منذ 16 أيام
كشْفُ التحيّز في نماذج اللغة الكبيرة في سياق التوظيف المُقترَح
Nam Ho Koh, Joseph Plata, Joyce Chai

الملخص
سَمَحَت أنظمة تتبع الطلبات (ATS) لمديري المواهب والموظفين المُوظفين ولجنة القبول الجامعي بمعالجة كميات كبيرة من طلبات المرشحين المحتملين بفعالية. وكانت عملية التصفية هذه تقليديًا تُجرى يدويًا، مما أدى إلى حدوث عوائق كبيرة بسبب كثرة الطلبات، وتم إدخال العديد من حالات التحيز البشري. وظهور النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT، إلى جانب إمكانية تبني أساليب تلقائية حديثة لفحص الطلبات، يثير قضايا إضافية تتعلق بالتحيز والعدالة التي يجب معالجتها. في هذا المشروع، نهدف إلى تحديد وقياس حالات التحيز الاجتماعي في ChatGPT والنماذج اللغوية الكبيرة الأخرى التابعة لشركة OpenAI في سياق تقييم المرشحين، لإظهار كيف يمكن لاستخدام هذه النماذج أن يُعزز التحيزات والتمايزات القائمة في عملية التوظيف.