Комплексный обзор методов искусственного интеллекта для устранения алгоритмической предвзятости при найме сотрудников

В исследовании представлен комплексный обзор методов искусственного интеллекта (ИИ), направленных на устранение алгоритмической предвзятости при найме сотрудников. Все больше компаний используют ИИ для скрининга curriculum vitae (CV), или резюме. Хотя такая практика повышает эффективность процесса подбора персонала, она подвержена предвзятости, что негативно сказывается на организациях и обществе в целом. Цель исследования заключается в анализе тематических исследований применения ИИ при найме для демонстрации как успешных внедрений, так и случаев проявления предвзятости. Кроме того, исследование направлено на оценку влияния алгоритмической предвзятости и стратегий ее смягчения. Дизайн исследования предусматривает систематический обзор существующей литературы и научных работ, посвященных методам искусственного интеллекта, применяемым для снижения предвзятости при найме. Результаты показывают, что коррекция векторного пространства и расширение данных являются эффективными методами обработки естественного языка (NLP) и глубокого обучения для снижения алгоритмической предвзятости при найме. Полученные результаты подчеркивают потенциал методов искусственного интеллекта в обеспечении справедливости и разнообразия в процессе найма. Исследование вносит вклад в практику управления человеческими ресурсами, повышая справедливость алгоритмов найма. Рекомендуется сотрудничество между машинами и людьми для повышения справедливости процесса найма. Результаты могут помочь разработчикам ИИ внедрить необходимые алгоритмические изменения для повышения справедливости инструментов, работающих на основе ИИ. Это позволит создавать этичные инструменты для найма и содействовать обеспечению справедливости в обществе.