論文の概要: Are Emily and Greg Still More Employable than Lakisha and Jamal? Investigating Algorithmic Hiring Bias in the Era of ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05135v1
• Date: Sun, 8 Oct 2023 12:08:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 12:13:52.978650
• Title: Are Emily and Greg Still More Employable than Lakisha and Jamal? Investigating Algorithmic Hiring Bias in the Era of ChatGPT
• Title（参考訳）: エミリーとグレッグはいまだにラキシャとジャマルよりも雇用可能か? ChatGPT時代のアルゴリズム採用バイアスの調査
• Authors: Akshaj Kumar Veldanda, Fabian Grob, Shailja Thakur, Hammond Pearce, Benjamin Tan, Ramesh Karri, Siddharth Garg
• Abstract要約: GPT-3.5、Bard、Claudeといった大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクに適用可能である。 本研究では,(1)履歴書と職種とのマッチング,(2)履歴書と雇用関連情報との要約の2つの課題についてLCMを評価した。 総じて、LSMは人種や性別で頑丈であり、妊娠状態や政治的親戚関係におけるパフォーマンスが異なる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.496590819263865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) such as GPT-3.5, Bard, and Claude exhibit applicability across numerous tasks. One domain of interest is their use in algorithmic hiring, specifically in matching resumes with job categories. Yet, this introduces issues of bias on protected attributes like gender, race and maternity status. The seminal work of Bertrand & Mullainathan (2003) set the gold-standard for identifying hiring bias via field experiments where the response rate for identical resumes that differ only in protected attributes, e.g., racially suggestive names such as Emily or Lakisha, is compared. We replicate this experiment on state-of-art LLMs (GPT-3.5, Bard, Claude and Llama) to evaluate bias (or lack thereof) on gender, race, maternity status, pregnancy status, and political affiliation. We evaluate LLMs on two tasks: (1) matching resumes to job categories; and (2) summarizing resumes with employment relevant information. Overall, LLMs are robust across race and gender. They differ in their performance on pregnancy status and political affiliation. We use contrastive input decoding on open-source LLMs to uncover potential sources of bias.
• Abstract（参考訳）: gpt-3.5、bard、claudeといった大規模言語モデル(llm)は、様々なタスクに適用可能である。 興味のある分野の1つは、アルゴリズムの雇用、特に履歴書と職種を合わせることである。 しかし、これは性別、人種、母性といった保護された属性に偏りをもたらす。 Bertrand & Mullainathan (2003) のセミナルな研究は、エミリーやラキシャのような人種的に推奨される名前のような保護された属性でのみ異なる同一の履歴書に対する応答率が比較されるフィールド実験を通じて、雇用バイアスを特定するための金の基準を定めている。 我々は、この実験を最先端のLSM(GPT-3.5, Bard, Claude, Llama)で再現し、性別、人種、母性状態、妊娠状態、および政治的関連性に対する偏見(またはその欠如)を評価する。 我々は,(1)履歴書と業務カテゴリのマッチング,(2)履歴書と業務関連情報の要約という2つのタスクについてllmを評価する。 総じて、LSMは人種や性別で堅牢である。 彼らは妊娠状態と政治的親戚関係におけるパフォーマンスが異なる。 オープンソースLLMのコントラスト型入力復号法を用いてバイアスの発生源を明らかにする。

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