Artwork

المحتوى المقدم من HackerNoon. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة HackerNoon أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Player FM - تطبيق بودكاست
انتقل إلى وضع عدم الاتصال باستخدام تطبيق Player FM !

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

5:37
 
مشاركة
 

Manage episode 419839913 series 3474148
المحتوى المقدم من HackerNoon. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة HackerNoon أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.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

316 حلقات

Artwork
iconمشاركة
 
Manage episode 419839913 series 3474148
المحتوى المقدم من HackerNoon. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة HackerNoon أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.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

316 حلقات

Tous les épisodes

×
 
Loading …

مرحبًا بك في مشغل أف ام!

يقوم برنامج مشغل أف أم بمسح الويب للحصول على بودكاست عالية الجودة لتستمتع بها الآن. إنه أفضل تطبيق بودكاست ويعمل على أجهزة اندرويد والأيفون والويب. قم بالتسجيل لمزامنة الاشتراكات عبر الأجهزة.

 

دليل مرجعي سريع

حقوق الطبع والنشر 2025 | سياسة الخصوصية | شروط الخدمة | | حقوق النشر
استمع إلى هذا العرض أثناء الاستكشاف
تشغيل