Работник исчез
Подборка наиболее важных документов по запросу Работник исчез (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).
Статьи, комментарии, ответы на вопросы
Статья: Увольнение осужденного работника
(Зимина С.Ю.)
("Кадровик-практик", 2023, N 2)Случается, что работник пропал: на работу не приходит, на звонки и письма не отвечает. Первое, что приходит в голову, - это прогул. Но встречаются и такие редкие обстоятельства исчезновения сотрудника из поля зрения работодателя, как осуждение по приговору суда. Что делать работодателю, если работника посадили? Увольнять? А как? И когда?
(Зимина С.Ю.)
("Кадровик-практик", 2023, N 2)Случается, что работник пропал: на работу не приходит, на звонки и письма не отвечает. Первое, что приходит в голову, - это прогул. Но встречаются и такие редкие обстоятельства исчезновения сотрудника из поля зрения работодателя, как осуждение по приговору суда. Что делать работодателю, если работника посадили? Увольнять? А как? И когда?
Статья: Предвзятость алгоритмов искусственного интеллекта: вопросы этики и права
(Харитонова Ю.С., Савина В.С., Паньини Ф.)
("Вестник Пермского университета. Юридические науки", 2021, N 3)В 2018 году нашумевшим делом в отношении нарушения трудовых прав и дискриминации женщин стала история с Amazon. Специалисты по машинному обучению компании Amazon.com Inc AMZN.O обнаружили серьезную проблему: их новый механизм рекрутинга "не любил" женщин. Самообучаемая система Amazon проанализировала введенные данные о принятых ранее на различные позиции кандидатах и "научилась" тому, что кандидаты-мужчины предпочтительнее. Amazon была вынуждена отменить применение алгоритмов искусственного интеллекта для подбора персонала, который продемонстрировал предвзятое отношение к женщинам. В то же время этот критерий отбора не был намеренно встроен в систему; он стал результатом машинного обучения. Такое видение программы возникло именно в результате статистики по найму мужчин и женщин, которой компания располагала на момент обучения. В целом, примеры, демонстрирующие дискриминацию различных групп граждан, говорят о том, что искусственный интеллект, не обладающий предрассудками сам по себе, будет принимать решения в рамках существующего в обществе статус-кво, т.е. фиксировать то, что происходит в мире людей <15>. Как утверждает в своем исследовании Т. Шаулова, "по некоторым оценкам, в отборе и найме персонала станет доминировать меритократический подход, когда параметры "пола" и "возраста" перестанут определять выбор работодателя. В связи с этим можно предположить, что гендерная предвзятость при найме и продвижении работников исчезнет, а обсуждение вопроса равенства полов будет выглядеть диссонансом. Но на практике конкуренция за рабочие места сохраняет гендерный характер: при найме на работу большинство работодателей продолжают руководствоваться гендерными стереотипами. Ожидаемой "трансформации менталитета" не произошло. Остается надежда на новые технологии" [51]. Такие надежды на цифровые технологии возлагаются в связи с беспристрастностью и объективностью алгоритмов [1; 22; 39; 16; 8; 31] в отличие от предвзятости и ограниченности экспертного мнения <16>. Однако приведенные примеры говорят об обратном. Трудно оспорить утверждение о том, что "предвзятость "реального мира" формирует и предвзятость алгоритмов" [51].
(Харитонова Ю.С., Савина В.С., Паньини Ф.)
("Вестник Пермского университета. Юридические науки", 2021, N 3)В 2018 году нашумевшим делом в отношении нарушения трудовых прав и дискриминации женщин стала история с Amazon. Специалисты по машинному обучению компании Amazon.com Inc AMZN.O обнаружили серьезную проблему: их новый механизм рекрутинга "не любил" женщин. Самообучаемая система Amazon проанализировала введенные данные о принятых ранее на различные позиции кандидатах и "научилась" тому, что кандидаты-мужчины предпочтительнее. Amazon была вынуждена отменить применение алгоритмов искусственного интеллекта для подбора персонала, который продемонстрировал предвзятое отношение к женщинам. В то же время этот критерий отбора не был намеренно встроен в систему; он стал результатом машинного обучения. Такое видение программы возникло именно в результате статистики по найму мужчин и женщин, которой компания располагала на момент обучения. В целом, примеры, демонстрирующие дискриминацию различных групп граждан, говорят о том, что искусственный интеллект, не обладающий предрассудками сам по себе, будет принимать решения в рамках существующего в обществе статус-кво, т.е. фиксировать то, что происходит в мире людей <15>. Как утверждает в своем исследовании Т. Шаулова, "по некоторым оценкам, в отборе и найме персонала станет доминировать меритократический подход, когда параметры "пола" и "возраста" перестанут определять выбор работодателя. В связи с этим можно предположить, что гендерная предвзятость при найме и продвижении работников исчезнет, а обсуждение вопроса равенства полов будет выглядеть диссонансом. Но на практике конкуренция за рабочие места сохраняет гендерный характер: при найме на работу большинство работодателей продолжают руководствоваться гендерными стереотипами. Ожидаемой "трансформации менталитета" не произошло. Остается надежда на новые технологии" [51]. Такие надежды на цифровые технологии возлагаются в связи с беспристрастностью и объективностью алгоритмов [1; 22; 39; 16; 8; 31] в отличие от предвзятости и ограниченности экспертного мнения <16>. Однако приведенные примеры говорят об обратном. Трудно оспорить утверждение о том, что "предвзятость "реального мира" формирует и предвзятость алгоритмов" [51].