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公平目标相似性:一个用于理解和解释目标变量定义的公平效应的交互式模拟器
机器学习中定义目标变量对公平性有重要影响,本研究提出了一个交互模拟器 FairTargetSim,以算法招聘为案例研究,使用真实数据和用户定义的目标变量,展示了目标变量定义对公平性的影响。
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4 months ago
探究 ChatGPT 时代算法招聘偏见:Emilly、Greg 是否比 Lakisha、Jamal 更具就业能力?
大型语言模型在算法招聘中的使用引发了与受保护属性(如性别、种族和孕期状态)的偏见问题。本研究基于开源的大型语言模型,在匹配简历与职位类别以及总结简历的两个任务上评估性别、种族、孕期状态和政治倾向的偏见。结果显示大型语言模型在种族和性别方面具
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9 months ago
算法招聘中的公正性和偏见
多领域调查为从业人员和研究者提供一个均衡和综合的覆盖,涵盖算法招聘、偏见、度量、缓解策略、数据集和法律方面,旨在支持对这项技术的情境化理解与治理,并提供未来工作的建议,以确保所有利益相关方共享利益。
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9 months ago
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