Carlotta Rigotti和edward Fosch-Villaronga发表了一篇新文章，作为BIAS项目的一部分，对劳动力市场中的公平和人工智能进行了深刻而批判性的文献综述。
为了提高人力资源效率，人工智能技术在招聘领域的应用越来越多，这引发了人们对算法决策对就业的影响的质疑，尤其是对求职者，包括那些面临更高社会歧视风险的求职者。
在透明度和问责制等其他概念中，公平在人工智能招聘辩论中变得至关重要，因为偏见和歧视可能会对某些弱势群体产生不成比例的影响。然而，对于不同的利益相关者来说，公平的理想和抱负可能意味着不同的含义。
为了填补这一空白，Rigotti和Fosch-Villaronga在欧洲开展了一项名为“公平、人工智能与招聘”的研究，该研究发表在《计算机法律与安全评论》杂志上。这篇文章是HE BIAS项目的一部分，对劳动力市场中公平和人工智能的交叉进行了批判性的文献综述。
将公平概念化是至关重要的，因为它可以为评估和减轻偏见提供一个明确的基准，确保人工智能系统不会延续现有的不平衡，并在这种情况下促进就业市场上所有候选人的公平机会。
范围界定文献综述
为此，Carlotta和Eduard对人工智能应用在招聘和选拔中的公平性进行了范围界定文献综述，特别强调了其定义、分类和实际实施。
他们首先解释了人工智能应用程序如何越来越多地用于招聘过程，特别是提高人力资源团队的效率。然后，他们谈到了这项技术创新的局限性，即隐私侵犯和社会歧视的高风险。
在这种背景下，Carlotta和Eduard专注于通过跨学科的视角来定义和实施人工智能应用中的公平性，以用于招聘和选拔。虽然适用的法律框架和一些研究目前只是零零碎碎地处理这一问题，但它们注意到并欢迎出现一些跨学科的努力，旨在应对这一多方面的挑战。
他们在文章的最后提出了一些简短的建议，以指导和塑造未来在招聘过程中人工智能应用公平性的研究和行动。
更多信息:Carlotta Rigotti等人，《公平、人工智能与招聘》，《计算机法律与安全评论》(2024)。DOI: 10.1016/ j.i clsr.2024.105966由莱顿大学提供引文:研究人员对劳动力市场中的公平和人工智能进行了批判性文献综述(2024年4月18日)检索自https://techxplore.com/news/2024-04-critical-literature-fairness-ai-labor.html。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。
