Skip to main content

LUP Student Papers

LUND UNIVERSITY LIBRARIES

Bias inom AI-baserad rekrytering

Alm, Johanna LU ; Löwgren, Amanda LU and Melkersson, Elin LU (2021) SYSK16 20211
Department of Informatics
Abstract (Swedish)
Teknikens framsteg har förändrat stora delar av rekryteringsprocessen. Sedan
millenniumskiftet till år 2015 har erorna Digital Recruiting 1.0 och 2.0 transformerat rekryteringsbranschen tack vare internets etablering. Digital Recruiting 3.0 påbörjades då behovet av att inkludera tekniker med artificiell intelligens uppkom på grund av internet, då enorma mängder ansökningar behövde bearbetas. Dock har dessa tekniker presenterat nya utmaningar; att de enkelt riskerar att innehålla bias och därmed inte kan leverera etiska resultat, vilket leder till diskriminerande anställningsprocesser. Uppsatsen syftar till att
undersöka hur bias i AI-företags rekryteringstjänster uppkommer samt hur de arbetar med att minska dessa biaser. I litteraturen... (More)
Teknikens framsteg har förändrat stora delar av rekryteringsprocessen. Sedan
millenniumskiftet till år 2015 har erorna Digital Recruiting 1.0 och 2.0 transformerat rekryteringsbranschen tack vare internets etablering. Digital Recruiting 3.0 påbörjades då behovet av att inkludera tekniker med artificiell intelligens uppkom på grund av internet, då enorma mängder ansökningar behövde bearbetas. Dock har dessa tekniker presenterat nya utmaningar; att de enkelt riskerar att innehålla bias och därmed inte kan leverera etiska resultat, vilket leder till diskriminerande anställningsprocesser. Uppsatsen syftar till att
undersöka hur bias i AI-företags rekryteringstjänster uppkommer samt hur de arbetar med att minska dessa biaser. I litteraturen bearbetas begreppet AI och tillhörande tekniker, biaser samt Europeiska kommissionens riktlinjer för tillförlitlig AI. För att besvara forskningsfrågan genomfördes en kvalitativ studie där fyra AI-företag och ett rekryteringsbolag intervjuades om bias och hur de arbetar med bias. En diskussion förs kring vilka biaser som uppkommer samt hur detta kan leda till mindre bias. Studien visar hur olika biaser kan uppkomma på grund av olika komponenter och processer i liknande tjänster. Studien visar även hur företag
minskar bias i sina tjänster utifrån Europeiska kommissionens riktlinjer. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
author
Alm, Johanna LU ; Löwgren, Amanda LU and Melkersson, Elin LU
supervisor
organization
course
SYSK16 20211
year
type
M2 - Bachelor Degree
subject
keywords
bias inom AI, AI i rekrytering, artificiell intelligens, etik och AI
report number
INF21-04
language
Swedish
id
9046984
date added to LUP
2021-06-17 11:32:49
date last changed
2021-06-17 11:32:49
@misc{9046984,
  abstract     = {{Teknikens framsteg har förändrat stora delar av rekryteringsprocessen. Sedan 
millenniumskiftet till år 2015 har erorna Digital Recruiting 1.0 och 2.0 transformerat rekryteringsbranschen tack vare internets etablering. Digital Recruiting 3.0 påbörjades då behovet av att inkludera tekniker med artificiell intelligens uppkom på grund av internet, då enorma mängder ansökningar behövde bearbetas. Dock har dessa tekniker presenterat nya utmaningar; att de enkelt riskerar att innehålla bias och därmed inte kan leverera etiska resultat, vilket leder till diskriminerande anställningsprocesser. Uppsatsen syftar till att 
undersöka hur bias i AI-företags rekryteringstjänster uppkommer samt hur de arbetar med att minska dessa biaser. I litteraturen bearbetas begreppet AI och tillhörande tekniker, biaser samt Europeiska kommissionens riktlinjer för tillförlitlig AI. För att besvara forskningsfrågan genomfördes en kvalitativ studie där fyra AI-företag och ett rekryteringsbolag intervjuades om bias och hur de arbetar med bias. En diskussion förs kring vilka biaser som uppkommer samt hur detta kan leda till mindre bias. Studien visar hur olika biaser kan uppkomma på grund av olika komponenter och processer i liknande tjänster. Studien visar även hur företag 
minskar bias i sina tjänster utifrån Europeiska kommissionens riktlinjer.}},
  author       = {{Alm, Johanna and Löwgren, Amanda and Melkersson, Elin}},
  language     = {{swe}},
  note         = {{Student Paper}},
  title        = {{Bias inom AI-baserad rekrytering}},
  year         = {{2021}},
}