Uz mašīnmācīšanos balstīta neobjektivitātes novēršana nākotnes atlasē, kas balstīta uz mākslīgo intelektu

Mūsdienu cilvēkresursu vidē mākslīgā intelekta integrācija rada gan iespējas, gan izaicinājumus, jo īpaši personāla atlases jomā, kas aptver visus procesa posmus, sākot no kandidātu meklēšanas līdz gala atlasei. Tomēr šī integrācija nav bez problēmām. Neobjektīvi dati, kas izriet no vēsturiskiem datiem vai sabiedrības aizspriedumiem, var būt nozīmīgs šķērslis, kas var izraisīt diskriminējošu praksi. Pētījumā "Uz mašīnmācīšanos balstīta neobjektivitātes novēršana nākotnes atlasē, kas balstīta uz mākslīgo intelektu" mērķis ir analizēt esošas novirzes gan no cilvēka, gan no mākslīgā intelekta perspektīvas personāla atlases procesā. Tā ietvaros tiek meklētas atbildes uz šādiem pētījuma jautājumiem: kādas ir esošās neobjektivitātes personāla atlases procesā, gan tiešas, gan netiešas, un kā var efektīvi mazināt vai novērst novirzes personāla atlases procesā, izmantojot modelēšanas metodes nākotnes atlases sistēmās, kas balstītas uz mākslīgo intelektu. Izmantojot uz datiem balstītu pieeju un mašīnmācīšanās modeļu pielāgošanu, tiks atklāts, kāda veida novirzes pastāv atlases procesā un kā tās mazināt.