<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Prepoved diskriminacije ter enakopravnost žensk in moških v postopkih zaposlovanja s pomočjo algoritemsko vodenih orodij za zaposlovanje</dc:title><dc:creator>Remec,	Maja	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Avbelj,	Matej	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>umetna inteligenca</dc:subject><dc:subject>sistemi UI</dc:subject><dc:subject>algoritmi</dc:subject><dc:subject>algoritemsko vodena orodja za zaposlovanje</dc:subject><dc:subject>človekove pravice</dc:subject><dc:subject>diskriminacija</dc:subject><dc:subject>enakopravnost žensk in moških</dc:subject><dc:description>Magistrsko delo obravnava vpliv (sistemov) umetne inteligence, zlasti algoritemsko vodenih orodij za zaposlovanje, na pojav diskriminacije ter neenakopravnosti žensk in moških v postopkih zaposlovanja. V ospredju je vprašanje, ali lahko umetna inteligenca kljub domnevni nevtralnosti reproducira obstoječe družbene pristranskosti, ter ali obstoječi pravni okvir na ravni EU zadostno ščiti pred takšnimi tveganji. Namen raziskave je preučiti konkretne primere diskriminacije, ovrednotiti pravno ureditev prepovedi diskriminacije in enakopravnosti spolov ter oblikovati smernice za učinkovitejšo regulacijo umetne inteligence na področju zaposlovanja. Za dosego zastavljenih ciljev magistrskega dela so bile v raziskavi uporabljene različne raziskovalne metode, in sicer normativno-dogmatična metoda za preučevanje pravnih norm, sociološka metoda za analizo vpliva umetne inteligence na diskriminacijo in (ne)enakopravnost spolov, deskriptivna metoda za prikaz posameznih primerov diskriminacije v praksi, analitična metoda za razčlenjevanje celote na posamezne pravne in praktične elemente, primerjalnopravna metoda za oceno sorodnih pravnih ureditev, zgodovinska metoda za osvetlitev razvoja sistemov UI ter podrobneje algoritemsko vodenih orodij za zaposlovanje, aksiološka metoda za vrednotenje pravnih rešitev z vidika temeljnih vrednot EU ter sintetična metoda za celovito povezovanje ugotovitev v zaključek. Rezultati analize kažejo, da umetna inteligenca pogosto temelji na zgodovinskih podatkih, ki odražajo pretekle pristranskosti in lahko vodijo v diskriminatorne odločitve. Ugotovljeno je bilo, da so mehanizmi, kot so človeški nadzor, transparentnost in presoja delovanja algoritmov, ključni za zmanjšanje teh tveganj. Pravni okvir EU sicer vključuje številne akte, ki urejajo prepoved diskriminacije in enakopravnost spolov, vendar ti pogosto niso dovolj specifični ali učinkoviti glede uporabe umetne inteligence na trgu dela. Magistrsko delo predstavlja prispevek k razumevanju pravnih izzivov v digitalni dobi. Ugotovitve so uporabne za zakonodajalce, delodajalce in razvijalce UI, saj opozarjajo na potrebo po celovitem in proaktivnem pristopu k preprečevanju diskriminacije, kakor tudi za širšo strokovno in splošno javnost, ki jo tematika zanima. Omejitev predstavlja hitrost tehnološkega razvoja, ki presega prilagodljivost obstoječih pravnih okvirjev, kar dodatno poudarja nujnost nadaljnje raziskave ter oblikovanja premišljenih in pravočasnih regulatornih odzivov.</dc:description><dc:publisher>M. Remec</dc:publisher><dc:date>2025</dc:date><dc:date>2026-05-14 12:32:23</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>13806</dc:identifier><dc:identifier>UDK: 34(043.2)</dc:identifier><dc:identifier>COBISS_ID: 273594627</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
