Monocolture algoritmiche nelle assunzioni mostrano disparità razziali
Uno studio che analizza 3 milioni di candidati e 4 milioni di domande esaminate da un unico fornitore di algoritmi rivela disparità razziali nei risultati di assunzione. Tra i candidati asiatici e neri, rispettivamente il 14,74% e il 25,87% delle domande sono state inviate a posizioni con impatto negativo secondo gli standard statunitensi sulla discriminazione sul lavoro. Inoltre, il 4% dei candidati che hanno fatto domanda per 10 posizioni è stato uniformemente respinto da tutte, superando le aspettative casuali. I risultati suggeriscono che la monocoltura algoritmica nelle assunzioni porta a modelli di rifiuto omogenei e pregiudizi razziali.
Fatti principali
- 3 milioni di candidati hanno inviato 4 milioni di domande
- Tutte le domande sono state esaminate da algoritmi dello stesso fornitore
- Il 14,74% delle domande dei candidati asiatici è andato a posizioni con impatto negativo
- Il 25,87% delle domande dei candidati neri è andato a posizioni con impatto negativo
- Il 4% dei candidati che hanno fatto domanda per 10 posizioni è stato respinto da tutte
- Il tasso di rifiuto uniforme è superiore a quanto previsto dal caso
- Lo studio utilizza gli standard statunitensi sulla discriminazione sul lavoro
- La monocoltura algoritmica porta a risultati omogenei
Entità
Luoghi
- United States