Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Mitigating Diversity Biases of AI in the Labor Market

Opis projektu

Większy obiektywizm modeli SI wykorzystywanych na rynku pracy

Z ostatniego badania Sage wynika, że 24 % firm wykorzystywało przetwarzanie języka naturalnego (ang. Natural Language Processing, NLP) w aplikacjach stosowanych przez działy zarządzania zasobami ludzkimi. Wadą NLP jest jednak fakt, że opiera się na modelach, które nie są obiektywne. W kontekście rekrutacji pracowników może to prowadzić do stronniczych decyzji, które są sprzeczne z celami Europejskiego filaru praw socjalnych i celami Organizacji Narodów Zjednoczonych (ONZ) w zakresie zrównoważonego rozwoju. Zespół finansowanego przez UE projektu BIAS zamierza poddać analizie, a następnie wprowadzić odpowiednie zmiany w algorytmach sztucznej inteligencji stosowanych na rynku pracy, tak by zmniejszyć ich stronniczość w obszarze różnorodności. W ramach projektu przeprowadzona zostanie weryfikacja poprawności projektu innowacyjnej technologii opartej na przetwarzaniu języka naturalnego i wnioskowaniu na podstawie przypadków (ang. Case Based Reasoning, CBR), która znajdzie zastosowanie w procesach rekrutacji pracowników.

Cel

Artificial Intelligence (AI) is increasingly used in the employment sector to manage and control individual workers. One type of AI is Natural Language Processing (NLP) based tools that can analyze text to make inferences or decisions. A recent Sage study found that 24% of companies used AI for hiring purposes. In an employment context, this can involve analyzing text created by an employee or recruitment candidate in order to assist management in deciding to invite a candidate for an interview, to training and employee engagement, or to monitor for infractions that could lead to disciplinary proceedings. However, the models that NLP-based systems are based on are biased. Additionally, it has been shown that bias in an underlying AI model is reproduced in applications based on that model). This can lead to biased decisions that run contrary to the goals of the European Pillar of Social Rights in relationship to work and employment, specifically Pillar 2 (Gender Equality), Pillar 3 (Equal Opportunity), Pillar 5 (Secure and Adaptable Employment) and the United Nations’ (UN) Sustainable Development Goals (SDGs), specifically SDG 5 (Gender Equality), SDG 8 (Decent Work and Economic Growth). It is therefore necessary to identify and mitigate biases that occur in applications used in a Human Resources Management (HRM) context. Addressing such concerns in an employment context is especially relevant, as most existing European studies on employment discrimination have indeed found that discrimination exists, both when considering individual diversity criteria and multiple criteria in intersectional analyses. In order to investigate and mitigate these biases, we apply this “BIAS”-project, for mitigating diversity biases of AI in the labor market. The chief technical objective of BIAS is the development of a proof-of-concept for an innovative technology based on Natural Language Processing (NLP) and Case Based Reasoning (CBR) for use in an HR recruitment use case.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: https://op.europa.eu/pl/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-CL4-2021-HUMAN-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET NTNU
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 1 110 924,00
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 1 408 463,75

Uczestnicy (7)

Partnerzy (1)

Moja broszura 0 0