從一支網路攝影機開始的革命
故事要從一個最不起眼的東西講起：一支網路鏡頭。
2004 年，那時候的「遠距面試」還被視為非常不靠譜的選項。網速慢、畫面糊、延遲嚴重。當時的多數用人主管多半堅信：「面試就該實際看到人，怎麼可以隔著螢幕就下判斷？」
但 HireVue 的創辦人 Mark Newman 卻堅持認為：「科技會讓HR節省時間，也能讓更多求職者被看見。」最早的 HireVue 其實非常「簡單」，也非常「笨拙」。它只是一個能讓求職者自己錄好影片、讓HR與用人主管隨時觀看的系統平台。沒有 AI，沒有分析，沒有數據報表，只有一個能按「播放」的鍵。
但 2008 年金融海嘯開始後，這套系統卻一夕走紅。因為企業開始大量裁員，同時也想降低旅費開支。HireVue 的「非同步面試」模式：（求職者先錄，主管/人資後看）突然成為救命解方。
那是一個很單純的時代：科技的重點只是幫人省時間。但誰都沒料到，十年後，這個鏡頭會變成「AI 面試的起點」。
AI進場，從錄影變成評分
應該在 2014 年以後，全世界開始都鑽進了 AI 演算法的世界。Google、Amazon、IBM 都在談「深度學習」，而 HireVue 也不再想只是一個錄影軟體。
他們開始在影片上加『演算法』。讓演算法能「聽」候選人的語音、分析語速、辨識用字結構；甚至能「看」候選人的臉部表情，從微笑、眼神、眉毛弧度，來推測一個人的「積極度」與「領導潛力」。這時候的 HireVue，有點像一場最前沿的人資科技實驗室，因為他們堅信：「如果演算法能幫企業找出最有潛力的人，那 HR 就能去做更重要的事。」
一開始，企業其實很買單。Unilever（聯合利華）、Goldman Sachs（高盛）、Delta Air Lines（達美航空） 都導入了這套系統。這些公司甚至宣稱：這個服務不僅幫助公司縮短招募流程 75%，還能提升錄用人員的表現穩定度。
從此之後，面試成了一場『數據遊戲』。許多求職者也許並不知道：他們的每一次眼神閃爍、嘴角抽動、停頓時間，都在被系統記錄著。
演算法的魔力與陰影
這套「AI 面試」一開始很像一套魔法：HR 不用再花大量時間看影片，AI 會幫忙打分數；用人主管也只要看報表，就能知道誰比較「有潛力」。
但慢慢地，有求職者開始質疑：「我到底是被"誰"拒絕了？」
美國公民團體 EPIC（Electronic Privacy Information Center） 接到大量投訴：有人覺得自己是被「膚色」影響，有人懷疑是因為「口音」讓他被刷掉。
EPIC 對 美國聯邦貿易委員會（FTC） 提出正式控訴，指 HireVue 的評分系統「缺乏透明度與科學依據」，甚至可能違反「公平就業準則（Equal Employment Opportunity Guidelines）」。他們說：「這套系統假裝公平，實際上只是把 偏見自動化。」
HireVue 當然否認指控，強調 AI 演算模型經過嚴謹訓練，並不存在偏見。但當時的社會輿論的壓力越來越大。因為沒有人願意被「演算法審判」。
一場看臉革命的終結
2021 年 1 月，HireVue 做了一個重大決定—正式移除臉部分析（facial analysis）功能。
公司在官網上公開聲明：「我們聽到了社會對隱私與公平的疑慮。為了降低風險，我們已停止使用臉部特徵進行評分，並委託外部稽核公司 ORCAA 進行審查。」
同一天，《WIRED》雜誌頭條也報導：「AI 面試平台停止使用臉部分析」。HireVue 成為第一家「自砍演算法」的科技公司。
從現在往回看，我們可以發現：這不只是一個技術發展的轉向，而是一個企業重大的商業決策，甚至是一場具有文化與社會涵義的企業抉擇。HireVue 公司的執行長 Kevin Parker 在當時的訪問中說了一句被引用無數次的話：「我們寧願少一點預測力，也不想再冒那個風險。」
為什麼看臉容易出事？
因為在學術界「表情＝情緒」這條等號早已被推翻。
美國知名 心理學家 Lisa Feldman Barrett 指出：情緒是文化建構出來的，不同文化有不同的表達規則。她舉例：美國人笑是開心；歐洲人笑是禮貌；東亞人笑可能是一種尷尬。
但演算法是看不懂這些語境的。它看到「皺眉」就標註「焦慮」；它看到「低頭」就當成「缺乏自信」。這樣以來最後會演變成什麼結果呢？扼要來說：這套演算法，會讓「不會表演」的求職者，非常容易被淘汰。
這個 HireVue 的服務危機，其實也是整個 AI 世代的縮影：科技進步得太快，合理性卻還沒追上。
監管壓力下，AI面試被迫改弦更張
2020 年後，美國多個州開始立法監管 AI 招募與面試，例如：
～伊利諾州（Illinois） 通過《AI Video Interview Act》法案：公司必須事前告知候選人使用 AI，並取得同意；錄影不得保存超過 30 天。
～馬里蘭州（Maryland） 通過 HB1202 法案：未經書面同意，不得使用臉部辨識技術。
～紐約市（New York City） 則通過 Local Law 144：所有自動化招募工具必須進行年度『偏見稽核』，並公開稽核摘要。
起碼在美國 AI 面試 正式進入嚴格「監管期」，而 HireVue 自然成了第一個被嚴密檢視的對象。
大手術 : HireVue 的AI減法哲學
所以 從 2021 年開始，HireVue 開始用力「瘦身」自己的 AI服務：
1.砍掉影像特徵：不再分析臉部表情、眼神或動作。
2.降低語音權重：口音、音高、語速都可能藏偏見，逐步削弱影響力。
3.專注語言內容：用自然語言處理（NLP）分析回答的邏輯與完整性。
4.引入人類監督：AI 只是初步排序，最終決策交回 HR。
上述這套變革的邏輯 被 HireVue 稱為「AI 減法哲學 Subtractive AI Philosophy 」。簡單的說，就是從「能算的都要算」，變成「能說明的才算」。
HireVue 還公開「AI Explainability Statement」這份白皮書：詳細列出演算法使用哪些特徵、如何稽核偏見、候選人如何要求人工覆核。
從這時候開始，HireVue 這家公司已經從「AI 演算法的熱情擁護者」之一，搖身一變 成了「AI 透明化的倡議者」。
結構化面試 : 讓每個人都在同一張考卷上
HireVue 服務核心的第二個大轉向是：將對求職者的審核焦點從「自由發揮」，變為「結構化＋錨點」。
他們推出的 Interview Builder 服務：在 HR 選定職缺後，系統就會自動生成一套面試腳本，而每個題目都會綁定「工作職能」與「行為錨點（BARS）」，讓面試官能夠依同一標準打分。
據 HireVue 說，這樣做的效果是：
- 讓每個候選人被問到的問題相同。
- 讓每個評分都有行為依據。
- 讓所有紀錄都能追蹤、稽核、留檔。
- 讓結構化讓主觀減少，也讓面試變得「可被審查」。
任務化評量崛起 : 讓候選人證明自己
而在 2023 年，HireVue 又併購 Modern Hire 這家公司。這次合併，把整個公司服務核心又增加了另一個方向：「從看人說話，變成看人做事。」
Virtual Job Tryout® 功能，讓候選人可以進入「模擬工作」情境。客服職缺要回覆客訴、工程職缺要排程、行銷職缺要做企劃選擇題。AI 評分的重點變成是『行為輸出』，而不是『臉部表情』。
而 Coding Assessments 服務，則是讓求職的 工程師可以直接線上寫程式。系統則會自動測試程式運行結果與可讀性與有效性。
上述這些改變，讓「AI 面試」變得更像是一場「職務演練」。用人單位不再只是看求職者「講得好不好」，而是看求職者「能不能做」與「做的好不好」。
外部稽核 : 透明是一種新競爭力
HireVue 現在每年都會主動進行第三方稽核。2023、2024 年由 DCI Consulting Group 依 NYC Local Law 144 制定稽核報告，並公開在網站。
不過，著名的 Brookings Institution 布魯金斯學會 對此評價保守：「這些稽核大多為文件與流程審閱，未重算模型，因此透明度有限。」。而 HireVue 的回應卻相當務實：「我們知道這還不完美，但總得從可被審查開始。」
也許在一個充滿 AI 黑箱的世界，「願意打開一點點」反而成為可被信任的基礎。有位行銷專家甚至說：這是新時代的品牌策略：被質疑，也是一種資產。
AI的反省期 : 偏見不會死，只是換了一張面孔
雖然 HireVue 停止看臉，改用審文字，但並不代表偏見就會消失。因為語言模型可能偏好教育程度高、句構完整、英語流利的回答。對移民、口音重或語言能力弱的群體，仍有潛在的不公平。
而這就是所謂的「代理偏見（Proxy Bias）」：演算法雖然不看種族，卻能夠透過用字、句長、語法間接識別出族群。
HireVue 對此表示：「我們知道這不是終點。」，因此還相對應的推出「低信心樣本人工覆核制度」，也就是說：只要求職者對模型信心值低於一定門檻，系統就會強制進入人工審查。
這有點像是從「讓 AI 決定」，轉為「AI 與人共治」的設計。也許公平不會是一夜完成，但至少開始有路可走了。
新HireVue的哲學 : 透明比神準更重要
鏡頭回到 2025年的 HireVue，這家公司已經不再追求「AI 取代 HR」。它追求的是「AI 幫 HR 變成可以有效審核、有效說明、有效辯護」的協力者。
他們不再誇口聲稱「演算法有多厲害」，反而強調「演算法怎麼被稽核」。這是從「科技自信」轉向「科技謙卑」的轉折。他們內部有個新口號： “We don’t predict people. We support decisions.”（我們不預測人，我們支援決策。）
這句話很「不矽谷」，但卻是對未來最務實的風險管理。
HireVue的下一步：AI + 人類問責
而下一個階段，HireVue 已經開始和監管機構合作。在歐盟 AI Act（人工智慧法） 通過後，「招聘與就業」被列為高風險 AI 系統。而HireVue 成為了少數受邀參與合規試點的公司。
因此，他們的服務產品現在都內建「模型卡（Model Card）」、「資料來源說明」、「版本歷史」、「候選人退出選項」。甚至求職者可以要求查看「AI 評分依據摘要」。
這些措施，看似繁瑣，但卻讓企業能在監管壓力下繼續合規的安心使用。正如一位法遵顧問說的：「AI 不應該害怕被審查，而是應該要怕自己講不清楚。」
HireVue的演進，其實是整個人資科技發展的縮影
從非AI時代的錄影工具，到 AI 面試的的全面推出，再到自砍臉部分析、擁抱結構化與透明化：HireVue 的故事，像是 20 年來「人資科技」的濃縮縮影。
它顯然代表的不是技術的勝利，而是科技與人性的對話歷程。正如許多有識之士疾呼的：演算法不該被視為魔法，而應該是"放大鏡" ～ 它的重點應該是讓偏見顯影，也逼企業學會提問：「我們這樣做，真的公平嗎？」
網路鏡頭的燈仍在閃爍，只是那道光不再那麼刺眼。因為它映照出的，不只是求職者的臉，還有整個人資科技產業在反省中的表情。
HireVue 用 20 年走過了一條曲線～從「錄影平台」變「透明平台」～從「AI 評分」變「AI 問責」。也許這才是真正的科技進步。
＃人資科技報導系列
＃外電報導彙整編譯
