Sztuczna inteligencja wrzuca drugi bieg, także w rekrutacji. Przykłady (aktualizowany)

7 grudnia 2022

Sztuczna inteligencja - podstawowe pojęcia

Sztuczna inteligencja (AI) to gałąź nauki komputerowej, która koncentruje się na tworzeniu systemów i maszyn zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiego rozumu. AI obejmuje różne techniki, takie jak uczenie maszynowe, sieci neuronowe czy przetwarzanie języka naturalnego, dzięki którym maszyny mogą uczyć się, rozumieć i podejmować decyzje.

Large Language Model (LLM) to rodzaj sztucznej inteligencji, który specjalizuje się w analizie, generowaniu i rozumieniu języka naturalnego (czyli takiego, jakim posługują się ludzie). LLM korzysta z zaawansowanych technik uczenia głębokiego, takich jak sieci neuronowe, do analizowania ogromnych zbiorów danych tekstowych i nauki wzorców, składni czy kontekstu. Na podstawie tej wiedzy, LLM jest w stanie generować odpowiedzi, przewidywać teksty, tłumaczyć języki czy analizować emocje.

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) to jeden z najbardziej zaawansowanych LLM, stworzony przez firmę OpenAI. GPT-4 przeszkolony jest na ogromnych zbiorach danych tekstowych, co pozwala mu na generowanie płynnych i spójnych odpowiedzi na różnorodne pytania. GPT-4 jest wykorzystywany w wielu zastosowaniach, takich jak chatboty, automatyczne tworzenie tekstów, analiza sentymentu czy tłumaczenia międzyjęzykowe. Przykłady zastosowania GPT-4 i wcześniejszej wersji GPT-3 znajdziesz poniżej.

Spis treści

CHAT GPT - co to jest?

Czym, bo raczej jeszcze nie kim, jest Chat GPT? Myślę, że najlepiej będzie, jeśli sam się nam przedstawi:

Chat GPT-4 - nowe, niesamowite możliwości

W marcu 2023 udostępniono nową wersję Chat GPT-4, która robi jeszcze większe wrażenie, w porównaniu do Chat GPT-3 
 

Naturalny sposób komunikacji, jej szeroki zakres wiedzy, a także trafność udzielanych odpowiedzi, sprawia, że trudno przejść obojętnie obok tej technologii. Poniżej kilka spektakularnych przykładów, które pokazują kreatywność i zakres możliwości sztucznej inteligencji, również w obszarze rekrutacji. Najpierw przykłady GPT-4, później GPT-3.

Oryginalna prezentacja możliwości GPT-4 opublikowana przez OpenAI

openai gpt-4 demo
Kliknij obrazek by przejść do źródła

Chat GPT-4 samodzielnie programuje grę Pong w mniej niż minutę

Chat Gpt-4 creates pong game
Kliknij obrazek by przejść do źródła

Chat GPT-4 samodzielnie tworzy pomysł na biznes online i pomaga ten biznes rozwinać

Chat GPT-4 creates and manages new business
Kliknij obrazek by przejść do źródła

Chat GPT-4 tworzy stronę internetową na podstawie szkicu narysowanego na serwetce

Chat GPT-4 creates webpage from napkin sketch
Kliknij obrazek by przejść do źródła

Chat GPT-4 pisze pozew sądowy

Chat GPT-4 helps with one click lawsuits
Kliknij obrazek by przejść do źródła

Chat GPT-4 odkrywa nowe leki

Chat GPT-4 discovers new drugs
Kliknij obrazek by przejść do źródła

Chat GPT-4 przedstawia 20 zawodów, które może zastąpić

Przykłady zastosowań Chat GPT-3, również w obszarze rekrutacji

Chat GPT-3 podpowiada, jak wynegocjować zniżkę na abonament

W poniższym przykładzie użytkownik pyta AI, jak wynegocjować zniżkę na abonament pakietu Adobe a następnie używa podpowiedzi, by tę zniżkę faktycznie uzyskać.

Chat GPT-3 tworzy poezję

Chat GPT-3 posiada własną orientację polityczną

Jeden z użytkowników przedstawił sztucznej inteligencji pytania ze strony Political Compass Test, by sprawdzić jej “poglądy” polityczne. Poniżej rezultat testu:

Chat GPT-3 podpowiada, jak tworzyć wiadomości rekrutacyjne do kandydatów na portalu LinkedIn i jak tworzyć ogłoszenia rekrutacyjne

Poniżej krótki film, prezentujący moją rozmowę z Chat GPT-3. Proszę o wyjaśnienie kim jest oraz zadaję kilka pytań z obszaru rekrutacji pracowników.

AI zastąpi UX'owców?

Zobaczcie w jaki sposób aplikacja Galileo samodzielnie projektuje interfejsy użytkowników zgodnie z opisem podawanym w języku naturalnym. Oczywiście nie zastąpi to pracy UX’owców przy pełnowymiarowych produktach, ale zdecydowanie wystarczy do stworzenia pierwszych, choćby tylko próbnych wersji produktów:

AI zastąpi kompozytorów muzyki?

MusicLM to przykład algorytmu AI, która tworzy muzykę na podstawie opisu, który podał użytkownik. Zobaczcie przykłady:

AI zastąpi copywriterów?

Przyjrzyjmy się temu, co stało się w firmie Buzz Feed. Buzz Feed jest wydawcą treści internetowych. Firma, będąc pod presją finansową, zwolniła niedawno 180 pracowników. Następnie Jonah Peretti, CEO firmy, zapowiedział, że do pisania swoich artykułów zatrudni właśnie Chat-Gpt3.

Według Jonah Peretti, CEO Buzz Feed, rola ludzi ograniczona zostanie m.in. do konstruowania próśb (prompting) o treści, na które Chat-GPT3, będzie odpowiadał owe treści tworząc.

Sztuczna inteligencja w rekrutacji

Obserwując tę technologiczną rewolucję, zdałem sobie szybko sprawę, że ziszcza się powoli scenariusz, który przedstawiłem w przeszłości, np. w artykule O automatyzacji i dehumanizacji procesów rekrutacyjnych.

Skoro bowiem algorytm prawidłowo interpretuje sens wyrażany w ludzkim języku i udziela adekwatnych odpowiedzi, które to odpowiedzi wypływają jakby z umysłu wyedukowanego i kulturalnego człowieka, to znak, że przekroczyliśmy kolejny etap technologicznej rewolucji.

Odnosząc się do rekrutacji, nie jesteśmy już bardzo daleko od sytuacji, w której wstępną selekcję kandydatów, będzie realizowała sztuczna inteligencja, a nie rekruter. Dotyczy to oczywiście nie tylko procesów rekrutacji, ale wszelkich innych procesów komunikacji, których efektem ma być pozyskanie określonych informacji. Owszem, interpretacja pozyskanych informacji i decyzja rozstrzygająca proces rekrutacyjny (lub np. proces kredytowy) pozostanie w gestii człowieka przez dłuższy czas, niemniej jednak jasnym jest dla mnie, że w przyszłości te ostateczne decyzje również podejmie AI.

Zobacz ten przykład:

Czy rekruterzy powinni obawiać się sztucznej inteligencji?

To, co zmieni się w najbliższym czasie w zawodzie rekrutera, to przede wszystkim dostęp do nowych “zabawek”, czyli innowacyjnych i ciekawych narzędzi automatyzujących codzienne, powtarzające się czynności. Zresztą już powstają pierwsze narzędzia rekrutacyjne korzystające z GPT-3.
 
Przykładem niech będzie PrologueGPT, w którym wystarczy umieścić link do profilu LinkedIn kandydata, podać opis stanowiska, by AI przygotowało odpowiednio spersonalizowaną wiadomość do kandydata. W poniższym przykładzie posłużyłem się własnym profilem LinkedIn i jakimś opisem stanowiska pobranym z ogłoszenia opublikowanego na portalu Indeed.
Jestem pewien, że za chwilę technologie, takie jak PrologueGPT, zostaną połączone z automatami do wyszukiwania i nawiązywania kontaktów z kandydatami i klientami. Mam tu na myśli takie aplikacje, jak Alfred, LinkedinHelper, Snovio czy WaalaxyTo połączenie spowoduje, że automatyczne generowanie leadów wzniesie się na zupełnie nowy poziom. Poziom, na którym różnica pomiędzy działaniami wykonywanymi przez człowieka i AI zacznie się zacierać.
 
Praca rekrutera nie zostanie zautomatyzowana całkowicie od razu. Pełnej automatyzacji ulegnie wcześniej wiele innych zawodów, przede wszystkim tych, w których decyzje sztucznej inteligencji nie będą rozstrzygać o ludzkim losie. Rekruterzy nie muszą się dziś obawiać sztucznej inteligencji.
 
Nie mam jednak żadnych wątpliwości, że moja dziś 3-letnia córka Zosia, prędzej niż rekruterką, będzie operatorką rekrutacyjnego AI.
 
Skąd pomysł na stanowisko operatora AI? A stąd:

Chat GPT-3 więcej ciekawych przykładów

Chcesz zobaczyć więcej ciekawych przykładów zastosowania sztucznej inteligencji? Zobacz ten link do listy zapytań, które można wprowadzić do Chat GPT-3 aby uzyskać niesamowite efekty:

https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts

AI prompting

Prompting w kontekście sztucznej inteligencji to umiejętność rozmowy z AI. Jeśli chcesz, aby sztuczna inteligencja prawidłowo wykonała Twoje polecenie, np. aby narysowała obraz według Twojego opisu, to kluczowe jest jak najlepsze wytłumaczenie algorytmowi, jak ten obraz ma być narysowany i co ma zawierać. Nie wystarczy napisać “zachodzące słońce nad polem słoneczników” albowiem tak skonstruowany prompt może wygenerować nieskończoną ilość wariantów tej sceny. Im lepiej skonkretyzujemy efekt, który chcemy uzyskać, tym lepiej sztuczna inteligencja zrozumie nasze intencje.

Umiejętność konstruowania zapytań kierowanych do AI staje się już w tym momencie bardzo ważną kompetencją we wszystkich rolach związanych z obsługą AI. Zgadzam się z Michałem Sadowskim, który w poście na LinkedIn napisał tak:

Chat GPT-3 bije rekordy popularności

Poniżej dowód na to, jak błyskawicznie Chat GPT-3 opanowało świat. Milion użytkowników pozyskany w 5 dni, robi wrażenie. Wczoraj (07.12.2022), gdy późnym wieczorem pisałem ten tekst, aplikacja Chat GPT-3 chwilami nie odpowiadała, komunikując przeciążenie serwerów.

Jak korzystać z Chat GPT? Gdzie znaleźć Chat GPT?

Wystarczy wejść na stronę i utworzyć konto. Chat GPT strona: https://chat.openai.com/chat

Strona działa we wszystkich popularnych przeglądarkach internetowych, takich jak Google Chrome, Microsoft Edge czy Mozilla Firefox.

Czy Chat GPT działa po polsku?

Chat GPT po polsku? Jak najbardziej. Można wpisywać zapytania w języku polskim i chat GPT-3 polski język zrozumie. Sztuczna inteligencja nie będzie miała problemu z analizą tekstu i udzieleniem odpowiedzi również w języku polskim.

Czy można rozpoznać treść utworzoną przez sztuczną inteligencję chat GPT?

Wraz z rozwojem algorytmów sztucznej inteligencji, które specjalizują się w języku naturalnym (natural language processing , NLP), rozpoznanie, czy treść utworzona jest przez sztuczną inteligencję, jest coraz trudniejsze. Często wystarczy wprowadzić ręcznie kilka korekt do zaproponowanego przez GPT-3 tekstu, by uczynić ten tekst w zasadzie nieodróżnialnym od tekstu napisanego przez człowieka.

OpenAI, czyli firma, która stworzyła i rozwija Chat GPT-3 i pracuje już nad kolejną wersją, GPT-4, pracuje również nad mechanizmem znakowania tekstu (watermarking). Znakowanie ma pozwolić odróżnić tekst utworzony przez sztuczną inteligencję od tekstu utworzonego przez człowieka.

Źródło informacji: https://techcrunch.com/2022/12/10/openais-attempts-to-watermark-ai-text-hit-limits/?guccounter=1

W mojej ocenie takie znakowanie może polegać jedynie na utworzeniu tekstu w taki sposób, aby określone znaki lub ciągi znaków (litery, wyrazy, frazy) występowały w tekście w pewien z góry określony sposób. Przykład: litera “a” powinna występować nie mniej niż 5 razy i nie więcej niż 10 razy na 50 liter. Ten konkretny przykład wymyśliłem na poczekaniu i pewnie jest zbyt prosty i niemożliwy do praktycznego zastosowania. Niemniej jednak przykład ten pokazuję mechanizm znakowania, jaki może być zastosowany w tekście.

Takie znakowanie może być jednak stosunkowo łatwo zaburzone. Wystarczy taki tekst własnoręcznie zmodyfikować, np. częściowo go przepisując.

Sztuczna inteligencja w rekrutacji - inne artykuły

Z racji moich zainteresowań rekrutacją i rozwojem Elementu, niejednokrotnie publikowałem artykuły na temat zastosowania sztucznej inteligencji w rekrutacji pracowników i w systemach ATS. Jeśli interesuje Cię ten temat, to zachęcam do sprawdzenia:

Przyszłość sztucznej inteligencji

Ostatnio natknąłem się na swoje notatki dotyczące sztucznej inteligencji AlphaFold, która potrafi odgadnąć kombinację aminokwasów tworzących proteiny. Tych kombinacji jest więcej niż światów do zamieszkania we wszechświecie. AlphaFold nie napisze jednak wiersza.

Z drugiej strony, Chat-GPT napisze wiersz w stylu dowolnego poety, ale może popełniać błędy przy prostych działaniach matematycznych.

Wniosek?

Podobnie jak u ludzi, kluczem do sukcesu AI jest specjalizacja i wzajemna komunikacja wyspecjalizowanych modeli. Rozwój sieci współpracujących ze sobą wyspecjalizowanych AI może prowadzić do stworzenia superinteligencji.

 

Najczęściej czytane:

  1. Darmowe ogłoszenia o pracę i największa lista źródeł kandydatów – największa w Polsce lista bezpłatnych i płatnych źródeł kandydatów
  2. Job Monit HR – wynagrodzenia i oferty pracy w HR
  3. Akademia Rekrutacji – zbiór wiedzy na temat rekrutacji oraz raporty z rynku pracy.
  4. Gowork – jak reagować na negatywne opinie o pracodawcach – Kompleksowy poradnik dla pracodawców.
  5. Lobo HR – historia i pożegnanie firmy, dzięki której mam to co kocham – historia agencji rekrutacyjnej, której poświęciłem dekadę pracy.
  6. RODO w rekrutacji – sourcing, direct search, ogłoszenia. Wszystko co musisz wiedzieć – kompleksowy poradnik RODO w rekrutacji z naciskiem na działania typu direct search / sourcing.
Picture of Maciej Michalewski

Maciej Michalewski

CEO @ Element. Recruitment Automation Software

Nasze artykuły przeczytasz także na Medium, Substack, Hashnode, Tealfeed

Ostatnie wpisy: