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不透明的聘請阿爾戈里財神娛樂城thms的偏見定義在新研究中受到質疑

時間就是金錢,你娛樂城研究表明,對於公司而言,不幸的是,僱用新員工要花費大量時間-平均超過一個月。

招聘決策還充滿了人為偏見,導致一些組織將至少部分員工搜索工作交給外部技術公司,後者使用機器學習算法篩選申請人。這種思維認為,如果人類很難找到最適合自己公司的產品,那麼一台機器可能會做得更好,更有效。

但是,來自 百家樂線上娛樂城康奈爾大學的計算機和信息科學學者對那些算法以及開發和使用它們的科技公司提出了疑問:自動篩選的公正性如何完美分析運彩ptt用卡娛樂城 處理?算法是如何構建的?誰來朝哪個方向,以什麼數據?

他們發現,在這個新興領域中,公司傾向於青睞模糊不清而不是透明性。在新興領域中,對於基本要點缺乏共識(對於初學者而言,“偏見”和“公平”的正式定義)使科技公司能夠按自己的方式定義和解決算法偏差

“我認為我們開始在算法決策工具的創建者中獲得越來越多的認可,他們需要特別意識到其工具如何影響人們,”計算機科學的博士生,Manish Raghavan說。 ”將在1月的公平,問責和透明度計算機協會會議上發表,以減輕“算法式就業篩選中的偏見:評估要求和實踐”。

拉格萬說:“我們在工作中遇到的許多供應商都承認這種(影響),他們正在採取措施解決偏見和歧視。” “但是,在如何正確執行方面明顯缺乏共識或指導。”

研究人員搜索了可用的公共信息,以開始了解這些工具,以及公司採取了哪些措施(如果有)來評估和緩解算法偏差。受知識產權法保護,科技公司不必披露任何有關其算法模型的職前篩選信息,儘管有些公司確實選擇提供見解。

研究人員研究了19個專門從事算法的職前篩選的供應商,他們發現這些供應商包括問題,視頻採訪分析和遊戲。他們對公司網站,網絡研討會和任何可用的文檔進行了梳理,以深入了解供應商的要求和做法。

研究人員發現,很少有供應商提供有關如何驗證評估或披露有關如何減輕算法偏差的具體信息。

拉格萬說:“許多供應商都沒有提到消除偏見的努力,這尤其令人擔憂,因為他們根本沒有考慮偏見,或者他們對自己的做法不透明。”

即使他們使用“偏見”和“公平”這樣的術語,它們也可能是模糊的。供應商可以聲稱其評估算法是“公平的”,而無需透露公司如何定義公平性。

Raghavan說,這就像“自由放養”的雞蛋一樣:在一定條件下可以將雞蛋標記為自由放養,但是我們直觀的自由放養概念可能與這些條件不符。

他說:“以同樣的方式,稱算法為“公平”,不僅可以吸引我們對術語的直覺理解,而且只能實現比我們期望的結果窄得多的結果。”

該團隊希望,該論文將鼓勵透明度和對話,圍繞在就業前評估這一領域進行道德操守意味著什麼 淘金娛樂城通過機器學習。

面對挑戰,難道算法不適合篩選申請人嗎?沒那麼快,拉加萬說。

“我們從多年的經驗證明中知道真人娛樂城他說,在評估求職者時,人類會遭受各種偏見。真正的問題不是算法是否可以完美?相反,相關的比較是它539計算公式們是否可以改進替代方法,或者在這種情況下可以改大樂透加碼善人類現狀。

他說:“儘管存在許多缺陷,但算法確實有潛力為更公平的社會做出貢獻,需要做進一步的工作以確保我們能夠理解和減輕它們帶來的偏見。”

參考:https://arxiv.org/abs/1906.09208

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