Bir CV veya özgeçmişte yapay zekâ yazımı nasıl kontrol edilir
- CV'yi, özgeçmişi veya ön yazıyı CV / özgeçmiş metni alanına yapıştırın ya da Dosya yükle'ye tıklayıp adayın .pdf, .docx veya .txt dosyasını seçin. Metin tarayıcınızda çıkarılır.
- Çıkarılan metnin eksiksiz göründüğünden emin olun. Alışılmadık PDF düzenleri bölümleri kaybedebilir, taranmış CV'lerde ise hiç metin bulunmaz.
- CV'yi kontrol et'e tıklayın. İlk kontrol, tarayıcınızın sonra önbelleğe aldığı algılama modelini (yaklaşık 126 MB) indirir.
- Genel puanı, CV'ye özgü sinyalleri, vurgulanan pasajları ve genel yazım üslubu sinyallerini inceleyin.
Hiçbir şey yüklenmez. CV'ler kişisel veri içerdiğinden, PDF ve Word dosyalarını okumak dahil tüm analiz kendi cihazınızda yapılır.
Puan neye dayanır
Puan, Yapay Zekâ Dedektörü aracımızla aynı modellerden gelir. Ana model, RAID kıyaslamasıyla eğitilmiş açık kaynaklı bir RoBERTa sınıflandırıcısı olan TMR'dir; bu kıyaslama, başka sözcüklerle yeniden yazılmış ve kasıtlı olarak gizlenmiş çıktılar dahil 11 dil modelinden gelen metni kapsar. CV yaklaşık 160 sözcüklük pasajlar halinde analiz edilir, her pasaj puanlanır ve pasajlar %80+, %50-80 ve %30-50 aralıklarında vurgulanır.
Ana puan sınırdaysa (%50 ile %97,5 arasında), insan ile ChatGPT metinlerini ayıran HC3 veri kümesiyle eğitilmiş ikinci bir RoBERTa modeli ikinci görüşü verir ve ağırlığın çoğunu alır. Bu adım, insan yazısındaki yanlış pozitifleri azaltmak için vardır ve kullanıldığında sonuç her iki puanı da gösterir.
32 metinlik kendi küçük testimizde (24 gerçek insan metni ve farklı üsluplarda 8 yapay zekâ metni) 8 yapay zekâ metninin tamamı %95-99 puan aldı, 24 insan metninin 23'ü ise %50'nin altında puan aldı; gayriresmî bir insan yorumu yanlışlıkla işaretlendi. Bu test CV içermiyordu ve bir kıyaslama değildir.
CV'ye özgü sinyaller
Bu rakamlar, belgeyi değerlendirmenize yardımcı olmak için puanın yanında yer alır. Puanı değiştirmezler.
| Sinyal | Neyi ölçer | Nasıl okunur |
|---|---|---|
| Klişe sözcük yoğunluğu | Her 100 sözcükteki "results-driven", "proven track record", "spearheaded", "cross-functional" veya "stakeholders" gibi genel özgeçmiş klişeleri | 100 sözcükte 3'ün üzeri yüksektir. Sohbet botları bu sözcüklere çok yaslanır, ancak birçok CV şablonu ve kariyer koçu da öyle. |
| Bulunan klişe sözcükler | Geçen klişe sözcükler, sayılarıyla birlikte | Adaya geri bildirim vermek veya çok sözcükle az şey söyleyen bir CV'yi fark etmek için yararlıdır. |
| Somutluk | Sayı veya ölçüt içeren satırların (ya da maddelerin) payı | %25'in altı, somut rakamın az olduğu anlamına gelir. Yapay zekâ ile yazılmış CV'ler çoğu zaman belirsizdir, çünkü model adayın gerçek sonuçlarını bilmez. |
| Madde tekdüzeliği | Madde uzunluklarının ne kadar değiştiği | Beş veya daha fazla maddede çok eşit madde uzunlukları, üretilmiş CV'lerde yaygın bir örüntüdür. |
İşe alımcılar için bir not
Birçok aday CV'sini cilalamak, dilbilgisini düzeltmek veya İngilizceye çevirmek için yapay zekâ kullanır. Bu, bir arkadaşınızdan CV'nizi okuyup düzeltmesini istemenin dürüstlüğe aykırı olmaması gibi, başlı başına dürüstlüğe aykırı değildir. Önemli olan, deneyimin ve sonuçların gerçek olup olmadığıdır.
Yüksek bir puanı reddetme gerekçesi olarak değil, soru sormak için bir ipucu olarak kullanın. Adaydan CV'deki bir projeyi kendi sözcükleriyle anlatmasını, bir rakamın nasıl ölçüldüğünü açıklamasını ya da neyin ters gittiğini ve neyi farklı yapacağını söylemesini isteyin. İşi yapan kişi, CV nasıl yazılmış olursa olsun kolayca yanıt verir.
İkinci bir dilde yazan adaylara özellikle dikkat edin. Ana dili İngilizce olmayanların İngilizcesi daha düzenli ve öngörülebilir olma eğilimindedir; bu da her sözcüğü kendisi yazmış kişiler için yapay zekâ puanlarını yükseltir.
CV'leri değerlendirmek neden zor
CV, herhangi bir yapay zekâ dedektörü için en kötü duruma yakındır. Kısadır, düzyazı yerine listelerden oluşur ve hem insanların hem sohbet botlarının aynı şablonlardan kopyaladığı kalıplaşmış bir üslupla yazılır. Burada makalelere veya yazılara göre daha belirsiz sonuçlar bekleyin.
İpuçları
- Ön yazıyı ayrıca kontrol edin. Düzyazı ne kadar çoksa puan o kadar güvenilir olur.
- PDF metni karmakarışık çıkarsa PDF'den Metne veya PDF'den Word'e ile dönüştürün ve temizlenmiş metni yapıştırın.
- Şüpheli derecede birbirine benzeyen iki başvuruyu İntihal Denetleyici ile karşılaştırın; ortak ifadeleri ve başka sözcüklerle yeniden yazılmış cümleleri bulur.
- İş arayanlar: kendi CV'niz yüksek puan alırsa genel ifadeleri somut sayılar, araçlar ve sonuçlarla değiştirin. Bu, CV'yi insan okurlar için de güçlendirir.
Sıkça sorulan sorular
Adayın CV'si herhangi bir yere yükleniyor mu?
Hayır. Dosya tarayıcınızda okunur ve analiz edilir. Ne belge ne de çıkarılan metin sunucumuza gönderilir.
Yüksek puan yüzünden bir adayı reddetmeli miyim?
Hayır. Puan, bilinen yanlış pozitifleri olan bir olasılıktır ve bir CV'yi cilalamak için yapay zekâ kullanmak yaygındır ve başlı başına dürüstlüğe aykırı değildir. Mülakatta ne soracağınıza karar vermek için kullanın.
Diğer dillerdeki CV'ler için çalışır mı?
Modeller İngilizce üzerinde eğitilmiştir. Başka dildeki bir CV puan alabilir, ancak buna güvenmeyin.
Kendi yazdığım CV neden yüksek puan aldı?
CV'ler kısa, liste tabanlı ve kalıplaşmıştır; klişe sözcük dolu şablonlar da sohbet botu çıktısı gibi okunur. Ana dili İngilizce olmamak da puanı yükseltir. Somut ayrıntılar eklemek ve cümlelerinizi çeşitlendirmek genellikle yardımcı olur.
Güncellendi