Analyse des dreifachen Schutzmechanismus
Das System hat ein umfassendes Qualitätskontrollsystem eingerichtet, um mögliche Verzerrungen bei der KI-Bewertung auszuschließen:
- Algorithmische TransparenzJede Bewertung wird geliefert mitAusführlicher Erläuternder Berichtz.B. "Sprachnote 8,5: 5 Fachbegriffe werden verwendet, aber es gibt 2 grammatikalische Fehler".
- Kanal für manuelle Kalibrierung: HR ist jederzeit verfügbarÄnderung der PunktegewichteDas System zeichnet diese Anpassungen für die Modelliteration auf.
- Systeme zur Erkennung von AbweichungenEingebauter Fairness-Algorithmus kennzeichnet Bewertungen, die geschlechts- oder rassensensible Wörter enthalten können
Bei länderübergreifenden Anwendungen wird die Plattform genutzt durchLokalisierte BewertungsmodelleBerücksichtigung von kulturellen Unterschieden. Bei der Beurteilung japanischer Bewerber wird beispielsweise die Gewichtung der Minuspunkte für direkte Negativmerkmale verringert. Tests haben gezeigt, dass nach einer dreimonatigen Kalibrierung der Unterschied in der Bewertung von Bewerbern unterschiedlicher ethnischer Herkunft von 151 TP3T auf 3,21 TP3T gesunken ist.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelEquip AI Interviews: Automatisieren Sie das Screening von BewerbernDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie gewährleistet Equip AI Interviews die Fairness und Genauigkeit der Bewertungsergebnisse?
