人工智能（AI）正逐步改变我们对职业和教育成功的认知。一项最新研究显示，通过分析单张面部照片，AI 能够推测个性特质，并据此预测一个人的职业或教育成就。这项研究由耶鲁大学、宾夕法尼亚大学、Reichman 大学和印第安纳大学的研究团队联合开展，展示出人工智能在识别人类潜力和个性方面的巨大潜能，同时也引发了重要的伦理问题。
研究团队分析了来自领英以及多所美国顶尖 MBA 项目的照片，共计 96,000 名毕业生的面部图像。借助 AI 技术，他们推断出这些毕业生的 “大五人格特质”（Big Five Personality Traits），并将这些特质与毕业生的职业和教育成果进行对比分析。“大五人格特质” 包括开放性（代表好奇心、审美敏感性、想象力）、尽责性（代表组织能力、责任心）、外向性（代表社交能力、精力水平）、宜人性（代表同情心、信任）以及神经质（代表焦虑、情绪波动）。研究发现，这些人格特质与毕业生的职业发展紧密相关。
例如，研究表明，神经质较高的人在职场上的表现往往欠佳，因为他们的情绪波动可能会影响工作效率。在大学招生过程中，尽责性较低的申请者可能会被筛选掉，因为学校更倾向于录取未来更有可能取得成功的学生。正如研究团队的 Kelly Shue 教授所说：“人格确实会影响职业结果，如果我们能够推测人格特质，我们也就能够预测他们的职业成就。”
然而，这项技术的潜在应用引发了伦理争议。Shue 警告称，企业或大学若利用 AI 模型来评估个性，可能会导致歧视或不公平现象。“想象一下，如果一家公司在招聘过程中，除了审查学历和工作经历等传统标准外，还将个性作为筛选条件，这对许多人来说可能是不公平的。” 她指出，这样的筛选可能会使许多优秀人才因为个性特质而被淘汰，而非基于他们的实际能力。
事实上，企业早已在招聘中使用个性评估工具。例如，通过行为评估游戏（如 Pymetrics）来测试申请人的 91 种性格特质，这些工具能够帮助企业挑选最合适的候选人。Shue 提到，许多公司已经依赖这些工具来推测个性特质，但尚未通过面部图像实现这一功能。她还表示，一些学生在完成行为测试后未能获得回访，可能仅仅是因为他们的性格评估结果未达到要求。
这项研究不仅揭示了 AI 在职业和教育评估中的潜能，还展现了其对传统招聘流程的影响。随着生成式 AI（GenAI）的发展，企业和求职者越来越依赖技术工具来优化招聘流程，比如通过 AI 创建职位候选人名单或撰写简历和求职信。数据表明，求职者若利用 AI 优化其材料，能显著提升获得工作的几率；企业若借助 AI 筛选候选人，也能更高效地找到合适的人才。
研究表明，AI 在预测职业成功方面的能力已与学历和考试成绩等传统指标相当。Shue 指出，尽管教育背景对薪资水平有影响，但它仅能解释一部分收入差异。即使是在学历相同的人群中，收入也可能存在巨大差异，这表明个性特质可能是另一项关键因素。例如，对于拥有同等教育背景的个体，其收入的差异可能更多地受到工作经验和能力的影响，而非单纯的学历因素。
除了揭示个性与职业发展的关系外，这项研究还提及了一些与面部特征相关的有趣发现。早期研究表明，面部图像不仅能够反映个性特质，还可能揭示政治倾向。例如，一篇发表于《自然》的研究表明，通过对面部图像的分析，AI 能够以 72% 的准确率预测一个人的自由派或保守派政治倾向。这一准确率显著高于人类判断的 55%，甚至超过基于 100 项个性问卷的 66%。
该研究还探讨了遗传和环境对个性和外貌的影响。Shue 指出，基因可以解释 30% 到 60% 的个性差异，而早期的激素暴露也可能对一个人的性格和外貌产生影响。研究表明，个性与外貌之间存在显著的遗传 - 环境关联。例如，童年时期的激素水平可能会影响一个人的情绪稳定性，而这些特质也可能通过外貌反映出来。
这项研究的贡献主要体现在四个方面：
首先，它强调了认知能力和个性特质在职业成功中的重要性，同时也指出了大规模测量个性的技术挑战。
其次，研究团队开发了一种名为 “照片大五” 的模型，该模型通过面部图像提取个性特质，并能准确预测职业成就。
第三，该模型展现出卓越的预测能力，包括对学校排名、薪酬水平、职位层级和职业选择的预测。
最后，研究探讨了技术应用中的伦理问题，指出尽管该方法提升了个性测量的可及性，却可能引发歧视或剥夺个体选择的自主权。
Shue 认为，这项研究虽然揭示了个性特质对职业发展的重要性，但并不提倡将该技术广泛应用于招聘或招生中。她强调，技术的推广需要平衡效率与公平之间的矛盾，并在应用前深入探讨其伦理影响。
综上所述，人工智能在个性评估领域的应用潜力巨大，它能够为企业和教育机构提供新的工具来识别人类潜能。然而，这一技术的推广也带来了重要的伦理挑战。如何在不牺牲公平与尊重个体选择的前提下利用这一工具，是未来需要深入探讨的问题。
