算法时代下的公平招聘
人机交互
2020-04-16 v1 计算机与社会
摘要
自动化的广泛发展降低了对人工输入的需求。然而，尽管机器学习能力不断增强，在许多情境下这些程序仍会做出有问题的决策。数据中的偏见与不透明模型放大了人类的成见，催生了诸如亚马逊（现已停用）的实验性招聘算法之类的工具，该算法被发现一旦在活动前加入“女性”一词便会持续调低简历评分。本文批判性地考察了围绕算法招聘的现有法律与技术格局。我们认为，招聘算法带来的负面影响可通过雇主向公众提高透明度来减轻，这将使民间倡导团体能够追究雇主责任，并允许美国司法部提起诉讼。我们的主要贡献是一个自动化招聘透明度框架，即算法透明度报告，使用自动化招聘软件的雇主将被法律要求发布此类报告。我们还解释了就业法与商业秘密法中的现有法规如何可由平等就业机会委员会和国会扩展，以容纳这些报告。
引用
@article{arxiv.2004.07132,
title = {Hiring Fairly in the Age of Algorithms},
author = {Max Langenkamp and Allan Costa and Chris Cheung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.07132},
year = {2020}
}
备注
33 pages, 2 figures