Artwork

محتوای ارائه شده توسط Benoit Hardy-Vallée. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط Benoit Hardy-Vallée یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal
Player FM - برنامه پادکست
با برنامه Player FM !

Achieving Fairness in Algorithmic Decision Making in HR

29:08
 
اشتراک گذاری
 

Manage episode 354749391 series 3428014
محتوای ارائه شده توسط Benoit Hardy-Vallée. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط Benoit Hardy-Vallée یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal

Join us on this episode as we dive into the complex world of algorithmic fairness in HR with Manish Raghavan, Assistant Professor of Information Technology at the MIT Sloan School of Management. Discover the challenges and opportunities of using algorithms to make decisions about people, and learn about the importance of preventing algorithms from replicating discriminatory and unfair human decision-making. Get insights into the distinction between procedural fairness and outcome fairness, and understand why the deployment environment of a machine learning model is just as crucial as the technology itself. Gain a deeper understanding of the scoring mechanism behind algorithmic tools, and the potential dangers and consequences of their use. Learn how common signals in assessments can result in similar assessments across organizations and what it takes to achieve fairness in algorithmic decision-making in HR.
Manish page at MIT
Follow Manish on LinkedIn

  continue reading

42 قسمت

Artwork
iconاشتراک گذاری
 
Manage episode 354749391 series 3428014
محتوای ارائه شده توسط Benoit Hardy-Vallée. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط Benoit Hardy-Vallée یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal

Join us on this episode as we dive into the complex world of algorithmic fairness in HR with Manish Raghavan, Assistant Professor of Information Technology at the MIT Sloan School of Management. Discover the challenges and opportunities of using algorithms to make decisions about people, and learn about the importance of preventing algorithms from replicating discriminatory and unfair human decision-making. Get insights into the distinction between procedural fairness and outcome fairness, and understand why the deployment environment of a machine learning model is just as crucial as the technology itself. Gain a deeper understanding of the scoring mechanism behind algorithmic tools, and the potential dangers and consequences of their use. Learn how common signals in assessments can result in similar assessments across organizations and what it takes to achieve fairness in algorithmic decision-making in HR.
Manish page at MIT
Follow Manish on LinkedIn

  continue reading

42 قسمت

Усі епізоди

×
 
Loading …

به Player FM خوش آمدید!

Player FM در سراسر وب را برای یافتن پادکست های با کیفیت اسکن می کند تا همین الان لذت ببرید. این بهترین برنامه ی پادکست است که در اندروید، آیفون و وب کار می کند. ثبت نام کنید تا اشتراک های شما در بین دستگاه های مختلف همگام سازی شود.

 

راهنمای مرجع سریع

در حین کاوش به این نمایش گوش دهید
پخش