Иску́сственный интелле́кт

[УкуРуку]

ИИ-фильтры начали лишать россиян шанса на работу на этапе резюме

Искусственный интеллект меняет правила игры на рынке труда. Кандидаты не могут найти работу, а наниматели в недоумении, причем диалог между ними обрывается, даже не начавшись. Из-за "невидимых фильтров" резюме сразу улетает в отказ. Можно ли обойти алгоритмы и все-таки заполучить вакансию мечты, в сюжете РЕН ТВ рассказала корреспондент Елена Хмура.

Это уже не случайность, а новый тренд. Кандидат ищет работу, а наниматель – как раз такого сотрудника, но даже до собеседования дело не дойдет, потому что резюме отклонил искусственный интеллект.

"Когда я только откликаюсь, проходит десять минут, и мне автоматически приходит отказ по вакансии", – пожаловалась Екатерина Мячина.

Екатерина из Белгорода, психолог с большим опытом, уже несколько месяцев не может найти работу. По всем вакансиям, куда она отправляет резюме, сразу приходит автоматический отказ. Проблема тут точно не в квалификации.

75% процентов, а это три из четырех резюме, сейчас не проходят ИИ-фильтры, которые работодатели используют для подбора персонала. Возраст, перерыв в стаже, отсутствующие ключевые слова – что угодно может стать причиной.

"Казалось бы, все по-прежнему. Есть вакансия на сайте-агрегаторе или напрямую от работодателя. Кандидат отправляет резюме, но если раньше их читал человек-рекрутер, то теперь сначала анализирует искусственный интеллект. Он покажет работодателям только те анкеты, которые точно соответствуют заданным критериям", – объяснила корреспондент.

В этом основная сложность. Читать текст, как человек, ИИ пока не умеет. Он просто ищет определенные слова, и даже если встретит похожее, например, синоним, алгоритм его не засчитает. Так что время креативных резюме прошло, теперь лучше по шаблону.

"Имеет смысл писать более емкое, сжатое, просто указывать больше ваших навыков, способностей, потому что это как раз те элементы, которые отмечает искусственный интеллект при принятии решений", – рассказал специалист по искусственному интеллекту Саид Нигматулин.

Чтобы пройти ИИ-фильтры, большинство кандидатов уже не пишут резюме сами, а составляют их тоже с помощью ИИ. Однако и это не гарантия, потому что у работодателей на одну и ту же вакансию критерии могут быть разные. Неудивительно, что среди соискателей большинство против ИИ для отбора резюме. Среди мужчин таких 65%, и 50% – среди женщин. Возражает даже молодежь – 59%. Но, правда, есть и те, кто уверен, что систему можно обмануть.

"При помощи искусственного интеллекта сгенерировал себе резюме, после генерации я начал откликаться на все подряд. Вообще не понимал абсолютно, что происходит в моем резюме", – признался блогер Евгений Атянин.

Евгений, блогер из Сочи, провел эксперимент, с помощью ИИ он попытался устроиться на должность IT-разработчика с зарплатой 500 тысяч рублей. Это ему почти удалось. С ним связались рекрутеры из нескольких компаний, а проходить этапы собеседований тоже помогал искусственный интеллект.

Сергей – работодатель, однажды он тоже ошибся с кандидатом, но все равно считает, что ИИ как помощник при найме полезен.

"Самое главное, что я как основатель компании экономлю время сотрудников, экономлю деньги, потому что я не плачу человеку, который этим должен заниматься", – полагает основатель агентства по автоматизации бизнеса через ИИ Сергей Черненко.

Но эксперты по найму предупреждают, что работодателям такая экономия может дорого обойтись.

"Стоимость такой ошибки, ошибочного найма, может составлять от 500 тысяч до трех миллионов рублей за одного неправильно нанятого человека, в зависимости от позиции", – заключила HR-специалист Зулия Лоикова.

По оценкам экспертов, внедрять ИИ-фильтры при найме сотрудников будет все больше компаний, поэтому соискателям советуют быть готовыми к автоматическим отказам, прокачивать резюме и искать личной встречи с работодателем. Этот способ все еще самый надежный.


https://dzen.ru/a/aiPMMoO-Zyx4g3O0

Сами работодатели - тупые. Не так давно отказывали на основании гороскопов, а теперь - ИИ...

[azazella177 06]

75% процентов, а это три из четырех резюме, сейчас не проходят ИИ-фильтры, которые работодатели используют для подбора персонала. Возраст, перерыв в стаже, отсутствующие ключевые слова – что угодно может стать причиной.

Он покажет работодателям только те анкеты, которые точно соответствуют заданным критериям", – объяснила корреспондент.

О чем я и писала )
 Если  работодатели не умеют пользоватся ИИ , так это не проблема ИИ

[УкуРуку]

Если  работодатели не умеют пользоватся ИИ , так это не проблема ИИ

В этом смысле - да, а я говорила о "слабостях", от которых вряд ли удастся его избавить. Так и надо будет постоянно изощряться, чтобы их обойти.

Есть и какие-то тупиковые варианты. Например - омонимы... Раньше, в поисковых системах, можно было написать дополнительные слова, и первыми выдавались ссылки на тексты, в которых все они есть. И можно было даже усилить это, выбрав "приоритет текста", но теперь это не работает. Вот это даже могли бы исправить, но почему-то этого не делают...

[azazella177 06]

В этом смысле - да, а я говорила о "слабостях", от которых вряд ли удастся его избавить. Так и надо будет постоянно изощряться, чтобы их обойти.

А я вам говорила и говорю, что молоток сам не может решить  гвоздь вбивать  и какой гвоздь)
 Но это ни разу не слабость молотка

[УкуРуку]

А я вам говорила и говорю, что молоток сам не может решить  гвоздь вбивать  и какой гвоздь)

Он должен быть удобным

[azazella177 06]

Он должен быть удобным

Опять  мягкое с теплым 
 Как бы не был бы удобен молоток , сам он не может вбить гвоздя где надо и какого надо

[УкуРуку]

Пример того, о чём я говорила

Про "ИИ", который проектирует ракетные двигатели

Введение

В середине 2024 года все СМИ опубликовали новость – ИИ самостоятельно спроектировал ракетный двигатель, который прошел успешные испытания.

При этом шел намек, что это специально обученная нейросеть, которую две недели обучали неизвестно на чем.

Казалось бы – вот он, прорыв! Обучи нейросеть – и с космонавтикой будет всё в ажуре!

Так ли это? С одной стороны – не так, ни LLM, ни какие-либо другие новомодные нейросети не могли, не могут и никогда не смогут спроектировать что-то стоящее и по-настоящему новое.

Но вот использование инженерных вычислительных моделей с учетом новых возможностей вычислительной техники действительно могут привести к революционным результатом. Во только можно ли их назвать ИИ?

LEAP71 и её успехи

В середине 2024 году LEAP71 отчиталась об огневых испытаниях первого, спроектированного при помощи ИИ, ракетного двигателя:

При этом в новостях была небольшое лукавство - никакой ИИ не проектировал двигатель, проектировались и разрабатывались только камера сгорания и сопло. Самые важные части, но не более того.

Немного пройдемся по хронологии событий:

Март 2024 года. Демонстрация достижения вычислительных моделей, поиск технологических партнеров для изготовления двигателей... громадьё планов...

Июнь 2024 первые испытания.

Ракетный двигатель Noyron TKL-5, работающий на жидком кислороде и керосине, с первой попытки показал отличные результаты, развив тягу в 5 кН, выдав ожидаемые 20 000 лошадиных сил. Фотографии даны выше.

С июня 2024 года по декабрь 2025 года – испытание двигателей каждые 4 месяца... Двигатели печатались на 3D-принетрах EOS и HBD из сплава CuCuZr, Inconel 718 и AlSi10Mg. Топливо – керосин и жидкий кислород и жидкий метан-жидкий кислород. Тяга двигателей от 1,5 до 200 кН.

Огневые испытания – 12...15 секунд. Короткие испытании связаны с тем, что разрабатываются не двигатели, как таковые, а только камеры сгорания и сопла – без систем управления, топливоподачи и прочего и длительность огневых испытаний ограничивается возможностями стендов.

В планах – перейти к тестированию двигателя тягой 2000 кН (200тс) в 2026 году. Если найдется оборудование, способное его напечатать.

Так же предприятие работает и в смежных направлениях – в ноябре 2025 года отчиталось о разработке и печати предохранителя для гиперзвукового реактивного двигателя. А так же были спроектированы новый электродвигатель и какие-то теплообменники.


Каким образом LEAP71 удается все это проектировать?
При помощи специального программного обеспечения, состоящее из двух элементов.

Первый элемент - особое геометрическое ядро, отличающееся от традиционных CADов. Если геометрические ядра («движки») традиционных CADов (их, кстати, немного) «заточены» под отображение точной геометрии, то геометрическое ядро от LEAP71 PicoGK «заточено» для облегчения инженерных расчетов в CAE или аналогичных системах. Ядро называется PicoGK (произносится [piːkɑːk] – созвучно слову «павлин») расшифровывается как Pico (tiny) Geometry Kernel – маленькое геометрическое ядро. Он с открытым исходным кодом и выложенное на гитхабе.

Вторым элементом является вычислительная модель – Noyron, набор формул, математических моделей, алгоритмов и ограничений. На текущий момент разработаны Noyron RP для ракетных двигателей, Noyron EA для электромагнитных приводов и средств передвижения и Noyron HX для проектирования теплообменников.

Для проектирования двигателя в Noyron RP задается тип топлива, желаемая тяга, давление в камере сгорания, основные ограничения и желаемая геометрия. Далее – путем последовательных оптимизаций система проектирует камеру сгорание и сопло. Ну а испытания нужны для подтверждения правильности математических моделей.

Такие системы принято называть CEM (Computational Engineering Model) – вычислительные инженерные модели. Вычислительная модель - разновидность математической модели, в которой дифференциальные и интегральные уравнения заменены вычислительными алгоритмами, что позволяет вести приближенное численное моделирование без решения интегрально-дифференциальных уравнений.

Подчеркиваю – все математические модели, формулы, алгоритмы, табличные данные и прочее – загружаются вручную, и судя по всему, корректируются по мере испытаний двигателей. Никакого отношения к нейросетям эта CEM не имеет, а представляет собой продвинутый вариант симбиоза CAD и CAE.

Заключение
Лично я с большим скептицизмом отношусь к разрекламированным нейросетям, LLM, и прочим ИИ. Но в данном случае мы имеем вполне вменяемых разработчиков, которые четко понимают, чего и как они хотят добиться:

«Вы не можете попросить ИИ типа «черный ящик» сгенерировать самолет и затем довериться тому, что он будет работать. Никто не сядет в самолет, конструкцию которого не может понять ни один инженер».
В отличии от LLM и генеративных нейросетей, которые выдают каждый раз разный результат по одному запросу, в CEM мы имеем четкую детерминацию результата – при одних входных данных и одинаковом количестве итераций мы неизменно получим одну и ту же конструкцию. А сама CEM – не «черный ящик», а набор разработанных людьми математических моделей, алгоритмов и ограничений, которые всегда можно проверить, изменить, скорректировать.

Фактически это автоматизация рутинной работы инженера по оптимизации конструкции в CAE-системах. Ну, или дальнейшее развитие компьютерных программ топологической оптимизации, автоматической трассировки, поиска оптимальных решений.

Я думаю, именно за таким подходом – будущее, и очень жаль, то других аналогичных систем пока практически нет.

И да, с моей точки зрения, CEM никакого отношения к ИИ не имеют – они не самообучаемы и действуют в пределах математических моделей, разработанных людьми.


https://dzen.ru/a/aZQ5rv7bvBAOebSm

Вот этот вариант будет давать точные результаты, если программист не допустит ошибку, а ошибка тут может быть выявлена и исправлена.

[azazella177 06]

Пример того, о чём я говорила

 Очень много ненужной воды ,  нo в заключении именно то , о чём я  говорила  :

Заключение
Лично я с большим скептицизмом отношусь к разрекламированным нейросетям, LLM, и прочим ИИ. Но в данном случае мы имеем вполне вменяемых разработчиков, которые четко понимают, чего и как они хотят добиться:

И это главное

[azazella177 06]

Вот этот вариант будет давать точные результаты, если программист не допустит ошибку

Если 

[УкуРуку]

Если

Там используются проверенные формулы, и такие ошибки можно исправить. Это - тот случай, когда всё контролируется людьми и нет случайностей.

[azazella177 06]

Там используются проверенные формулы, и такие ошибки можно исправить. Это - тот случай, когда всё контролируется людьми и нет случайностей.

НУ и ? ) Вы что хотите  донести )
 
 Я вам сразу написала ИИ инструмент )
 Там где пока еще его нельзя приспособить, его не приспособляут )
Каким бы не был бы хорошим инструментом топор , но им никто ж хирургические операции не делает )
 Есть сферы где ИИ и не будет приспособляться , как в  решении виновен или нет )

[УкуРуку]

Я вам сразу написала ИИ инструмент )

А я сказала, что подобные глюки в нём будут всегда. Для судов могла бы применяться система, подобная той, которая использовалась для расчёта двигателей. Проблема - в том, что формулы для расчёта двигателей уже есть, а законы надо будет привести в подходящий вид. Условия в статьях описаны, и их нужно перевести в цифровой вид. Но кто же позволит? Подобные идеи (применение в экономике) когда-то привели к гонениям на кибернетику

К тому же, в законах уже много противоречий, и я приводила в пример "минархистскую" статью 18 Конституции...

[azazella177 06]

А я сказала, что подобные глюки в нём будут всегда

Вы сказали и будyт - далеко не то самое 
Но пока инструмент  не доведен до совершенства , глюки будут всегда , и при наличии другого , который лучше, будут использовать в купе  )

[azazella177 06]

Для судов могла бы применяться система, подобная той, которая использовалась для расчёта двигателей.

  в сотый раз ) для определения виновен или нет , и судебного разбирательства никто никакие автоматизированые состемы не будет применять )
По той простой причине , что  человек   не двигатель
 Так что хватит

[azazella177 06]

К тому же, в законах уже много противоречий, и я приводила в пример "минархистскую" статью 18 Конституции...

Ну извините , но касаемо вашего "понимания"  кодекса   и процесуального языка  и неумения те кодексы читать по определеной системе , я уже не буду повторяться