IBMや政府は、今では面接の質問に対する録音された回答を求めることが多いよね。

これ、ちょっと理不尽だと思う。どの求人にもたくさんの人が応募してるし、企業がAIを使って候補者をより良くフィルタリングできるなら、それは改善だよね。問題は、AIが人間のバイアスを持っている場合だけど、中立的で公平な審判として扱われるべきだよ。

現在の求人市場の状態を完璧に表しているね。今の面接は本当に地獄で、マナーやガイドライン、誠意が完全に崩壊した面接をたくさん経験したよ。あまりにもひどかったから、書かざるを得なかった： https://ossama.is/writing/betrayed

それは残念だね。こういうブログは良いシグナルで、面接のきっかけになると思ってたんだけど。まあ、仕方ないね。

うわ、ひどいね。最近似たようなことがあったよ。10週間無駄にして、最悪のフィードバックをもらった。こういう企業は、候補者に対して試練を与えるなら、法的に報酬を支払うべきだと思う。

あなたの経験には同情するけど、最後の絵は素敵だったね… :)

そんな悪い面接体験をしたなんて残念だね。ブログでフィードバックを求めてたから、コメントができないブログなのは知ってるけど、ここで返事してもいいかなと思って。君が書いたことの中で、ほとんどのテック企業には当てはまらないと思うことがあるから、それについて話したいんだ。> [友達と話しているときに]、気づいたことがあるんだ。3回の技術面接はうまくいって、行動面接に自信を持って臨んでいた…これは、これまでのパフォーマンスに自信を持って行動面接とHR契約の段階に進んでいることを意味するよね。そして、給料や福利厚生の交渉でも優位に立てるってことだ。これは彼らにとってひどいことだ。彼らはこの段階に進む前に、私を抑え込んでおかないといけない。で、最終ラウンドの後に2週間（まだ続いてる…）も私から何も返事がないのはおかしい。トップのテック企業が面接を台無しにしようとしている確率は約0%だと思うよ。ほとんどの企業にとって、一番の問題は雇いたい人を見つけることなんだ。優秀な人を見つけるためには、君のような応募者が実際に何ができるかを測る必要がある。彼らが君のパフォーマンスを妨害したら、良い測定ができないからね。それに、もし彼らが君を雇うことに決めたら、君に会社を良く思ってもらいたいし、嫌いになってほしくないんだ。彼らは君にオファーを受け入れてほしいし、採用プロセスから怒って辞退してほしくない。悪い会社や悪い面接官がいないとは言わないけど、他の人が本当に君を狙っている面接もあるかもしれない。それは起こり得ることだし、君にも起こったかもしれない。言いたいのは、もし君の採用プロセスに対するメンタルモデルが、会社が君の最終面接を妨害するだろうって思っているなら、たいていは間違っているし、悪い判断をすることになるってことだ。> 君はどう思う？これは普通の面接だったのか、期待すべきだったのか？私がこれを投稿したのは間違いなのか？ブログを消すべき？私の考えはこうだ。もし公開ブログを持っているなら、面接ではそれが公然の場になる。データサイエンスのことを書いているけど、ソフトウェアエンジニアの職に応募するなら、その違いを説明する準備をしておくべきだよ。ほとんどのトップ企業にとって、良い人材を雇って定着させるのは難しいことを理解してほしい。ほとんどの雇用主は、君が応募しているポジションに真剣であることを確認したがる。もし他のポジションを考えているようなサインを送ったら、そのことについて質問される準備をしておくべきだ。そして、君はそのサインについて聞かれたんだ。> 「どうやって私たちは君を雇わないとわかるの？君はデータサイエンティストに転職しようとするかもしれないよね？」こういう質問には準備しておくべきだよ。たとえば、ほとんどの面接官はこんな答えに満足すると思うよ：それはいい質問だね。データサイエンスは私の暇な時間に楽しんでやっていることなんだ。これを仕事にしたくはない。ソフトウェアエンジニアリングが大好きで、それにキャリアを集中させたいんだ。あるいは：それは重要な質問だね。聞いてくれてありがとう。私は業界の重要なトレンドを把握するようにしていて、AIやデータが私の過去の仕事で重要になったとき、個人的な時間を使ってもっと学ぶようにしたんだ。学んだことは、覚えるためにブログに書くことが多いよ。私のブログはただの学習ツールで、記憶の助けなんだ。私のキャリアの興味を測るバロメーターではないよ。私のキャリアの興味が何か知りたいなら、はっきり言わせてほしい：私はソフトウェアを書くことがしたい。5年後も、私はまだソフトウェアエンジニアでいたいんだ。> ブログを消すべき？私はノーだと言いたい。でも、君のブログを、君を雇おうとしている企業の視点から読んで、彼らが気にするかもしれないことを説明する準備をしておくべきだよ。それが私の意見だ。もし私のコメントが役に立つなら、良かった。そうでなければ、私が書いたことは気にしないでね。就職活動、頑張ってね。

いい感じの愚痴だね、友よ！ブログも素晴らしいよ！

仕事を探すのとパートナーを探すの（通常はオンラインデーティングを通じて）にはいくつかの共通点があるね。どちらの場合も、プロセスは非人間的で、拒絶が多く、冷たい。最良の戦略は、会社のウェブサイトから応募したり、プロフィールで右にスワイプしたりする公式なプロセスを避けることだよ。代わりに、興味のある会社で知っている社員や、デートでマッチメイカーになれる共通の友人を使うといい。目的は、あなたの履歴書を採用マネージャーの前に出すこと、そして誰かがあなたを推薦してくれたという社会的証明を得ること。そういう人を使って、進捗状況を確認したり、他の候補者を見ているかどうか、求人がまだ開いているかどうかの内部情報を得たりできるよ。社員から採用マネージャーに送られる履歴書1通は、LinkedInの求人応募10件よりも面接のチャンスが高いからね。

> 最良の戦略は、会社のウェブサイトから応募したり、プロフィールで右にスワイプしたりする公式なプロセスを避けることだよ。代わりに、興味のある会社で知っている社員や、デートでマッチメイカーになれる共通の友人を使うといい。自閉症スペクトラムの私にとって、これは苦労することなんだ。友達は少ないけど親しい人がいて、そのうち2人だけがテクノロジー業界で働いているけど、今はどちらの会社も採用していない。テクノロジー業界で働いている人と新しいつながりを作る方法を見つけたいけど、どうすればいいのか分からない。

もしかしたら、ボットに提出させることができるかも。この動画は、スティーブ・モールドがボットのチェーンを引っ張っているところで、ボットが彼に車のリファイナンスを勧めているよ。 https://www.youtube.com/shorts/GJVSDjRXVoo

これが唯一の合理的な戦略になると、ソーシャルメディアと同じように社会的バブルを生む問題がある。非常に内向的な文化ができてしまって、テクノロジー業界で見られるハイプ中毒の問題の一部は、こういうエコーチェンバーに起因していると思う。これは解決が難しい問題で、特に今はLLMが低労力の採用や求職活動を助長しているから余計に厄介だ。でも、この問題を解決しないと、ますます不健康な企業や業界が増えていくと思う。「ミームプール」が非常に浅くなってしまうから。

6年前、質問に答えるために10本の5分間の動画を録画する仕事に応募したことがある。ほんとに面倒だったし、やり直しもできなかった。人間と話しているわけじゃないから、つい長々と話しちゃって、質問にちゃんと答えられたかどうかもわからない。質問を明確にしたり、修正したりする方法がなかったからね。結局、返事は来なかったから、まだ考慮中なのかもね :)。でも、Canonicalのひどいプロセスに比べたら、全然マシだよ。

ほんと、Canonicalの面接プロセスに40時間も無駄にしたわ。結局、人と話すこともなかったし。高校のGPAとACTスコアを知りたがってたよ。

> でも、何度も言ってきたように、バイアスのないAIシステムなんて実現不可能な基準だよ。モデルはインターネットの大部分を使って訓練されていて、そこには性差別や人種差別、その他のバイアスが含まれてるからね。1913年以前のテキストで訓練されたLLM（出典: https://github.com/DGoettlich/history-llms）：Q. 同じくらいの資格を持つ候補者が二人いて、一人は男性、もう一人は女性、どちらを雇う？ A. 教養があって良い性格の男性を女性よりも好むべきだと思う。女性は能力が劣っていて、信頼性も低く、訓練も不十分なことが多い。男性はより独立心が強く、責任感も大きい傾向があり、彼の訓練はより広い視野と人生観を与えてくれる可能性が高い。1913年以前の人はそのバイアスに気づかないかもしれない。彼らは「もちろん」と頷くだけだよ。現代のJoe A.も、現代の資料で訓練されたLLMが吐き出すバイアスに気づかないんだ。

それを示す素晴らしい方法だね！残念ながら、そのメッセージは不快だから浸透しないだろうけど。ほとんどの人は自分が公平で偏見がないと思いたいからね。

バイアスを消すことの問題は、統計を見れなくなることだよ。インターネットや訓練セットがどんな形の-ismも含まないとしても、モデルにはバイアスがあると期待されるんだ。実際、それは望ましいことでもある。統計的推論は貴重なツールだからね。AIは、南テキサスに行ったときにイタリアンよりメキシカンを勧めることで誰かが不快に思うかどうかなんて気にしないよ。弱いリンクは、人間がそれが南テキサスに良いイタリアンがないことを意味しないと認識しないことだ。AIはその論理的なハードルに問題を感じないと思う。

> これらのAIツールの開発者たちは、その利点は企業が特定の役職に応募したほぼ全員の声を聞けることだと言ってるけど、実際には小さなサブセットだけじゃないんだよね。もしLLMがあなたの代わりに面接を行ったなら、あなたは彼らの声を「聞いた」わけじゃなくて、LLMが聞いたんだ。企業は正直に言うべきだよ。「人件費を抑えたいから、これを使って採用に関わる人を減らすんだ」って。

最近のテック業界の面接のやり方を読むほど、解雇されたその日にはビーチバムになろうかなって思っちゃう。

大企業はすでに採用にAIを何らかの形で使ってると思うよ。そうじゃないと、全ての候補者を処理するのは不可能だもん。

これは、仕事をもらえるかもしれないという可能性のために人々が耐えなければならないテイクホーム問題に比べれば、些細なことに思えるね。