Работодатели собирают личные данные потенциальных работников и используют их для вычисления минимальной зарплаты, на которую готовы согласиться соискатели. Такие результаты показало исследование, провёденное Виной Дубал (профессор права в Калифорнийском университете в Ирвайне) и Вильнейдой Негрон (эксперт в сфере ИИ-технологий).
Авторы исследования изучили около 500 компаний, разрабатывающих ИИ-инструменты для управления трудовыми отношениями. Такие инструменты анализируют личные данные сотрудников для определения минимальной зарплаты, бонусов и поощрений. Отслеживается производительность, поведение, взаимодействие с клиентами и другие данные, включая финансовую историю. Согласно исследованию, почти 70% компаний с 500+ сотрудниками уже применяют подобный мониторинг.
Яркий пример — платформы для подбора медицинского персонала, такие как CareRev, Clipboard Health, ShiftKey и ShiftMed. ИИ в составе таких платформ устанавливает оплату за смены с учётом частоты принятия заданий, скорости отклика и прошлой зарплаты. В итоге медсёстры получают разные суммы за одинаковую работу, иногда даже в одном учреждении.
Аналогичная практика распространена среди водителей служб такси. По данным профсоюза Rideshare Drivers United, алгоритмы давно влияют на их доходы. Водитель из Лос-Анджелеса Бен Вальдес отметил: после обновления алгоритмов Uber его заработок упал даже в условиях роста спроса после пандемии. По его словам, разным водителям предлагают разные базовые тарифы за одну и ту же поездку. Профессор права Фордемского университета Зефир Тичаут объясняет: Uber изучает профили водителей и подстраивает оплату «под их стимулы и нужды платформы».
Критики «зарплатной слежки» предупреждают: система определяет зарплату не по навыкам и опыту, а по тому, насколько уязвим человек — например, на основе информации о том, что пользователь недавно брал микрокредит. Эти алгоритмы разработаны для определения абсолютного минимума, на который человек готов согласиться, и они могут несправедливо занижать зарплату тем, кто финансово неустойчив.
Любопытно, что часть крупных компаний, указанных в исследовании, включая Colgate-Palmolive, Intuit и ShiftKey, категорически опровергают использование таких инструментов.
Россиянам предложили полететь в космос
Meta* переманила трех топ-менеджеров Stargate — а дата-центр в Великобритании поставлен на паузу
Как художественные фото помогают продвигать бизнес
«Роскосмос» передал «Яндексу» фотоархивы для обучения ИИ-моделей Alice AI
В Москве работают почти 300 кружков по астрономии: что в них открывают школьники
Работодатели собирают личные данные потенциальных работников и используют их для вычисления минимальной зарплаты, на которую готовы согласиться соискатели. Такие результаты показало исследование, провёденное Виной Дубал (профессор права в Калифорнийском университете в Ирвайне) и Вильнейдой Негрон (эксперт в сфере ИИ-технологий). Авторы исследования изучили около 500 компаний, разрабатывающих ИИ-инструменты для управления трудовыми отношениями. Такие инструменты анализируют личные данные сотрудников для определения минимальной зарплаты, бонусов и поощрений. Отслеживается производительность, поведение, взаимодействие с клиентами и другие данные, включая финансовую историю. Согласно исследованию, почти 70% компаний с 500+ сотрудниками уже применяют подобный мониторинг. Яркий пример — платформы для подбора медицинского персонала, такие как CareRev, Clipboard Health, ShiftKey и ShiftMed. ИИ в составе таких платформ устанавливает оплату за смены с учётом частоты принятия заданий, скорости отклика и прошлой зарплаты. В итоге медсёстры получают разные суммы за одинаковую работу, иногда даже в одном учреждении. Аналогичная практика распространена среди водителей служб такси. По данным профсоюза Rideshare Drivers United, алгоритмы давно влияют на их доходы. Водитель из Лос-Анджелеса Бен Вальдес отметил: после обновления алгоритмов Uber его заработок упал даже в условиях роста спроса после пандемии. По его словам, разным водителям предлагают разные базовые тарифы за одну и ту же поездку. Профессор права Фордемского университета Зефир Тичаут объясняет: Uber изучает профили водителей и подстраивает оплату «под их стимулы и нужды платформы». Критики «зарплатной слежки» предупреждают: система определяет зарплату не по навыкам и опыту, а по тому, насколько уязвим человек — например, на основе информации о том, что пользователь недавно брал микрокредит. Эти алгоритмы разработаны для определения абсолютного минимума, на который человек готов согласиться, и они могут несправедливо занижать зарплату тем, кто финансово неустойчив. Любопытно, что часть крупных компаний, указанных в исследовании, включая Colgate-Palmolive, Intuit и ShiftKey, категорически опровергают использование таких инструментов.
Член-корреспондент Академии наук СССР Рязанский был главным ракетным «радистом». С 1930-х годов занимался радиоуправлением танков, самолетов и торпедных катеров, авиационными радиостанциями. Участвовал в разработке первого советского радиолокатора. После войны был назначен Главным конструктором НИИ-885 (ныне ФГУП «Российский научно-исследовательский институт космического приборостроения»), который создавал аппаратуру радиосвязи для ракет. Его внук – Сергей Рязанский – стал космонавтом. Его первый космический полет состоялся в 2013-м.
Академик Глушко, без преувеличений, основоположник ракетного двигателестроения. А говоря проще – один из отцов мировой космонавтики. С Циолковским он переписывался еще в первой половине двадцатых, тогда же написал свои первые статьи о космических полетах. Как и Королев, был арестован, работал в шарашках. После войны стал главным конструктором ОКБ-456, давшего стране жидкостные ракетные двигатели, которые и поднимут наши ракеты в космос. Двигатели Глушко остаются непревзойденными. А в 1974 году он стал полноправным руководителем космической отрасли в СССР, возглавив ОКБ «Энергия», в котором объединились детища Королёва и самого Валентина Петровича. Он возглавил проект «Энергия – Буран» – последнее реализованное великое начинание советской космонавтики.
