スタンフォード大学の人工知能研究者サラ・バナ氏によると、AIを利用して求人に含まれる単語を分析し、雇用主が提示する給与を正確に判断することが可能だという。
機械学習と人工知能の進歩は、近年新たな高みに達しています。 2022 年 6 月初め、あるニュースが専門メディアの見出しを飾りました。Googleのエンジニアは、彼のAIには人間の感情があると主張した、マシンは自分自身を知覚を持つ人間であるとみなします。
この分野における Google の他の取り組みの中でも、Imagen のプレゼンテーションにも注目します。単純な記述から複雑な画像を作成できるAI。しかし、名門スタンフォード大学のデジタル エコノミー レイクで研究助成金を獲得している医師サラ バナ氏は、予想外の分野で AI を活用しました。
簡単に言えば、人工知能を使用して次のことが可能になることを保証します。求人に含まれる単語を分析する、などしたがって、給与を正確に予測できます候補者にはその権利が与えられます。 「求人情報のテキストを使用して、求人の給与特性をほぼリアルタイムで評価できることがわかりました。この情報により、求人応募の透明性が高まり、教育と労働力訓練へのアプローチが改善される可能性があります。」彼女は断言する。
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これらのテストを実施するために、サラ ハナさんはグリニッジでパンデミック前に公開された 100 万件以上の求人情報にアクセスしました。 HR は、オンラインで公開されている何百万ものオファーをまとめたプラットフォームです。その後、彼女が使用したのは、Google BERT(Transformers の双方向エンコーダー表現) は、2018 年に同社が開発した言語モデルであり、これにより大幅な改善が可能になりました。自動言語処理のパフォーマンス。
彼女は BERT を使用して、800,000 を超えるオファーに含まれるテキストで NLP モデルをトレーニングしました。モデルがテストされると、彼女は残りの 200,000 件のオファーでそれを試しました。彼は成功したことが判明したさまざまなオファーに関連する給与を 87% の精度で予測します。単純に役職と地理的位置を分析しても、この割合は依然として 69% に達しています。
彼女の次の仕事で、専門家は次のことを計画しています給与予測に対するさまざまな単語の寄与を特徴付ける。 「理想的には、求人広告の単語を赤から緑に色分けし、濃い赤色の単語は給与が低いこと、濃い緑色の単語は給与が高いことと関連付けることになります。」彼女は説明する。
ソース ：ベンチュラ ビート
