Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

How AI’s Bias Problem Can Affect Your Next Job Application

5:37
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 419839913 series 3474148
เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/how-ais-bias-problem-can-affect-your-next-job-application.
AI bias in recruitment is a growing concern for tech job seekers. Despite its potential for automating HR tasks, AI can perpetuate biases.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #ai-bias, #ai-bias-in-recruitment, #job-hunting, #tech-jobs, #ai-in-hiring, #deandi-in-recruitment, #hackernoon-job-board, #hackernoon-top-story, and more.
This story was written by: @amply. Learn more about this writer by checking @amply's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
AI bias in recruitment arises when systems and tools that are used to screen and select candidates, inadvertently perpetuate or even amplify existing prejudices. These biases often stem from the data these systems are trained on, which can reflect societal prejudices or historical hiring patterns. Names distinct to Black Americans had a lower likelihood of being listed as the best applicant. Names connected to Asian women and white men generally performed better.

  continue reading

318 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 419839913 series 3474148
เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/how-ais-bias-problem-can-affect-your-next-job-application.
AI bias in recruitment is a growing concern for tech job seekers. Despite its potential for automating HR tasks, AI can perpetuate biases.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #ai-bias, #ai-bias-in-recruitment, #job-hunting, #tech-jobs, #ai-in-hiring, #deandi-in-recruitment, #hackernoon-job-board, #hackernoon-top-story, and more.
This story was written by: @amply. Learn more about this writer by checking @amply's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
AI bias in recruitment arises when systems and tools that are used to screen and select candidates, inadvertently perpetuate or even amplify existing prejudices. These biases often stem from the data these systems are trained on, which can reflect societal prejudices or historical hiring patterns. Names distinct to Black Americans had a lower likelihood of being listed as the best applicant. Names connected to Asian women and white men generally performed better.

  continue reading

318 ตอน

모든 에피소드

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน

ฟังรายการนี้ในขณะที่คุณสำรวจ
เล่น