論文の概要: Fairness in AI-Driven Recruitment: Challenges, Metrics, Methods, and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19699v2
- Date: Sun, 2 Jun 2024 22:11:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 13:40:18.764330
- Title: Fairness in AI-Driven Recruitment: Challenges, Metrics, Methods, and Future Directions
- Title（参考訳）: AI駆動リクルートの公正性 - 課題、メトリクス、方法、今後の方向性
- Authors: Dena F. Mujtaba, Nihar R. Mahapatra,
- Abstract要約: ビッグデータと機械学習は、従来の採用プロセスに急激な変革をもたらした。
AIベースの採用の頻度を考えると、人間の偏見がこれらのシステムによって決定される可能性があるという懸念が高まっている。
本稿では、AIによる採用におけるバイアスの種類を議論することで、この新興分野の包括的概要を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The recruitment process is crucial to an organization's ability to position itself for success, from finding qualified and well-fitting job candidates to impacting its output and culture. Therefore, over the past century, human resources experts and industrial-organizational psychologists have established hiring practices such as attracting candidates with job ads, gauging a candidate's skills with assessments, and using interview questions to assess organizational fit. However, the advent of big data and machine learning has led to a rapid transformation in the traditional recruitment process as many organizations have moved to using artificial intelligence (AI). Given the prevalence of AI-based recruitment, there is growing concern that human biases may carry over to decisions made by these systems, which can amplify the effect through systematic application. Empirical studies have identified prevalent biases in candidate ranking software and chatbot interactions, catalyzing a growing body of research dedicated to AI fairness over the last decade. This paper provides a comprehensive overview of this emerging field by discussing the types of biases encountered in AI-driven recruitment, exploring various fairness metrics and mitigation methods, and examining tools for auditing these systems. We highlight current challenges and outline future directions for developing fair AI recruitment applications, ensuring equitable candidate treatment and enhancing organizational outcomes.
- Abstract（参考訳）: 採用プロセスは、適格で適任な候補者を見つけることから、その成果と文化に影響を与えるまで、組織が成功のために自らを位置づける能力にとって不可欠である。
そのため、過去1世紀にわたり、人材専門家や産業組織心理学者は、求人広告で候補者を惹きつけること、候補者のスキルを評価で誇示すること、面接質問を用いて組織適合性を評価するなど、雇用慣行を確立してきた。
しかし、ビッグデータと機械学習の出現は、多くの組織が人工知能(AI)への移行に伴って、従来の採用プロセスの急速な変革につながった。
AIベースの採用の頻度を考えると、人間の偏見がこれらのシステムによる決定に続き、体系的な応用を通じて効果を増幅するのではないかという懸念が高まっている。
実証的な研究により、候補者のランキングソフトウェアとチャットボットの相互作用のバイアスが特定され、この10年でAIフェアネスに特化した研究が成長してきた。
本稿では、AIによる採用におけるバイアスの種類について議論し、様々な公正度指標と緩和手法を探求し、これらのシステムの監査ツールを調べることによって、この新興分野の包括的概要を提供する。
我々は、現在の課題を強調し、公正なAI採用アプリケーションの開発、適切な候補治療の確保、組織的な成果の向上に向けた今後の方向性を概説する。
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