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Neufast 특허 출원 중인 Debiased AI의 과학

우리의 사명은 귀하와 귀하의 후보자에게 편견 없이 매력적이고 매우 정확한 채용을 제공하는 것입니다. 우리는 깊이 있는 과학적 다층 편향 제거 AI/ML 모델을 통해 점수가 항상 유효하고 신뢰할 수 있으며 공정하도록 보장합니다.

시각, 청각 및 텍스트 기반 분석

컴퓨터 비전, 음성 인식 및 자연어 처리 기술을 기반으로 후보자의 동영상에서 겉보기 특징, 운율 특징 및 의미 특징을 추출합니다.

Visual channel for apparent feature extraction

명백한 특징 추출을 위한 시각적 채널

얼굴 표정, 제스처와 같은 겉보기 특징은 컴퓨터 비전 기술을 통해 암묵적으로 추출됩니다.

cloud computing

운율 특징 추출을 위한 오디오 채널

음조, 속도, 리듬과 같은 운율 특징은 오디오 분석 기술에 의해 암묵적으로 추출됩니다.

Semantic feature extraction

시맨틱 특징 추출을 위한 텍스트 채널

문맥 인식을 통한 자연어 처리 기법으로 후보자 구술 텍스트의 통사적, 의미적 의미 추출

Neufast 특허 출원 중인 Debiased AI
모델 아키텍처

특허 출원 중인 Debiased AI 모델은 복잡한 작업 중심의 적응형 가중치 체계를 사용하여 시청각 및 의미론적 기능을 포괄적인 방식으로 분석하여 지원자의 인상 점수 및 잠재적 업무 성과 점수를 추론합니다.

AI model architecture

Debiased AI 모델의 훈련

Video Interview

비주얼, 오디오 및 텍스트 채널

(딥러닝 모델)

Apparent Features

명백한

특징

Prosody Features

작시법

특징

Semantic Features
Customized Regression

맞춤형 회귀

Impression / Competency Scores

인상 / 역량 점수

시맨틱

특징

윤리적 AI 모델 개발의 내부 거버넌스

Neufast는 2018년 12월 유럽 위원회에서 발표한 신뢰할 수 있는 AI에 대한 윤리 지침에 따라 AI의 운영, 개발 및 적용에서 윤리적 AI 및 데이터 윤리를 수용합니다[1]. 채용에서 AI의 윤리적 개발 및 사용을 보장하기 위해 Neufast의 데이터 주석 및 AI 모델 개발 프로세스는 내부 데이터 거버넌스를 위한 AI의 7가지 윤리 원칙(1. 책임, 2. 인간 감독, 3. 투명성 및 해석 가능성, 4)을 따릅니다. . 데이터 프라이버시, 5. 공정성, 6. 유익한 AI, 7. 신뢰성, 견고성 및 보안 [2]. Neufast의 특허 출원 중인 Debiased AI가 내린 결정은 개인 식별 정보(PII)가 수정되므로 설명 가능하고 투명하며 공정합니다. Neufast의 특허 출원 중인 Debiased AI 시스템은 인간 중심으로 설계되었습니다[3].

Data Preparation
  • 일부 특정 그룹에 유리한 편향된 모델로 이어지는 교육 데이터 수집 조작 없음

  • 다른 그룹의 데이터 분포를 변경하는 데이터 전처리 없음

​데이터 준비

AI Model
  • 모델 구축 프로세스의 모든 주요 측면을 검토합니다.

  • 현저한 수치 결과가 시트에 복사됩니다.

  • 표준 모델 교육 프로세스의 모든 중요한 편차는 잘 문서화되어 있습니다.

모델 빌딩 및
훈련

AI model testing
  • 부정적 영향 평가는 훈련된 AI 모델이 인구통계, 교육 배경 또는 고객이 정의한 기타 그룹에 대해 UGESP의 4/5 규칙*을 준수하는지 평가하기 위해 수행됩니다.

모델 테스트

*참고: 고용평등위원회, 공직자위원회 등 1978. 직원 선발 절차에 대한 통일된 지침. Federal Register 43, 166(1978), 38290–38315.

​인상 성능 평가

Neufast의 특허 출원 중인 Debiased AI 비디오 평가 도구는 세 가지 관점을 통해 다른 사람에게 긍정적인 인상을 주는 응시자의 능력을 평가합니다.

침착

자신감

긍정적인 감정

​동기 평가

Neufast의 Debiased AI 비디오 평가 도구는 개인-직무 적합성 및 인재 유지를 위해 업무 관련 행동을 시작하려는 후보자의 동기를 식별합니다.

​Assessment of Motivation

평가
근무 실적

Neufast의 역량 모델은 작업 성과에 대한 누적된 연구에서 구축됩니다. 응시자는 작업, 상황 및 적응 성과를 통해 평가됩니다.

직무 설명에 나열된 역할 책임 및 활동을 수행하는 것을 포함하는 직무별 행동으로 구성됩니다.

Task Performance

직무 및 역할 책임

리더십 및 관리 행동


성능

직무 및 역할 책임

리더십 및 관리 행동

직무 및 역할 책임

리더십 및 관리 행동

직무 및 역할 책임

리더십 및 관리 행동

Contextual Performance

작업 수행을 촉진하고 조직 목표 달성을 달성하는 데 필요한 더 넓은 조직적, 사회적 또는 심리적 환경을 유지하거나 개선하는 데 도움이 되는 비직무 특정 행동으로 구성됩니다.

관계 및 커뮤니케이션

상황별 실적

유연하고 역동적인 업무 상황에 빠르게 적응하기 위해 요구되는 행동과 태도로 구성

Adaptive Performance

적응과 변화

적응형 성능

신뢰성 연구

우리의 AI 비디오 평가 도구는 고객의 내부 평가에 대해 매우 신뢰할 수 있고 정확합니다. AI 점수를 HR(클라이언트) 내부 평가와 비교하여 제품의 효율성을 분석했습니다. 

신뢰성​에 대한 Cronbach의 알파 > 0.7(1점 만점)

0.3 - 0.6(1에서 1) 양성 Pearson 상관관계는 역량 수준에서 p<0.05 유의 수준에서 HR 후보자 평가와 높은 상관관계가 있습니다.

F1 분류 정확도는 역량 수준에서 최대 98%에 이릅니다.

Reliablity study

참조: 

1. 신뢰할 수 있는 AI를 위한 윤리 지침, 인공 지능에 관한 고위급 전문가 그룹(HLEG), 유럽 위원회, 2018년 12월.


2. 인공 지능의 윤리적 개발 및 사용에 관한 지침, 홍콩 개인 정보 보호 위원회 사무국.

3. Neufast Limited 미국 특허청 출원 번호 63/335,756; 확인번호 7481. 

 

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