Designing fair AI for managing employees in organizations: a review, critique, and design agenda

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作者
Lionel Robert,Casey Pierce,Liz B. Marquis,Sangmi Kim,Rasha Alahmad
出处
期刊:Human-Computer Interaction [Taylor & Francis]
卷期号:35 (5-6): 545-575 被引量:148
标识
DOI:10.1080/07370024.2020.1735391
摘要

Organizations are rapidly deploying artificial intelligence (AI) systems to manage their workers. However, AI has been found at times to be unfair to workers. Unfairness toward workers has been associated with decreased worker effort and increased worker turnover. To avoid such problems, AI systems must be designed to support fairness and redress instances of unfairness. Despite the attention related to AI unfairness, there has not been a theoretical and systematic approach to developing a design agenda. This paper addresses the issue in three ways. First, we introduce the organizational justice theory, three different fairness types (distributive, procedural, interactional), and the frameworks for redressing instances of unfairness (retributive justice, restorative justice). Second, we review the design literature that specifically focuses on issues of AI fairness in organizations. Third, we propose a design agenda for AI fairness in organizations that applies each of the fairness types to organizational scenarios. Then, the paper concludes with implications for future research.
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