バイアス制御戦略
AIの評価には偏りが生じる可能性がありますが、Equip AIインタビューでは、以下のような多層的な仕組みにより公平性を確保しています：
システム内蔵の安全装置
- 解釈的評価例：「この答案は技術的根拠（30点）、実践的な例（30点）、解決策の革新的な性質（25点）が完全に含まれているため、85点である。
- マニュアル・レビュー・チャンネル採用担当者はいつでも手動でスコアを変更することができ、システムは反復的なモデル最適化のために修正データを記録します。
ベストプラクティスの推奨
- 重要なポジションについて、複数人によるレビューの仕組みを設ける（例えば、3人が独立して採点し、平均値を取る）。
- AIの得点と人間の得点の差の割合を定期的にサンプリングする。
- 文化的適切性」のような主観的次元の具体的なパフォーマンス指標は、評価基準の中で明確に定義されている。
補足プログラム
プラットフォームが提供する「ブラインド・レビュー・モデル」を取り入れることをお勧めします。これは、受験者の性別や年齢といった機密情報を隠し、回答そのものの質のみを評価するものです。
この答えは記事から得たものである。EquipのAI面接：候補者の面接スクリーニングを自動化について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AI面接評価における潜在的なバイアス問題を回避するには？
