Phần mềm phân tích khuôn mặt, nét biểu cảm hay ánh mắt của ứng viên trong video phỏng vấn để chấm điểm tính cách là một dạng xem tướng bằng máy: nó lấy ngoại hình và cử động khuôn mặt làm bằng chứng cho phẩm chất bên trong, điều mà khoa học không ủng hộ. Nhiều nơi trên thế giới đã hạn chế hoặc cấm kiểu ứng dụng này, và một số nhà cung cấp đã tự gỡ tính năng phân tích khuôn mặt sau phản biện của giới nghiên cứu.
Bài này dành cho người làm nhân sự đang được chào mời các nền tảng phỏng vấn tự động, và cho ứng viên đang được yêu cầu quay video trả lời câu hỏi. Bạn sẽ hiểu những hệ thống đó thường đo gì, vì sao kết quả không đáng tin, nó gây hại cho ai, những câu cần hỏi trước khi mua, và quyền của ứng viên khi gặp nó. Bài không nêu tên sản phẩm cụ thể, vì tính năng thay đổi liên tục; bạn cần kiểm phiên bản hiện hành của công cụ mình đang xét.
Những hệ thống này thường đo cái gì
Một nền tảng phỏng vấn video tự động thường yêu cầu ứng viên trả lời một loạt câu hỏi trước webcam, mỗi câu có giới hạn thời gian. Video sau đó được xử lý theo vài lớp. Lớp lời nói chuyển giọng thành chữ và phân tích từ ngữ. Lớp giọng đo tốc độ nói, độ ngắt, cao độ. Lớp khuôn mặt, phần gây tranh cãi nhất, dò các điểm mốc trên mặt rồi theo dõi chuyển động của lông mày, khoé miệng, mí mắt và hướng nhìn qua từng khung hình.
Từ các chuyển động đó, hệ thống suy ra những nhãn như "nhiệt tình", "tự tin", "căng thẳng", "trung thực", rồi tổng hợp thành điểm phù hợp với vị trí. Cách tính điểm thường là học từ dữ liệu: hệ thống so ứng viên mới với video của những người từng được đánh giá là làm tốt ở doanh nghiệp, hoặc với một bộ dữ liệu mà người cung cấp tự xây dựng.
Nghe thì giống một phép đo khách quan, vì có số, có biểu đồ, có báo cáo đẹp. Nhưng chỗ yếu nằm ngay ở giả định nền: rằng chuyển động khuôn mặt trong một cuộc phỏng vấn quay một mình trước máy phản ánh ổn định tính cách và năng lực làm việc. Giả định đó chính là giả định của tướng học, chỉ được đổi từ con mắt thầy tướng sang thuật toán.
Vì sao kết quả không đáng tin
Biểu cảm không phải là cảm xúc. Một bài tổng quan lớn của Barrett và cộng sự năm 2019 xem xét rất nhiều nghiên cứu và kết luận rằng không thể suy ra cảm xúc của một người một cách đáng tin chỉ từ cử động khuôn mặt: cùng một cảm xúc có nhiều cách biểu hiện, cùng một nét mặt mang nhiều nghĩa tuỳ bối cảnh và văn hoá. Hệ thống đọc "cười ít" thành "thiếu nhiệt tình" đang đi một bước mà khoa học chưa cho phép.
Nói trước máy không giống nói với người. Nhiều người bình thường rất ấm áp khi trò chuyện nhưng cứng đơ trước webcam. Ánh sáng, chất lượng camera, đường truyền chập chờn, căn phòng chật đều làm thay đổi hình ảnh. Những yếu tố đó gắn với điều kiện sống của ứng viên, không gắn với năng lực.
Học từ quá khứ là học luôn định kiến. Nếu dữ liệu huấn luyện là những người từng được tuyển và đánh giá cao ở một nơi vốn đã thiên về một kiểu người, mô hình sẽ học kiểu người đó như là "chuẩn". Đây là cơ chế đã được bàn nhiều trong nghiên cứu về thiên lệch thuật toán.
Không giải thích được thì không kiểm được. Ứng viên nhận điểm thấp hiếm khi biết vì sao. Người tuyển cũng thường chỉ thấy con số. Không ai có cơ hội chỉ ra rằng điểm thấp đến từ một vết sẹo bị dò nhầm điểm mốc hay một cái tật nháy mắt.
Ai chịu thiệt nhiều nhất
Sai số của hệ thống không chia đều cho mọi người. Một số nhóm ứng viên dễ bị chấm lệch hơn vì những lý do chẳng liên quan đến công việc:
- Người có khác biệt ở vùng mặt: sẹo, bớt, liệt một bên mặt, dị tật bẩm sinh đã phẫu thuật. Thuật toán dò điểm mốc có thể đọc sai biểu cảm của họ.
- Người có tình trạng thần kinh hay phát triển khác thường, như người tự kỷ hoặc người có tật giật cơ, vốn có cách giao tiếp bằng mắt và nét mặt không theo khuôn mẫu.
- Người có màu da tối hơn hoặc đặc điểm khuôn mặt ít xuất hiện trong dữ liệu huấn luyện, nhóm mà nhiều nghiên cứu về hệ thống phân tích khuôn mặt từng ghi nhận độ chính xác thấp hơn.
- Người lớn tuổi, người ít quen dùng thiết bị, người ở nơi mạng yếu, người phải quay video trong phòng trọ chật, thiếu sáng.
- Người có văn hoá giao tiếp khiêm tốn, ít biểu lộ, vốn rất phổ biến ở Việt Nam, khi hệ thống được xây theo chuẩn biểu cảm của nơi khác.
- Người khiếm thính dùng ngôn ngữ ký hiệu, người nói lắp, người có giọng vùng miền đậm, nếu lớp giọng nói và lớp khuôn mặt được cộng điểm với nhau.
Điều đáng lo là những nhóm này cũng thường đã chịu thiệt ở các khâu tuyển dụng truyền thống. Một công cụ tự nhận là khách quan lại có thể làm thiệt thòi sâu thêm, chỉ khó nhìn thấy hơn.
Thế giới đang siết lại ra sao
Đạo luật AI của Liên minh châu Âu cấm hệ thống nhận diện cảm xúc dùng ở nơi làm việc và trong giáo dục, trừ một số trường hợp vì lý do y tế hoặc an toàn. Đạo luật này cũng xếp các hệ thống AI dùng trong tuyển dụng, sàng lọc ứng viên vào nhóm rủi ro cao, kèm nghĩa vụ về minh bạch, giám sát của con người và quản lý dữ liệu. Ở Mỹ, bang Illinois có luật riêng về phỏng vấn video có dùng AI, yêu cầu báo cho ứng viên biết, giải thích cách AI được dùng và có sự đồng ý trước khi đánh giá.
Trong ngành, một số nhà cung cấp lớn đã tuyên bố ngừng dùng phân tích khuôn mặt trong sản phẩm đánh giá ứng viên, sau khi giới nghiên cứu và các tổ chức quyền dân sự phản biện. Đây là tín hiệu đáng chú ý: ngay bên bán cũng thấy phần khuôn mặt không đem lại giá trị dự báo tương xứng với rủi ro.
Ở Việt Nam, khung pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân xếp dữ liệu sinh trắc học vào nhóm nhạy cảm, đòi hỏi điều kiện chặt hơn khi thu thập và xử lý. Quy định cụ thể đang được hoàn thiện và cập nhật, nên trước khi dùng bất kỳ công cụ nào xử lý khuôn mặt ứng viên, doanh nghiệp cần tra văn bản hiện hành và hỏi người làm pháp chế. Muốn hiểu kỹ hơn về dữ liệu khuôn mặt và nhận diện sinh trắc, bạn có thể đọc thêm trên AI Định Danh.
Câu cần hỏi nhà cung cấp trước khi dùng
Nếu doanh nghiệp đang cân nhắc một nền tảng phỏng vấn tự động, hãy yêu cầu câu trả lời bằng văn bản cho những câu sau. Câu trả lời mơ hồ ở câu nào là lý do để dừng ở câu đó.
- Hệ thống có phân tích khuôn mặt, biểu cảm, ánh mắt hay giọng nói để chấm điểm không? Có tắt hẳn được phần đó không, và tắt thì điểm tính ra sao?
- Điểm số được kiểm chứng với kết quả làm việc thật ở đâu, trên những người nào, ở nước nào? Có tài liệu kiểm định độc lập không?
- Hệ thống đã được kiểm tra chênh lệch kết quả giữa các nhóm theo giới tính, độ tuổi, màu da, khuyết tật chưa? Kết quả ra sao?
- Video và dữ liệu khuôn mặt lưu ở đâu, bao lâu, ai truy cập được, có dùng để huấn luyện mô hình cho khách hàng khác không?
- Ứng viên được thông báo những gì, đồng ý bằng cách nào, có được chọn cách phỏng vấn khác mà không bị bất lợi không?
- Khi ứng viên khiếu nại, ai xem lại video, xem lại theo tiêu chí nào và mất bao lâu?
Một cách dùng hợp lý hơn là chỉ dùng nền tảng để ghi hình và chép lời, còn việc chấm điểm do người làm theo thang có cấu trúc. Như vậy doanh nghiệp vẫn tiết kiệm thời gian sắp lịch mà không giao phán xét con người cho một phép đo khuôn mặt.
Nếu bạn là ứng viên được yêu cầu quay video
Trước hết, đọc kỹ thông báo về quyền riêng tư đi kèm đường dẫn phỏng vấn. Tìm xem có chữ nào nói về phân tích khuôn mặt, biểu cảm, giọng nói, dữ liệu sinh trắc, thời gian lưu trữ. Nếu không có thông tin, bạn có quyền hỏi bộ phận tuyển dụng bằng thư: video được dùng để làm gì, ai xem, có phân tích tự động không, lưu bao lâu, có thể yêu cầu xoá sau khi tuyển xong không.
Nếu bạn có khác biệt ở vùng mặt, có tình trạng ảnh hưởng tới giao tiếp hay đơn giản là không có điều kiện quay video tốt, bạn có thể đề nghị một hình thức thay thế như phỏng vấn trực tiếp hoặc gọi điện với người. Nói ngắn gọn và trung tính, không cần kể chi tiết bệnh lý. Một doanh nghiệp tử tế sẽ sắp xếp được.
Về mặt thực hành, chuẩn bị như một buổi phỏng vấn bình thường: hiểu vị trí, chuẩn bị câu chuyện cụ thể cho từng năng lực, chọn chỗ đủ sáng. Đừng cố gồng nụ cười hay nhìn chằm chằm vào camera vì nghe nói "máy chấm ánh mắt". Ép mình theo một kiểu biểu cảm thường làm câu trả lời kém đi, và phần đáng giá nhất của bạn vẫn là nội dung.
Sau buổi phỏng vấn, giữ lại bản chụp thông báo quyền riêng tư và thư mời, ghi ngày giờ đã quay. Nếu bị loại mà không có lời giải thích nào ngoài một con số, bạn có thể đề nghị được một người xem lại câu trả lời của mình. Lời đề nghị đó vừa bảo vệ bạn, vừa nhắc doanh nghiệp rằng quyết định về con người cần có người chịu trách nhiệm, không thể giao trọn cho phép đo nét mặt.
Câu hỏi thường gặp
Phần mềm chỉ chép lời và phân tích nội dung câu trả lời thì có vấn đề không?
Rủi ro thấp hơn nhiều so với phân tích khuôn mặt, nhưng không phải bằng không. Chép lời có thể sai với giọng vùng miền hoặc người nói lắp, và chấm nội dung bằng AI vẫn cần thang rõ ràng, có người đọc lại. Hãy kiểm tra độ chính xác chép lời trên chính ứng viên của mình trước khi tin.
Điểm "tính cách" từ video có giống trắc nghiệm tính cách không?
Không giống. Trắc nghiệm tính cách được nghiên cứu nghiêm túc dựa trên câu trả lời của chính người làm và đã được kiểm định độ tin cậy. Điểm suy ra từ chuyển động khuôn mặt thì dựa trên giả định rằng nét mặt phản ánh tính cách, giả định chưa có bằng chứng vững.
Doanh nghiệp nói đã được ứng viên đồng ý, vậy là đủ chưa?
Đồng ý trong bối cảnh tuyển dụng thường không thật sự tự do, vì ứng viên sợ từ chối thì mất cơ hội. Vì vậy ngoài sự đồng ý, cần có lựa chọn thay thế không bất lợi, mục đích dùng rõ ràng, thời gian lưu có giới hạn và quyền yêu cầu xoá, theo quy định hiện hành về dữ liệu cá nhân.
Có nên tự thử một ứng dụng chấm biểu cảm để luyện phỏng vấn không?
Có thể dùng để quen nói trước camera, nhưng đừng coi điểm số là thước đo. Tải video khuôn mặt mình lên một ứng dụng lạ cũng là trao dữ liệu sinh trắc cho bên khác. Luyện với bạn bè, tự quay rồi xem lại phần nội dung thường có ích hơn.
Người làm nhân sự nhỏ lẻ có cần lo những luật nước ngoài này không?
Nếu bạn chỉ tuyển ở Việt Nam thì luật nước ngoài không áp trực tiếp, nhưng chúng cho thấy hướng đi chung và lý do đằng sau. Công cụ bạn mua có thể được làm cho thị trường khác, và nguyên tắc tôn trọng dữ liệu sinh trắc cũng đã có trong pháp luật Việt Nam.
Nếu nghi mình bị loại vì máy chấm khuôn mặt thì làm gì?
Gửi thư hỏi doanh nghiệp về cách đánh giá và đề nghị được xem xét lại bởi người. Lưu lại thông báo tuyển dụng và thư từ. Nếu có dấu hiệu phân biệt đối xử theo những căn cứ pháp luật cấm, bạn nên hỏi luật sư hoặc tổ chức hỗ trợ người lao động về các bước tiếp theo.