論文の概要: Fairness in AI-Driven Recruitment: Challenges, Metrics, Methods, and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19699v3
- Date: Sun, 18 May 2025 16:59:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.155197
- 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: 改革プロセスは、組織のパフォーマンス、生産性、文化に大きな影響を与えます。
本稿では、AIによる採用システムで特定されるバイアスを体系的にレビューし、公正度指標とバイアス軽減手法を分類し、実際に使用される監査手法を強調した。
- 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 significantly impacts an organization's performance, productivity, and culture. Traditionally, human resource experts and industrial-organizational psychologists have developed systematic hiring methods, including job advertising, candidate skill assessments, and structured interviews to ensure candidate-organization fit. Recently, recruitment practices have shifted dramatically toward artificial intelligence (AI)-based methods, driven by the need to efficiently manage large applicant pools. However, reliance on AI raises concerns about the amplification and propagation of human biases embedded within hiring algorithms, as empirically demonstrated by biases in candidate ranking systems and automated interview assessments. Consequently, algorithmic fairness has emerged as a critical consideration in AI-driven recruitment, aimed at rigorously addressing and mitigating these biases. This paper systematically reviews biases identified in AI-driven recruitment systems, categorizes fairness metrics and bias mitigation techniques, and highlights auditing approaches used in practice. We emphasize critical gaps and current limitations, proposing future directions to guide researchers and practitioners toward more equitable AI recruitment practices, promoting fair candidate treatment and enhancing organizational outcomes.
- Abstract（参考訳）: 採用プロセスは、組織のパフォーマンス、生産性、文化に大きな影響を与えます。
伝統的に、人材専門家と産業組織心理学者は、求人広告、候補者スキルアセスメント、そして、候補者組織化の適合性を確保するための構造化インタビューなど、体系的な採用方法を開発した。
近年、大規模な応募者プールを効率的に管理する必要があるため、人材募集は人工知能(AI)ベースの手法に大きく移行している。
しかし、AIへの依存は、採用アルゴリズムに埋め込まれた人間のバイアスの増幅と伝播に関する懸念を提起する。
その結果、アルゴリズムの公正性は、これらのバイアスに厳格に対処し緩和することを目的とした、AIによる採用において重要な考慮事項として浮上した。
本稿では、AIによる採用システムで特定されるバイアスを体系的にレビューし、公正度指標とバイアス軽減手法を分類し、実際に使用される監査手法を強調した。
我々は、批判的なギャップと現在の限界を強調し、研究者や実践者がより公平なAI採用の実践を指導し、公正な候補者待遇を促進し、組織的な成果を高めるための将来の方向性を提案します。
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