他们对男性进行评估并给

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再次感谢您加入我们。我是你们的主持人布莱恩肯尼你们一直在收听这是哈佛商学院的官方播客也是哈佛商业评论播客网络的一部分。关闭为什么仅靠技术无法解决人工智能的偏见问题年月日作者迈克尔布兰丁工程师们设计了公平排名算法以防止人工智能边缘化某些群体。虽然这些工具有所帮助但的研究发现它们无法完全克服最顽固的偏见来源人。

在混乱的网络世界中当决定在上观看哪部电影或在搜索中看起来很有前途的海鲜餐厅时很少有人能抗拒自动排名的便利。但在寻找求职者或某人做基本家务时让算法完成工作往往会造成人员伤亡。也许传统上雇用男性的 美国电话号码列表 人存在偏见。在热门招聘网站上进行搜索似乎是寻找潜在候选人的一种中立方式但其底层技术可能会排除包括女性在内的代表性不足的群体从而加剧偏见。例如研究表明与具有相同经验的男性相比女性在流行的在线自由职业网站上收到的就业评论较少而缺乏评论可能会降低女性在人才搜索算法中的排名。





哈佛商学院助理教授解释说也许传统上雇用男性的人存在偏见。予男性很高的排名然后男性总是在名单上排名靠前即使女性也能胜任这项工作。为了消除排名偏差网络开发人员创建了公平排名算法试图在搜索查询中提供更公平的相关结果列表。例如公平排名算法可以确保女性和其他代表性不足的群体包括有色人种的代表性与其在更广泛的合格候选人中的比例相匹配。公平的算法还可能改变排名最高的申请人理论上为各种候选人提供更多机会进入招聘公司的候选名单。