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摘要：vadore（Valorisation des don'ees de recherche d'emploi）项目，收集法国公共就业服务的MLER，经济学家和专家，旨在推荐通过在法国旅行的大量专有数据（签名的合同和应用）来推荐最适合求职者[1]。根据《欧盟AI法》，人力资源算法被认为是高风险。 的确，数据显示偏见；例如，妇女可能会交易工资损失，以减少工作地点与房屋之间的距离。 危险是在数据中刻有偏见的算法。 我们已经表明，算法建议不比求职者的实际应用更偏见[2]。 我们可以做得更好吗？ 这个问题在算法公平，伦理和信息理论的十字路口提出了棘手的问题。 两个这样的问题是：i）确定人口水平的所需偏见； ii）在个人建议级别上行动。 实习将通过反事实推理来解决这两个问题[3]。 基本上，Vadore算法学习了模型S（x，y），以根据合同和应用程序表达求职者X的期望。 该模型将通过辅助模型丰富，例如预测工作Y的可取性，例如 预测下一个时间段的作业Y的申请数。 通过调整这些辅助模型在整个模型中的影响，我们希望增加建议的多样性（如果我是竞争成瘾者，我会得到哪些建议？ 等）。人力资源算法被认为是高风险。的确，数据显示偏见；例如，妇女可能会交易工资损失，以减少工作地点与房屋之间的距离。危险是在数据中刻有偏见的算法。我们已经表明，算法建议不比求职者的实际应用更偏见[2]。我们可以做得更好吗？这个问题在算法公平，伦理和信息理论的十字路口提出了棘手的问题。两个这样的问题是：i）确定人口水平的所需偏见； ii）在个人建议级别上行动。实习将通过反事实推理来解决这两个问题[3]。基本上，Vadore算法学习了模型S（x，y），以根据合同和应用程序表达求职者X的期望。该模型将通过辅助模型丰富，例如预测工作Y的可取性，例如预测下一个时间段的作业Y的申请数。通过调整这些辅助模型在整个模型中的影响，我们希望增加建议的多样性（如果我是竞争成瘾者，我会得到哪些建议？等）。仇恨比赛？如果我迫切需要找工作？值得注意的是，这种丰富的模型有望阐明用户行为之间性别差异的原因，例如在竞争厌恶 /食欲方面。
大师实习2025公平：更好地了解...
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