दैनिक अर्क्सिव

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कोई विचार नहीं, केवल एआई: पक्षपातपूर्ण एलएलएम अनुशंसाएँ रिज्यूमे स्क्रीनिंग में मानवीय एजेंसी को सीमित करती हैं

Created by
  • Haebom

लेखक

कायरा विल्सन, मैटिया सिम, अन्ना-मारिया गुएरगुएवा, आयलिन कैलिस्कन

रूपरेखा

इस अध्ययन में 528 प्रतिभागियों के साथ एक प्रयोग के माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल में नस्लीय पूर्वाग्रह के मानव नियुक्ति निर्णयों पर पड़ने वाले प्रभाव का विश्लेषण किया गया। 16 उच्च और निम्न-स्थिति वाले व्यवसायों के लिए, इस प्रयोग में नस्लीय पूर्वाग्रह प्रदर्शित करने वाले एआई मॉडल के साथ आवेदकों का मूल्यांकन शामिल था। परिणामों से पता चला कि जब एआई ने किसी विशेष नस्ल का पक्ष लिया, तो लोग भी 90% तक उसी नस्ल के उम्मीदवारों का पक्ष लेते थे। भले ही एआई की सिफ़ारिशें निम्न-गुणवत्ता वाली या महत्वहीन मानी जाती हों, हमने पाया कि कुछ स्थितियों में लोग अभी भी एआई पूर्वाग्रह से प्रभावित हो सकते हैं। इंप्लिसिट एसोसिएशन टेस्ट (आईएटी) का पूर्व-प्रशासन करने से उन आवेदकों के चयन की संभावना 13% बढ़ गई जो असामान्य नस्ल-स्थिति संबंधी रूढ़ियों के अनुरूप नहीं थे।

Takeaways, Limitations

Takeaways:
यह दर्शाता है कि एआई प्रणालियों में नस्लीय पूर्वाग्रह मानव निर्णय लेने को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकता है।
यह एआई-मानव सहयोगी वातावरण में पूर्वाग्रह शमन रणनीतियों के महत्व पर प्रकाश डालता है।
इसमें आईएटी जैसे उपकरणों का उपयोग करके पूर्वाग्रह को कम करने की संभावना का सुझाव दिया गया है।
इसमें एआई भर्ती प्रणालियों को डिजाइन और मूल्यांकन करने तथा संबंधित नियामक नीतियों को स्थापित करने की आवश्यकता पर बल दिया गया है।
इससे संगठनात्मक और विनियामक नीतियों के महत्व का पता चलता है जो एआई-मानव सहयोगात्मक निर्णय लेने की जटिलता को ध्यान में रखते हैं।
Limitations:
प्रायोगिक वातावरण वास्तविक नियुक्ति प्रक्रिया से पूरी तरह मेल नहीं खा सकता।
यह संभव है कि सिमुलेशन प्रयोग एआई मॉडल के पूर्वाग्रह को सरल बनाकर किया गया हो।
प्रतिभागियों की विविधता और प्रतिनिधित्व के बारे में चर्चा का अभाव हो सकता है।
आईएटी की पूर्वानुमान क्षमता पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता हो सकती है।
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