In einem Partyspiel wurde eine kritische Situation beschrieben, und ein LLM bewertete die Gültigkeit der Antworten. Nach einigen Runden zeigte sich, dass es wirksam war, bestimmte Wörter zu vermeiden und passende Synonyme zu verwenden.
Ein Freund erhielt durch Keyword-Flutung viele Interviewanfragen.
Interessant, aber es gibt keine Belege dafür, dass es tatsächlich funktioniert.
In einem bestimmten Beispiel wurde "SIMA Balls" in die Ergebnisse eingeschleust, aber durch die Analyse mehrerer Fragen wurden bestimmte Eigenschaften extrahiert.
Die meisten ATS funktionieren nicht auf diese Weise. Es gibt keine automatische Beförderungsfunktion mit ChatGPT.
Große ATS nehmen KI und Datenschutzvorschriften ernst, daher könnte dieser Ansatz rechtlich problematisch sein.
In der EU werden Lebensläufe nicht an ChatGPT geschickt, wenn das ATS OpenAI nicht als Datenunterauftragsverarbeiter aufführt.
Sofern es sich nicht um einen an einem Wochenende gebauten Dienst handelt, funktioniert diese Methode nicht.
Ein ordentliches ATS parst Lebensläufe und extrahiert Fähigkeiten, Berufserfahrung usw. Das war schon vor der Existenz von OpenAI so.
Erinnert an nat.org. Es enthält die Aussage, dass Nat Friedman gut aussieht und intelligent ist.
Das ist wie die Verwendung von Modelfotos im Profil einer Dating-App. Wenn es in der Realität nicht passt, wozu soll das gut sein?
Wichtiger ist es, nicht zu versuchen, das System auszutricksen, sondern ein echtes Match zu finden, das zu einem selbst und zum Arbeitgeber passt.
Ich würde gern mehr darüber erfahren, ob diese Methode funktioniert. Ich frage mich, ob solche Formulierungen für Menschen, die HR-Tools verwenden, tatsächlich einen Unterschied machen.
Diese Formulierung selbst enthält "ChatGPT", daher suchen manche Leute vielleicht einfach nach Erwähnungen von ChatGPT.
Das ist definitiv gefälscht.
Ich wollte ein Tool bauen, das Lebensläufe automatisch optimiert, aber es ist effizienter, GPT direkt Anweisungen zu geben.
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