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自动语言处理经常用于人力资源 (HR) 部门，用于自动寻找候选人和评估简历。这些模型通常使用预先训练的语言模型，很难知道是否存在可能的偏见。最近，相互信息 (MI) 方法在获取与性别或种族等敏感变量无关的表示方面表现出色。但是，访问这些变量有时可能具有挑战性，并且在某些司法管辖区禁止使用它们。这些因素可能使检测和减轻偏见变得具有挑战性。在这种情况下，我们建议最小化候选人姓名与其简历或简历的潜在表示之间的 MI。该方法可以减轻敏感变量的偏见，而无需收集这些变量。我们首先将姓名表示投影到较小的空间中，以防止高维度中潜在的 MI 最小化问题，从而评估此方法。
在人力资源 AI 中实现公平
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