Opis projektu
Większy obiektywizm modeli SI wykorzystywanych na rynku pracy
Z ostatniego badania Sage wynika, że 24 % firm wykorzystywało przetwarzanie języka naturalnego (ang. Natural Language Processing, NLP) w aplikacjach stosowanych przez działy zarządzania zasobami ludzkimi. Wadą NLP jest jednak fakt, że opiera się na modelach, które nie są obiektywne. W kontekście rekrutacji pracowników może to prowadzić do stronniczych decyzji, które są sprzeczne z celami Europejskiego filaru praw socjalnych i celami Organizacji Narodów Zjednoczonych (ONZ) w zakresie zrównoważonego rozwoju. Zespół finansowanego przez UE projektu BIAS zamierza poddać analizie, a następnie wprowadzić odpowiednie zmiany w algorytmach sztucznej inteligencji stosowanych na rynku pracy, tak by zmniejszyć ich stronniczość w obszarze różnorodności. W ramach projektu przeprowadzona zostanie weryfikacja poprawności projektu innowacyjnej technologii opartej na przetwarzaniu języka naturalnego i wnioskowaniu na podstawie przypadków (ang. Case Based Reasoning, CBR), która znajdzie zastosowanie w procesach rekrutacji pracowników.
Cel
Artificial Intelligence (AI) is increasingly used in the employment sector to manage and control individual workers. One type of AI is Natural Language Processing (NLP) based tools that can analyze text to make inferences or decisions. A recent Sage study found that 24% of companies used AI for hiring purposes. In an employment context, this can involve analyzing text created by an employee or recruitment candidate in order to assist management in deciding to invite a candidate for an interview, to training and employee engagement, or to monitor for infractions that could lead to disciplinary proceedings. However, the models that NLP-based systems are based on are biased. Additionally, it has been shown that bias in an underlying AI model is reproduced in applications based on that model). This can lead to biased decisions that run contrary to the goals of the European Pillar of Social Rights in relationship to work and employment, specifically Pillar 2 (Gender Equality), Pillar 3 (Equal Opportunity), Pillar 5 (Secure and Adaptable Employment) and the United Nations’ (UN) Sustainable Development Goals (SDGs), specifically SDG 5 (Gender Equality), SDG 8 (Decent Work and Economic Growth). It is therefore necessary to identify and mitigate biases that occur in applications used in a Human Resources Management (HRM) context. Addressing such concerns in an employment context is especially relevant, as most existing European studies on employment discrimination have indeed found that discrimination exists, both when considering individual diversity criteria and multiple criteria in intersectional analyses. In order to investigate and mitigate these biases, we apply this “BIAS”-project, for mitigating diversity biases of AI in the labor market. The chief technical objective of BIAS is the development of a proof-of-concept for an innovative technology based on Natural Language Processing (NLP) and Case Based Reasoning (CBR) for use in an HR recruitment use case.
Dziedzina nauki
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencenatural language processing
- social sciencessociologysocial issuessocial inequalities
- social sciencessociologygender studiesgender equality
- social scienceseconomics and businessbusiness and managementemployment
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordynator
7491 Trondheim
Norwegia