На размер зарплаты, которую получает работник, влияют разнообразные факторы. Согласно статистическим исследованиям, среди них пол, возраст, национальность, образование и даже рост. Однако, по мнению исследователей из Университета Темпл (США), традиционные методики не позволяют выделить среди этих переменных главную.

Исследователи прибегли к помощи машинного обучения. Они собрали данные об уровне зарплат и других характеристиках 2500 американцев. Затем полученную выборку разделили на две половины, и первую использовали для обучения нейросети. После тренировки алгоритм протестировали на оставшейся части данных.

Модель показала, что важнейшие предикторы размера зарплаты — это профессия и уровень образования. За ними следуют место жительства и пол, причем мужчины в среднем зарабатывают больше. Эти выводы не были неожиданными, отмечает Science Daily.

Однако следующим из определяющих факторов оказалась способность отсрочить удовольствие. Ее важная роль была отмечена еще в в конце 1960-х годов в ходе так называемого «зефирного эксперимента». С течением времени выяснилось, что у детей, которые не хватают одну зефирку сразу, а способны дождаться более солидного вознаграждения, жизни сложились успешнее.

ИИ подтвердил: с точки зрения прогнозируемого дохода важность этой характеристики была выше, чем у возраста, роста или национальной принадлежности.

Авторы подчеркивают, что результаты исследования описывают лишь ситуацию в США. В других регионах факторы могут располагаться иначе из-за культурных и экономических особенностей. В будущем ученые надеются повторить работу с жителями других стран.

Возможно, скоро ИИ сам превратится в важный фактор, влияющий на размер зарплаты. Ведущие специалисты по подбору кадров уверены, что новые технологии изменят рынок труда уже в ближайшие годы.