Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Fairness and Intersectional Non-Discrimination in Human Recommendation

Opis projektu

Jak radzić sobie z dyskryminacją w ramach rekrutacji opartej na algorytmach?

Zatrudnianie pracowników z użyciem algorytmów oznacza wykorzystanie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji (SI) celem wyszukiwania i selekcjonowania kandydatów na stanowisko pracy. Podobnie jak w przypadku innych zastosowań SI, tego rodzaju rekrutacja jest podatna na dyskryminację. Uwzględniając aspekty technologiczne, prawne i etyczne, badacze z finansowanego ze środków UE projektu FINDHR chcą usprawnić działania polegające na zapobieganiu, wykrywaniu i zarządzaniu dyskryminacją w procesie algorytmicznej rekrutacji pracowników oraz powiązanego z nią obszaru rekomendacji przez człowieka. Zespół projektu opracuje nowe metody określania ryzyka dyskryminacji, generowania mniej stronniczych wyników oraz włączania istotnej wiedzy ludzkiej. Celem badaczy jest również stworzenie procedur na potrzeby tworzenia programów, monitoringu i szkolenia. Po zakończeniu projektu wszystkie publikacje, programy, materiały szkoleniowe i zestawy danych powstałe w trakcie projektu zostaną udostępnione za darmo opinii publicznej na podstawie darmowej i otwartej licencji.

Cel

FINDHR is an interdisciplinary project that seeks to prevent, detect, and mitigate discrimination in AI. Our research will be contextualized within the technical, legal, and ethical problems of algorithmic hiring and the domain of human resources, but will also show how to manage discrimination risks in a broad class of applications involving human recommendation.

Through a context-sensitive, interdisciplinary approach, we will develop new technologies to measure discrimination risks, to create fairness-aware rankings and interventions, and to provide multi-stakeholder actionable interpretability. We will produce new technical guidance to perform impact assessment and algorithmic auditing, a protocol for equality monitoring, and a guide for fairness-aware AI software development. We will also design and deliver specialized skills training for developers and auditors of AI systems.

We ground our project in EU regulation and policy. As tackling discrimination risks in AI requires processing sensitive data, we will perform a targeted legal analysis of tensions between data protection regulation (including the GDPR) and anti-discrimination regulation in Europe. We will engage with underrepresented groups through multiple mechanisms including consultation with experts and participatory action research.

In our research, technology, law, and ethics are interwoven. The consortium includes leaders in algorithmic fairness and explainability research (UPF, UVA, UNIPI, MPI-SP), pioneers in the auditing of digital services (AW, ETICAS), and two industry partners that are leaders in their respective markets (ADE, RAND), complemented by experts in technology regulation (RU) and cross-cultural digital ethics (EUR), as well as worker representatives (ETUC) and two NGOs dedicated to fighting discrimination against women (WIDE+) and vulnerable populations (PRAK).

All outputs will be released as open access publications, open source software, open datasets, and open courseware.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-CL4-2021-HUMAN-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

UNIVERSIDAD POMPEU FABRA
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 745 184,63
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 745 184,63

Uczestnicy (12)

Partnerzy (1)

Moja broszura 0 0