Show simple item record

dc.contributor.advisorWeitzenboeck, Emily Mary
dc.contributor.authorPiri, Bewar
dc.contributor.authorSafdar, Rehan
dc.date.accessioned2022-09-09T11:00:51Z
dc.date.available2022-09-09T11:00:51Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11250/3016855
dc.description.abstractVirksomheter ser økende behov for kompetente arbeidstakere, og det stilles stadig høyere krav til menneskers prestasjoner på arbeidsplassen. Som følge av den hyppige teknologiske utviklingen, samt den økende konkurransen blant ulike markedsaktører, ser virksomheter seg nærmest nødt til å benytte nye og mer moderne måter å rekruttere nye medarbeidere på. Utfordringen blir imidlertid å være i stand til å finne den rette kandidaten, blant mange andre dyktige kandidater, samtidig som det ikke påvirker effektiviteten til virksomheten på en negativ måte. Ut ifra de ulike mulighetene, har Kunstig intelligente systemer i ansettelsesprosesser blitt et mer kjent fenomen sammenliknet med tidligere. Kunstig intelligens-baserte systemer har potensialet til å blant annet effektivisere og forbedre ansettelsesprosesser, så vel som å velge ut kandidater basert på foretrukne preferanser, med utgangspunkt i maskinlæringsalgoritmer. I og med at kunstig intelligens går ut ifra algoritmer og historisk data, kan dette også by på personvernrettslige utfordringer. Tatt til betraktning at slike systemer er frie for menneskelig påvirkning i mange tilfeller, vil det også utfordre jobbsøkerens aktive rettigheter. Til tross for de mulighetene og utfordringene som slike systemer oppstiller, reguleres slik teknologi av personvernforordningens artikkel 22. Det er imidlertid forskjellige tolkninger av denne bestemmelsen, og det debatteres hyppig om hvorvidt denne artikkelen angir en rettighet til å protestere mot avgjørelser av slik karakter, eller om slike avgjørelser er forbudt. Forståelsen av denne bestemmelsen danner grunnlaget for oppgaven, og individers aktive rettigheter er avhengig av hvilken tolkning man går ut ifra.en_US
dc.description.abstractCompanies are seeing an increasing need for competent employees, and higher demands are being set on people's performance in the workplace. As a result of the frequent technological development, as well as the increasing competition among various market players, companies have to use new and more modern ways of recruiting new employees. The challenge, however, will be the ability to find the right candidate, among other skilled candidates, while not affecting the business in a negative manner. Based on the various possibilities, Artificial intelligent systems in hiring-processes have become a more familiar phenomenon compared to before. Artificial intelligence-based systems have the potential to, among other things, streamline and improve recruitment processes, as well as select candidates based on desired preferences, based on machine learning algorithms. As artificial intelligence is based on algorithms and historical data, this can also lead to data protection and privacy challenges. Considering that such systems are free from human involvement in many cases, it will also challenge the data subjects' active rights. Regardless of the possibilities and challenges posed by such systems, such technology is supervised by Article 22 of The General Data Protection Regulation. However, there are different interpretations of this provision, and it is frequently debated whether this article is to be interpreted either as a prohibition, or a right to object. The understanding of this provision forms the basis for this thesis, and the active rights of individuals depend on the interpretation on which it is based.en_US
dc.language.isonoben_US
dc.publisherOsloMet-Storbyuniversiteteten_US
dc.subjectPersonvernen_US
dc.subjectKunstig intelligensen_US
dc.subjectHelautomatiserte avgjørelseren_US
dc.subjectAnsettelsesprosesseren_US
dc.subjectAlgoritmeren_US
dc.subjectGDPRen_US
dc.titleBruk av helautomatiserte avgjørelser i ansettelsesprosesser -Den registrertes effektive rettigheter etter personvernforordningen i helautomatiserte ansettelsesprosesseren_US
dc.typeMaster thesisen_US
dc.description.versionpublishedVersionen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record