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Beyond Outcome Gaps: Process-Aware Fairness Diagnosis for LLM-based Multi-Agent Decision Systems
AI InsightLa recherche révèle un paradoxe clé : des résultats équitables peuvent masquer des processus injustes. Cela signifie qu’il ne suffit pas de s’appuyer sur le taux d’offre final pour évaluer un système de recrutement multi-agents, et que les jugements d’équité doivent être approfondis dans la trajectoire décisionnelle elle-même. Lorsqu’un système d’IA est composé de plusieurs agents prenant des décisions en collaboration, des biais cachés peuvent être présents à chaque étape de l’interaction, et pas seulement dans le résultat du terminal.Importance 62/100