論文の概要: Exploring the Implementation of AI in Early Onset Interviews to Help Mitigate Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09890v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 00:40:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:59:53.770480
• Title: Exploring the Implementation of AI in Early Onset Interviews to Help Mitigate Bias
• Title（参考訳）: 早期面接におけるAI実装の探索とバイアス軽減
• Authors: Nishka Lal, Omar Benkraouda,
• Abstract要約: 本稿では,アーリーステージ採用面接における人工知能(AI)の適用について検討する。 結果は、AIが感情駆動バイアスを41.2%効果的に最小化することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper investigates the application of artificial intelligence (AI) in early-stage recruitment interviews in order to reduce inherent bias, specifically sentiment bias. Traditional interviewers are often subject to several biases, including interviewer bias, social desirability effects, and even confirmation bias. In turn, this leads to non-inclusive hiring practices, and a less diverse workforce. This study further analyzes various AI interventions that are present in the marketplace today such as multimodal platforms and interactive candidate assessment tools in order to gauge the current market usage of AI in early-stage recruitment. However, this paper aims to use a unique AI system that was developed to transcribe and analyze interview dynamics, which emphasize skill and knowledge over emotional sentiments. Results indicate that AI effectively minimizes sentiment-driven biases by 41.2%, suggesting its revolutionizing power in companies' recruitment processes for improved equity and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人工知能(AI)の早期採用面接への適用について検討する。 従来のインタビュアーは、インタビュアーバイアス、社会的望ましくない影響、さらには確認バイアスなど、いくつかのバイアスを受けることが多い。 逆にこれは、非包括的雇用慣行と、より多様性の低い労働力につながります。 本研究は,マルチモーダルプラットフォームや対話型候補評価ツールなど,現在市場に存在するさまざまなAI介入を分析し,AIの早期採用における現在の市場利用状況を評価する。 しかし,本論文は,感情的な感情よりもスキルや知識を重視した,インタビューのダイナミクスの書き起こしと分析のために開発された,ユニークなAIシステムを活用することを目的としている。 結果は、AIが感情駆動バイアスを41.2%削減し、株式と効率を改善するために企業の採用プロセスに革命をもたらすことを示唆している。

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