論文の概要: Evaluating Bias in LLMs for Job-Resume Matching: Gender, Race, and Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19182v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 22:11:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:50:15.516992
• Title: Evaluating Bias in LLMs for Job-Resume Matching: Gender, Race, and Education
• Title（参考訳）: 求人マッチングにおけるLCMのバイアス評価--ジェンダー, レース, 教育
• Authors: Hayate Iso, Pouya Pezeshkpour, Nikita Bhutani, Estevam Hruschka,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、求職履歴書と候補履歴書を一致させることで、採用を自動化する能力を提供する。 しかし、これらのモデルに固有のバイアスは、不公平な雇用慣行をもたらし、社会的偏見を強化し、職場の多様性を損なう可能性がある。 本研究は、英語と米国の文脈における求人マッチングタスクにおけるLLMの性能と公平性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.235367170516769
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• Abstract: Large Language Models (LLMs) offer the potential to automate hiring by matching job descriptions with candidate resumes, streamlining recruitment processes, and reducing operational costs. However, biases inherent in these models may lead to unfair hiring practices, reinforcing societal prejudices and undermining workplace diversity. This study examines the performance and fairness of LLMs in job-resume matching tasks within the English language and U.S. context. It evaluates how factors such as gender, race, and educational background influence model decisions, providing critical insights into the fairness and reliability of LLMs in HR applications. Our findings indicate that while recent models have reduced biases related to explicit attributes like gender and race, implicit biases concerning educational background remain significant. These results highlight the need for ongoing evaluation and the development of advanced bias mitigation strategies to ensure equitable hiring practices when using LLMs in industry settings.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、求職履歴書と求職履歴書のマッチング、採用プロセスの合理化、運用コストの削減によって、採用を自動化する能力を提供する。 しかし、これらのモデルに固有のバイアスは、不公平な雇用慣行をもたらし、社会的偏見を強化し、職場の多様性を損なう可能性がある。 本研究は、英語と米国の文脈における求人マッチングタスクにおけるLLMの性能と公平性について検討する。 性別、人種、教育背景などの要因がモデル決定にどのように影響するかを評価し、HRアプリケーションにおけるLLMの公平性と信頼性に関する重要な洞察を提供する。 以上の結果から,近年のモデルでは,性別や人種などの明示的な属性に関する偏見が減少しているものの,教育的背景に関する暗黙の偏見は依然として大きいことが示唆された。 これらの結果は,産業環境におけるLCMの活用において,適切な雇用慣行を確保するため,継続的な評価の必要性と,先進的バイアス緩和戦略の展開を浮き彫りにしている。

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