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[科技前沿] 大模型辅助招聘的偏见问题

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  • TA的每日心情
    开心
    2020-4-8 10:45
  • 签到天数: 227 天

    [LV.7]分神

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    楼主
     楼主| 发表于 2024-12-14 09:29:26 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    继续大模型的话题吧,今天我要聊的是人工智能在招聘领域的最新应用,以及我们如何防止这些智能助手变成“偏见制造机”。这不仅是一个充满挑战的技术问题,更是一个关乎社会公平和效率的重要议题。8 {4 [+ j! m1 f) Z

    ( ?8 U2 e3 |9 E" @2 {/ W想象一下,你是一家大型企业的人力资源经理,每天面对堆积如山的简历,你希望快速找到最合适的候选人。这时,一个强大的大模型(LLMs)出现了,它能够快速阅读和分析成千上万的简历,甚至还能评估候选人的潜力和适配度。这听起来是不是很酷?大模型在招聘领域的应用,确实能够显著提高我们的工作效率。用大模型先筛简历,这一点已经是目前的线上招聘领域的通用做法。- z  I) |4 t7 @! e

    9 ^: }4 S1 p" U; w公司名称        产品名称        产品类型        主要功能        效益提升# g+ _% O% T- l4 ?1 W
    拉勾招聘        HRMind        大模型招聘产品        简历筛选、候选人评估、面试        简历筛选效率提升80%,候选人评估准确率提升30%
    7 r8 s6 P1 T/ A" V- r4 ~6 d+ j腾讯招聘        AI面试官        自动评估系统        面试评估        面试评估效率提升50%
    # h7 e* B' I  P& c* [字节跳动        智能招聘助手        招聘辅助系统        简历筛选、候选人推荐        简历筛选效率提升60%' P5 ], A8 h$ P4 O( U! M
    智联招聘        AI人才画像        人才评估系统        了解候选人性格、能力、价值观        帮助更准确地判断候选人职位适合度$ j. s# j: _6 w. N, |" T: w9 i
    ; k) T' Q& h) b7 _" U2 f
    但是,这里有一个“但是”。这些模型可能会有偏见,它们可能会无意识地偏爱某种类型的候选人,而忽视其他同样优秀的申请者。这不仅不公平,还可能损害公司的多样性和创新能力。这就引出了我们的下一个话题——算法审计。
    * d& [) O) x" c& {5 W* {9 f9 x2 ]. F1 w6 \$ n$ m' ~
    算法审计就像是给模型做一次“体检”,检查它们是否有“健康问题”。一种有效的审计方法是对应实验,这是一种在人类判断中检测偏见的工具。在招聘领域,对应实验通过改变申请材料中的元素(比如名字)来衡量种族和性别对决策的影响。这就像是在模型的“大脑”里安装了一个公平性的“监控器”。2 U  A# }# M: l% }" m$ j% O% ^
    ( n* S. _1 [! j
    让我们来看一个实际的研究案例。研究者们使用了一个大的公立学校地区的K-12教师职位申请语料库,通过操纵申请材料中的元素,比如名字和代词,来测试模型是否会对不同种族和性别的候选人产生不同的评分。结果发现,模型在评分时确实存在中等程度的种族和性别差异,这种模式在改变输入模型的申请材料类型以及对LLMs的任务描述时基本保持稳定。4 [7 {9 w9 `# G, |
    $ u7 l4 F! J( D
    全球各地的监管机构都在关注这个问题。比如纽约市的LL144法令要求雇主在使用AI工具进行人员分类或推荐就业时进行偏见审计。欧洲的数字服务法案也要求大型在线平台进行审计。这些都是为了确保AI技术的应用不会加剧社会的不平等。- D! f! j- K& Q
    ( m( ]8 s& Y; }+ n; t
    那么,这些偏见是从哪里来的呢?一部分可能来自于模型训练时使用的数据。如果训练数据本身就存在偏见,那么模型很可能会“学习”到这些偏见。另一部分可能来自于模型的设计和任务指导。因此,我们需要从数据收集、模型训练到任务指导的每一个环节都进行严格的监控和调整。5 h% A* |1 ~5 Q9 C+ v. R$ {( K

    $ u' [4 n1 J% {( I: I3 Q4 ~. m! O在进行算法审计之前,我们还需要对数据进行编辑和处理,以确保数据的“清洁”。这包括删除简历中的个人信息,比如地址、电子邮件、电话号码等,以及使用自动语音识别技术转录视频回答。这样,我们就可以更准确地评估模型的偏见,而不是被数据中的噪声所干扰。
    ' S2 z0 |- _' i* W  e0 c7 B$ {! F& ]  P- T
    为了测试模型的偏见,研究者们还生成了合成申请档案,通过改变申请人的名字、学院、头衔和代词来模拟不同的种族和性别。这样,我们可以更直观地看到模型在面对不同候选人时的反应。
    , o0 u) u2 o. u2 [; {; D$ q3 o# o: X
    大模型在招聘领域的应用是一个双刃剑。它们可以极大地提高我们的工作效率,但同时也可能带来偏见和不公平。通过算法审计和监管,我们可以确保这些技术的进步不会以牺牲公平为代价。这不仅是技术的问题,更是我们作为技术使用者的责任。
    * \4 i; e0 L- p. z* t. j9 W9 c7 v2 {) D% _, e7 v: V! R
    最后,让我以一个有趣的比喻来归纳一下在招聘领域是用大模型的现状:想象一下,大模型就像一辆高速列车,它能够快速地带我们到达目的地,但如果不控制好方向,它也可能带我们偏离正确的轨道。因此,我们需要时刻保持警惕,确保技术的发展能够惠及每一个人。3 t9 M& ?1 R1 v( t' P) Y

    # Q8 b- b* A5 I# P; d原文链接7 `3 S" A6 x  q/ C

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  • TA的每日心情
    难过
    13 小时前
  • 签到天数: 2879 天

    [LV.Master]无

    沙发
    发表于 2024-12-14 10:06:59 | 只看该作者
    哈哈,xiejin兄弟关于大模型的种种分析都挺好的,其实,大模型和人也都是一样,人在招聘中选择候选人,跟自己的阅历(也是一种“大数据学习”)和在这种阅历上形成自己的个性也有影响,也会使自己戴上有色眼镜。所以筛选出多个候选人,然后由一个招聘组面试,招聘组多个人就是试图避免个人倾向性。
    % H/ Z9 z# g7 C( o) @& B' q
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