Этот ИИ скажет вам, достаточно ли вам платят (или же слишком много)

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com

Насколько полезным было бы для вас узнать размер заработной платы на этой должности или, по крайней мере, потенциальный диапазон заработной платы до того, как вы пройдете весь процесс подачи заявки и собеседования? Для этого есть ИИ.

Очевидно, что работодатели неохотно раскрывают зарплаты на этапе подачи заявки, но исследователи из Стэнфордского института искусственного интеллекта, ориентированного на человека, помогают обойти этот барьер с помощью ИИ, поэтому потенциальные сотрудники могут сами решить, какие списки вакансий достойны их внимания.

Процесс включает в себя обучение ИИ набору данных из более чем миллиона объявлений о вакансиях, что позволяет ему «использовать текст списков вакансий для оценки характеристик вакансий, связанных с заработной платой, в режиме, близком к реальному времени».

Он делает это с точностью 87% по сравнению с 69%, полученными при использовании только названий объявлений о вакансиях и местоположения.

Исследование 6000 специалистов в Великобритании показало, что 81% из нас называют заработную плату самым важным фактором при поиске новой работы, тем не менее проблема прозрачности потенциального заработка сохраняется. Работодатели просто не хотят информировать вас о зарплате, несмотря на то, что объявления о вакансиях с указанием заработной платы, как правило, дают вдвое больше успешных кандидатов.

BBC сообщает, что еще в 2019 году только 12,6% компаний по всему миру раскрывали диапазон зарплат в объявлениях о вакансиях.

Это число растет, но недостаточно быстро. Далее в отчете поясняется, что компании, которые «откровенно рассказывают о своей заработной плате, могут привлекать лучшие и более разнообразные таланты, делая прозрачность заработной платы действенным способом создания более справедливого рабочего места».

В этом году, в Международный женский день, правительство Великобритании объявило об инициативе по повышению прозрачности процесса подачи заявок, чтобы помочь женщинам вести переговоры о более справедливой заработной плате. Так что, по крайней мере, шаги в правильном направлении предпринимаются. Но что, если бы существовал способ предсказать заработную плату, просто проанализировав формулировку объявления о вакансии?

Сара Бана из Стэнфордской лаборатории цифровой экономики — одна из тех, кто обучает ИИ прогнозировать такие зарплаты. Ее исследование доказывает, что, поскольку «текст в объявлениях о вакансиях написан банальным языком», вполне возможно предсказать их зарплату с помощью метода, называемого «трансферное обучение».

По сути, ИИ может дать потенциальным сотрудникам больше шансов выбирать работу, а не подавать заявки на все подряд только для того, чтобы разочароваться. Она говорит, что это «сделает прием заявок на работу более прозрачным и улучшит наш подход к обучению и обучению рабочей силы».

Источник: This AI will tell you whether you're being paid enough (or too much)

2 комментария

110663660955162830708@google
Ну и где этот ИИ? Ссылки нет ни в переводе, ни в оригинальной статье. Статья-пустышка.
Alex_Bes
Как бы он еще в разработке находится, в статье есть ссылка на исследование одного из его разработчиков, где приведены первые результаты прогресса в обучении модели и его принцип. Понимаю, что захотелось все горячее на блюдечке, но можно было сначала проверить все гиперссылки для начала. Окончательная версия ИИ будет готова скорее всего в 2023, возможно и раньше. А статья сама служит отображением, что эта проблема очень актуальна, и что нашлись люди, которые хотят предоставить всем ее решение.

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

Термоядерный синтез 70 лет запускали не с того конца: как работает найденный учеными «короткий путь» к энергии будущего

Главная задача управляемого термоядерного синтеза — получить электричество за счет слияния легких атомных ядер, в первую очередь изотопов водорода: дейтерия и трития. Когда два таких...

Почему ровно раз в 60 секунд проседают электросети по всему миру: ученые нашли уязвимость в обычной технике

В начале каждой минуты во всех крупных энергосистемах мира происходит одно и то же событие: частота электрического тока в сети немного падает, а через двадцать-тридцать секунд возвращается в...

Маленький бумбокс с запросами взрослой деки: как устроен японский Sanyo M7770K

Корпус переносной магнитолы Sanyo M7770K 1984 года (в отдельных модификациях — 1985 года) имеет габариты 430 x 120 x 89 мм, хотя в каталогах встречаются размеры 432 x 132 x 102 мм. Сухой...

Почему на реках появляются огромные вращающиеся ледяные круги

Обычно река замерзает от берегов: ледяные полосы постепенно становятся шире, пока между ними не исчезнет открытая вода. Но иногда посреди реки остаётся большая круглая льдина, отделённая от...

Ученые создали робопса под управлением клеток мозга человека: в тестах он обучился в 4 раза быстрее компьютерного ИИ

Современные роботы отлично справляются с физическим движением. Они уверенно ходят по неровной поверхности, бегают, прыгают и удерживают равновесие после толчков. Механическая часть и программы...

Почему в современных автомобилях медные радиаторы уступили место алюминиевым

На старых автомобилях радиатор нередко был медно-латунным, а у современных легковушек под капотом обычно стоит алюминиевый. Замена кажется странной: медь лучше проводит тепло, а радиатор как раз...