Куда мы катимся Некоторые люди до сих пор не понимают в чем о | Rustam Nur

Куда мы катимся

Некоторые люди до сих пор не понимают в чем опасность отсутствия приватности. Кому-то даже кажется, что от Big Data и ML/AI их жизнь становится лучше: показывается более релевантная реклама и все такое.

Во-первых, я конечно удивлен, что (среди моих читателей) еще остались люди, которые руководствуются рекламой при покупке чего-либо. Рекламы стало настолько много и рекламировать теперь можно настолько лютую ересь, что по-моему любая реклама девальвировалась целиком и полностью. Если я вижу рекламу чего-то — скорее всего это говно.

Во-вторых, достаточно подумать о будущем сферы найма новых сотрудников. Возьмем какую-нибудь престижную и крупную компанию. Если раньше они получали резюме (ответы на вакансии) от, условно, сотни людей, которые подписывались на какие-то особые журналы (или где их публиковали, я слишком молод, чтобы знать), как-то прилагали усилия, чтобы найти их, то сейчас достаточно на сайте повесить вакансию и тебе прилетит буквально сотни тысяч (если не миллионы) резюме. 80% придет от абсолютно не подходящих кандидатов, которые отправили “па приколу”. Эту проблему легко заметить даже в сфере приема на бакалавриат в американские вузы.

Так вот, если американские вузы (по легенде) до сих пор читают все заявки, то крупные компании в США уже давно обрабатывают общий массив каким-нибудь алгоритмом (или даже нейронкой), чтобы отсеять 80% балбесов. Но, вы скажете, я ведь не балбес, я не пострадаю.

Да, это если ограничиться парсингом резюме. А вот если появится компания, которая предложит работодателю «продвинутый парсинг» с учетом для начала OSINT, а потом и уже данных, собранных с телефона, гугла, геолокаций, куда вы ходили, где вы питаетесь, как часто ходите в макдак, ходите ли на треньки, и так далее, то что, вы думаете компания откажется от этого?

И вполне легко представить запросы «отфильтруйте тех, у кого выше риск чем-то заболеть». Не, ну а че, компания страхует сотрудников, а зачем страховать тех, кому потом придется за лечение платить? Вы спросите, а как можно узнать у кого выше шанс заболеть? Да легко — начиная от очевидного, опять же, геолокаций, которые гугл успешно собирает со всех пользователей, парсинга мета-данных емейлов (не обязательно читать содержание ваших писем, достаточно знать с каких адресов вам они приходят). Можно спарсить ваши стори, которые вы добровольно выкладываете, и прогнать нейронку на наличие кожных заболеваний, мешки под глазами, и пр. и др.

Кто-то скажет — ой, какие выводы можно сделать по таким мелочам? Что, по сути, очередная инкарнация излюбленного аргумента про стандартизированные тесты: мол, как какой-то тест может определить ваш успех в вузе. The test doesn’t define you и прочие пилюли, которые прописываются тем, кто плохо сдал тест. Вы удивитесь, но именно так и работает статистика: если тест предсказывает у кого шансы быть более прилежным учеником даже с аккуратностью 60% (что значит тест ошибется в классификации аж двух из пяти учеников), он все равно прав на 60%. И если тебе нужно всего лишь 3% от общего числа заявителей, то какая разница, что 40% пролетят? Работодатель/вуз получил нужное ему количество квалифицированных людей. Отбор несправедлив? А кого это волнует? Самое главное результат: у компании есть хорошие кадры.

И придумать таких фильтров можно тысячу: фильтр по покладистости (насколько вы будете готовы заткнуть свое я и делать то, что просят — вы удивитесь, но именно это и нужно работодателю), фильтр по конфликтности, и пр. и др. И после таких фильтров, каким бы вы крутым специалистом не были, ваше резюме просто ни один живой человек не увидит.

Зато вы сейчас можете скроллить ленты, смотреть прекольные видосики и «наслаждаться» «общением» в соц. сетях. Fair price, не поспоришь.