Demo FairCVtest: Memahami Bias dalam Pembelajaran Multimodal dengan Testbed dalam Perekrutan Otomatis yang Adil
Uncategorized

Demo FairCVtest: Memahami Bias dalam Pembelajaran Multimodal dengan Testbed dalam Perekrutan Otomatis yang Adil

Bagaimana rekrutmen terjadi?

Setelah menerima lamaran Pekerjaan, Perekrut yang berpengalaman membuat daftar pendek lamaran berdasarkan deskripsi Pekerjaan yang diberikan kepada mereka oleh manajer perekrutan. Perekrut membuat keputusan pada setiap CV yang diterima dengan mempertimbangkan apakah orang tersebut memiliki keterampilan/pengalaman yang diamanatkan oleh deskripsi pekerjaan.

Kredit gambar: Christopher Michel melalui Wikimedia (CC BY 2.0)

Kecerdasan Buatan & Pembelajaran Mesin dapat membantu Perekrut mengotomatiskan proses ini. Mereka dapat menghemat banyak waktu bagi Perekrut dalam proses perekrutan dan membantu menghindari bias manusia. Namun, ML juga dapat membangun biasnya sendiri, dan perlu untuk memastikan bahwa algoritme yang digunakan untuk menyaring profil tidak membeda-bedakan.

Alejandro Peña, Ignacio Serna, Aythami Morales, dan Julian Fierrez telah membahas hal ini dalam makalah penelitian mereka yang berjudul “FairCVtest Demo: Memahami Bias dalam Pembelajaran Multimodal dengan Testbed dalam Perekrutan Otomatis yang Adil” yang menjadi dasar dari teks berikut.

Pentingnya Penelitian ini

Cukup dimaklumi, penggunaan AI & ML dalam Rekrutmen berkembang pesat. Seiring bertambahnya jumlah lamaran untuk setiap Pekerjaan, perusahaan perlu memanfaatkan algoritme AI/ML untuk membantu mereka dalam proses penyaringan. Para peneliti telah mempresentasikan Uji FairCV dalam makalah penelitian mereka. Para peneliti telah menunjukkan bagaimana bias gender & etnis dapat dikembangkan oleh algoritme Pembelajaran Mesin yang dapat berbahaya dalam alat Perekrutan. Bias yang tidak adil tidak hanya memperburuk kualitas perekrutan tetapi juga memiliki implikasi hukum bagi organisasi.

Tentang Penelitian

Para peneliti telah menunjukkan bagaimana AI dapat mengekstrak informasi sensitif dari data tidak terstruktur dan mengeksploitasinya untuk melakukan diskriminasi secara tidak adil. Makalah penelitian melaporkan eksperimen utama yang menunjukkan risiko AI tradisional yang dapat mengembangkan bias gender & etnis yang tidak adil.

Tujuan dari penelitian ini

Kontribusi utama dari demonstrasi ini adalah untuk memungkinkan eksperimen interaktif dengan testbed untuk Perekrutan Otomatis yang Adil, FairCVtest. Alat ini berisi data terstruktur dan tidak terstruktur dari 24.000 resume dari gambar wajah & teks. Alat ini juga mencakup berbagai protokol eksperimental dan arsitektur pembelajaran multimodal jaringan saraf yang populer. Demonstrasi memungkinkan menganalisis bagaimana algoritma multimodal dipengaruhi oleh bias yang ada dalam fungsi target di atas testbed itu.

Para peneliti telah menganjurkan agar informasi sensitif dihapus dari data sebelum dimasukkan ke dalam algoritme ML untuk menghindari bias bawaan yang dapat dikembangkan sistem.

Pekerjaan masa depan:

Para peneliti juga telah menyediakan testbed (FairCVtest) terbuka di Github untuk memfasilitasi penelitian lebih lanjut di bidang ini.

Kesimpulan:

Dalam kata-kata para peneliti,

Kami menghadirkan FairCVtest, testbed yang terdiri dari 24.000 resume (teks terstruktur dan tidak terstruktur dan gambar wajah) yang berguna untuk mempelajari bagaimana pembelajaran mesin multimodal dipengaruhi oleh bias yang ada dalam data pelatihan. Menggunakan FairCVtest, kita dapat mempelajari kapasitas algoritme pembelajaran mendalam umum untuk mengekspos dan mengeksploitasi informasi sensitif dari data terstruktur dan tidak terstruktur yang umum digunakan. Demo ini memungkinkan untuk mengevaluasi metode terbaru untuk mencegah efek yang tidak diinginkan dari bias ini, dan untuk meningkatkan keadilan dalam kerangka rekrutmen berbasis AI ini.

Sumber: Alejandro Peña, Ignacio Serna, Aythami Morales, dan Julian Fierrez “Demo Uji CV: Memahami Bias dalam Pembelajaran Multimodal dengan Testbed dalam Perekrutan Otomatis yang Adil”



Posted By : togel hongkon