Điều gì xảy ra khi các ứng viên xin việc trực tuyến bắt đầu sử dụng LLM? Điều đó không tốt. 1. Trước khi có LLM, chất lượng thư xin việc dự đoán chất lượng công việc của bạn, và một thư xin việc tốt sẽ giúp bạn có được công việc 2. LLM làm mất tín hiệu, và nhu cầu của nhà tuyển dụng giảm 3. Mô hình cho thấy những người lao động có khả năng cao mất nhiều nhất 1/n

Vào tháng 4 năm 2023, đã cho phép người lao động sử dụng AI trong thư xin việc của họ. Nhà tuyển dụng không thể thấy liệu họ có sử dụng công cụ này hay không. Thời gian để nộp đơn giảm xuống, với sự gia tăng lớn trong số lượng đơn ứng tuyển mất <30 giây.

Một thước đo chất lượng thư xin việc — mức độ tùy chỉnh email của freelancer cho bài đăng công việc cụ thể — tăng lên rất nhiều. 3/

Trong thời kỳ trước LLM, những người có thư xin việc chất lượng cao có khả năng nhận được việc làm cao hơn nhiều. Sau LLM, chất lượng thư xin việc trở nên vô dụng như một tín hiệu, vì vậy không ảnh hưởng đến việc tuyển dụng chút nào. Lưu ý rằng tỷ lệ tuyển dụng tổng thể cũng giảm mạnh.

Tôi nghĩ điều đang xảy ra là các công ty bị tấn công bởi các ứng dụng AI, và không thể phân biệt ai là tốt—và quyết định rằng thật sự không đáng để cố gắng. Tôi chắc chắn cảm thấy điều này liên quan đến các yêu cầu từ sinh viên tiềm năng / các ứng viên @devdatalab! 5/

Chúng ta cũng có thể thấy rằng chất lượng thư xin việc không còn dự đoán được chất lượng của người lao động - kết quả là một đánh giá 5 sao từ nhà tuyển dụng. Hệ số trên tín hiệu giảm về không trong kỷ nguyên hậu LLM.

Một góc nhìn khác: chất lượng thư xin việc tăng lên rất nhiều với LLMs, trong khi P(hired | good letter) giảm xuống rất nhiều.

Tôi không tweet các mô hình cấu trúc theo nguyên tắc, nhưng mô hình của các tác giả cho thấy rằng LLMs chuyển việc từ công nhân chất lượng cao sang công nhân chất lượng thấp. Không rõ liệu các công việc đã hoàn thành có tệ hơn không, nhưng tôi nghĩ rằng có ít công việc đã hoàn thành hơn. 8/

Biểu đồ bị nguyền rủa cho bất kỳ ai đọc đơn xin việc hoặc đề xuất tài trợ. 9/

Bài báo cực kỳ thú vị, đọc toàn bộ ở đây: Jesse Silbert đang tìm việc trong lĩnh vực kinh tế. Một số suy nghĩ bổ sung. 10/

Thật điên rồ khi tôi thấy rằng họ đã quyết định làm cho các ứng viên dễ dàng thực hiện điều này. Có vẻ như rõ ràng với tôi rằng điều này sẽ thật tồi tệ cho các công ty! (Mặc dù mô hình của các tác giả không thực sự đồng ý với điều này.) 11/

Có thể họ sẽ tạo ra một cấp độ trả phí nơi các công ty có thể thấy ai đã sử dụng LLM. Heh, sau đó họ có thể tính phí cho các ứng viên để truy cập LLM, và sau đó tính phí cho các công ty để có thể loại trừ những ứng viên đó khỏi xem xét. 12/

Trong trạng thái cân bằng, sẽ rất có giá trị cho các công ty khi tìm kiếm một tín hiệu khác về chất lượng ứng viên. Lịch sử công việc và đánh giá dường như vẫn hoạt động tốt. Nhưng Luật Goodhart sẽ áp dụng cho bất kỳ cơ chế sàng lọc mới nào, đặc biệt nếu các LLM có thể lợi dụng nó. 13/

Thật khó cho các công ty khi tuyển dụng sinh viên tốt nghiệp đại học—sự tăng điểm số làm cho việc tìm kiếm những sinh viên giỏi trở nên khó khăn, và giờ đây thư xin việc cũng trở nên vô dụng. Chúng ta có thể thấy nhiều thời gian thử việc hơn. Làm việc với ai đó trong một tháng, bạn có thể nhận được một tín hiệu *xuất sắc* về chất lượng của họ. 14/

Đọc bài báo! @SilbertJesse đang trên X.

Đọc tài liệu! @SilbertJesse đang trên X và Anais Galdin đang trên BlueSky

Các tác giả là Jesse Silbert và Anais Galdin. Đọc bài báo!