論文の概要: Diversity and Inclusion in AI for Recruitment: Lessons from Industry Workshop
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06066v1
- Date: Sat, 09 Nov 2024 04:45:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:09:59.538224
- Title: Diversity and Inclusion in AI for Recruitment: Lessons from Industry Workshop
- Title（参考訳）: リクルートメントのためのAIの多様性と包摂性:産業ワークショップからの教訓
- Authors: Muneera Bano, Didar Zowghi, Fernando Mourao, Sarah Kaur, Tao Zhang,
- Abstract要約: 本研究では,AIによるオンライン求人システムにおけるD&Iガイドラインの実践的適用について検討する。
我々は多国籍採用企業と共同設計ワークショップを開催した。
この結果は、AIプラクティスの効果的な採用を保証するために、カスタマイズされたD&Iガイドラインと継続的なサポートを開発することを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.807030880787345
- License:
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) systems for online recruitment markets have the potential to significantly enhance the efficiency and effectiveness of job placements and even promote fairness or inclusive hiring practices. Neglecting Diversity and Inclusion (D&I) in these systems, however, can perpetuate biases, leading to unfair hiring practices and decreased workplace diversity, while exposing organisations to legal and reputational risks. Despite the acknowledged importance of D&I in AI, there is a gap in research on effectively implementing D&I guidelines in real-world recruitment systems. Challenges include a lack of awareness and framework for operationalising D&I in a cost-effective, context-sensitive manner. This study aims to investigate the practical application of D&I guidelines in AI-driven online job-seeking systems, specifically exploring how these principles can be operationalised to create more inclusive recruitment processes. We conducted a co-design workshop with a large multinational recruitment company focusing on two AI-driven recruitment use cases. User stories and personas were applied to evaluate the impacts of AI on diverse stakeholders. Follow-up interviews were conducted to assess the workshop's long-term effects on participants' awareness and application of D&I principles. The co-design workshop successfully increased participants' understanding of D&I in AI. However, translating awareness into operational practice posed challenges, particularly in balancing D&I with business goals. The results suggest developing tailored D&I guidelines and ongoing support to ensure the effective adoption of inclusive AI practices.
- Abstract（参考訳）: オンライン求人市場向けの人工知能(AI)システムは、仕事の配置の効率と効率を大幅に向上させ、公正さや包括的な雇用慣行を促進する可能性がある。
しかし、これらのシステムにおける多様性と包摂性(D&I)の無視はバイアスを持続させ、不公平な雇用慣行と職場の多様性を減少させ、組織を法的、評判のリスクに晒す。
AIにおけるD&Iの重要性は認識されているが、実世界の採用システムにおいて、D&Iガイドラインを効果的に実施する研究にはギャップがある。
課題には、D&Iをコスト効率が高く、文脈に敏感な方法で運用するための意識の欠如とフレームワークが含まれる。
本研究の目的は、AIによるオンライン求職システムにおけるD&Iガイドラインの実践的適用について検討することであり、特に、より包括的な採用プロセスを構築するためにこれらの原則をどのように運用するかを検討することである。
我々は、AIを駆使した2つの採用事例に焦点を当てた大規模な多国籍採用企業と共同設計ワークショップを開催した。
多様な利害関係者に対するAIの影響を評価するために、ユーザストーリとペルソナが適用された。
参加者の意識とD&I原則の適用に対するワークショップの長期的影響を評価するために,フォローアップインタビューを行った。
共同設計ワークショップは参加者のAIにおけるD&I理解の向上に成功している。
しかし、特にD&Iとビジネス目標のバランスをとる上で、運用プラクティスへの意識の転換が課題を提起した。
この結果は、AIプラクティスの効果的な採用を保証するために、カスタマイズされたD&Iガイドラインと継続的なサポートを開発することを示唆している。
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