Addleshaw Goddard के कर्मचारी संसाधन विभाग ने एक आईएआई एजेंट का परीक्षण किया ताकि नौकरी के आवेदन का मूल्यांकन किया जा सके। Microsoft Copilot का उपयोग करके वह आईआईटी पद के 178 आवेदनों का मूल्यांकन किया। जबकि मानव ने लगभग एक दर्ज़न उम्मीदवारों को चुनाव में लाया, आईएआई ने अपने शीर्ष उम्मीदवारों की सूची प्रस्तुत की। सूचीें में मेल नहीं थे। आईएआई ने आइटी के ऐश्वर्य और दर्जनों में समय के भीतर प्राप्त करने वाले उम्मीदवारों से प्रभावित होकर गुजरा, जिन्हें विशेषज्ञ संदेह व्यक्त करते हैं कि ये आईएआई द्वारा अनुकूलित रिज़ूमे हैं। Addleshaw Goddard की कर्मचारी संसाधन मुखिया Katherine Rathbone ने नोट किया कि चूंकि आईएआई क्षमता एक मानदंड था, एजेंट ने आईएआई के उपयोग के संकेतों को क्षमता के प्रमाण के रूप में समझ सकता है। Jiannan Xu और उनके सहयोगियों द्वारा एक कार्य पत्र में 24 नौकरियों के भर्ती प्रक्रियाओं का सिमुलेशन किया गया। उन्होंने पाया कि उन उम्मीदवारों के बारे में जो आईएआई बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करते हैं, वे चयनांक के 23 से 60 प्रतिशत अधिक संभावना रखते हैं। यह भेदभाव बिक्री और खाते की गणना जैसे व्यावसायिक भूमिकाओं में सबसे अधिक था, और कृषि और ऑटोमोबाइल्स जैसी भूमिकाओं में सबसे कम था। इस शोध में सुझाव दिया गया है कि आईएआई भेदभाव को 50% से अधिक कम करने के लिए मॉडलों को निर्देशित करना चाहिए कि वे रिज़ूमे के मूल को नजरअंदाज करके सामग्री पर ध्यान केंद्रित करें, और कई मूल्यांकन मॉडल का उपयोग करें। यह भर्ती में लगातार बढ़ते दिवालियों को उजागर करता है जहाँ नौकरी के आवेदक बाजार में आईएआई आवेदनों के साथ भर दे रहे हैं, संभवतः पारंपरिक विधियों या अलग आईएआई उपकरणों के उपयोग करने वाले व्यक्तियों के पक्ष में एक तकनीकी लाभ पैदा कर रहे हैं।
की इकाई़ें: कंपनियाँ: Addleshaw Goddard, Microsoft | लोग: Pilita Clark, Katherine Rathbone, Jiannan Xu
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न: आईएआई एजेंट ने क्यों आईएआई-जनित रिज़ूमे को मानव द्वारा लिखे गए रिज़ूमे की तुलना में पसंद किया?
उत्तर: आईएआई ने रिज़ूमे में आईएआई के उपयोग के संकेतों को आईएआई क्षमता के प्रमाण के रूप में समझ सकता है, क्योंकि वह एक नौकरी का मानदंड था। यह संभवतः आईएआई द्वारा लिखे गए रिज़ूमे को सक्रिय रूप से पसंद किया, जिससे पुष्टि मिलती है कि उन उम्मीदवारों के बारे में जो आईएआई बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करते हैं, वे चयनांक के 23-60% अधिक संभावना रखते हैं।
स्रोत: Financial Times Companies · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित