У MIT Technology Review закончился второй сезон подкаста
In Machines We Trust, посвященный проблеме использования искусственного интеллекта при приеме на работу. У нас пока это все известно на уровне "бигдаты в Xsolla", но наверняка западные практики скоро будут адаптированы в большинстве компаний, если еще не.
ИИ для большого количества корпоративных работодателей сейчас выполняет функцию гейткипера, отслеживающего на собеседованиях неизвестное для претендента количество метрик неизвестным образом. Вероятность успешного прохождения через ИИ (к этапу общения с человеком) у соискателей с подходящими позициями в резюме в целом сползает к отметке в 40%. Машина заставляет проходить игроподобные и геймифицированные тесты, включая тетрис, задает вопросы в духе "вспомните ситуацию, когда вы..." и улавливает малейшие шероховатости в поведении, недостаток софт-скиллов — натуральный Войт-Кампф для людей. Особенно популярна у многих фирм игра с надуванием шариков на очки, в которой проверяется умение управлять рисками и оценивать ситуацию по ходу игры (шарики одного цвета лопаются быстрее, чем другие). Разработчики таких систем хвалятся, что им, например, достаточно 30 секунд живой речи, чтобы определить, подходит ли кандидат. Из аргументов в пользу такой автоматизации чаще всего упоминаются отсутствие ангажированности, прием на работу людей, на которых рекрутеры не обратили бы внимание, объем обработки.
Теперь важно не столько показать себя с лучшей стороны, сколько иметь подходящего цифрового двойника и хорошие профили в соцсетях. В плане оценки текста ИИ пока все еще работает как идеально обученный «эффективный идиот», так что шансы выше будут у кандидатов, описывающих себя простым языком и определенными словами с кучей цифр ("повысил производительность труда на 147,73%"). Сложный текст выбивается из идеальной модели и может помешать получению работы. Худшее для кандидатов состоит в том, что машина не дает никакого фидбэка, что именно стоит поменять.
Как этому противостоять
На собеседовании с ИИ некоторые соискатели стали использовать свои deepfake-копии, которые справляются лучше оригиналов (тут впору вспомнить жижековский анекдот про устройства и удовольствие от общения). Если не хватает каких-то навыков, требуемых для работы, их прописывают шрифтом фонового цвета — чаще всего белым. ИИ все равно считывает их, а рекрутер-человек полагается на работу машины и редко перепроверяет ее. В ходе экспериментов выяснилось, что совсем необязательно отвечать на вопросы во время тестов: уверенное чтение случайной вики-статьи на немецком дало соответствие в 73%, на китайском — 80%. Пользоваться готовыми распространенными шаблонами не стоит, так как они плохо парсятся ИИ, что дает те самые 40%. Еще полезно потренироваться на платформах вроде
VMock — если вы скоро заканчиваете учебу, сейчас самое время. Еще советуют во время записи смотреть в камеру, не на экран. Такая физиогномика.
_______
Источник | #pan_meditat
