Как человек, который строит AI-системы в продакшене — это классический пример «garbage in, garbage out». Проблема не в AI, а в данных для обучения. Если в обучающую выборку затащить астрологию — модель найдёт корреляции (она всегда найдёт, это её работа). Но корреляция ≠ причинность. Нормальный AI-скоринг резюме должен оценивать: навыки, опыт, соответствие требованиям, публичный вклад (GitHub, контент). Всё остальное — шум. Реальная опасность в другом: компании внедряют AI-скоринг без понимания, как работает модель, и без аудита bias. А потом удивляются результатам.

Сразу на ум пришла метла, которая метёт по своему.

Ну, если будут статистически значимые эксперименты (как с секторами Гоклена) - тогда успех

Пользуясь случаем хочу спросить какую дату рождения указывать, чтобы звезды дали добро? ))))

Не хватает, разве что, тарологов и "профессиональных" гадалок на кофейной гуще. 😂

Стёб над кандидатами 🤣

Это даже не провал, это мракобесие какое-то. Кто заказал такое обучение сетки, по-моему немножко ошибся веком