Dünya

BBC tartışıyor; Yapay Zeka yazılımı hurdaya mı çıkıyor ?

Yapay zeka, iş başvurularının kabulü ya da reddinde nasıl bir rol oynuyor?

Yapay zeka ile en iyi adayları seçmek, hangi şekilde yaklaşırsanız yaklaşın zorlu bir iş.

Açıkçası, başvurumun bir insan tarafından değil de bir bilgisayar tarafından değerlendirildiğini bilmek biraz stresliydi.

Profesyonel bir gazeteci olarak yakın zamanda yeni bir işe başvurdum. İşe alım sürecinin ilk aşamasında ise yayıncı, evde çevrimiçi olarak bana bir dizi basit oyun oynattı.

Oyunlar arasında iki kutudaki noktaların sayısını hızlıca saymak, para kazanmak için bir balonu patlatmadan şişirmek ve duyguları yüz ifadeleriyle eşleştirmek vardı.

Sonra bir yapay zeka yazılımı kişiliğimi değerlendirdi. Hiçbir insanın sonucuna karışamadığı bu değerlendirme sonucunda da testi ya geçtim ya da kaldım.

Ama ben şunu merak ediyorum: Bir bilgisayarın iş başvurunuzu kabul etmesi veya reddetmesi adil mi?

O halde yapay zekayla işe alımın hızla büyüyen dünyasına hoş geldiniz!

Yapay zeka işe alım uzmanları tarafından 10 yıldır kullanılsa da, teknoloji son yıllarda büyük ölçüde gelişti. Covid-19’un herkesi eve kapattığı günlerde hızlı sonuçları sayesinde de epeyce ilgi gördü.

Beni yukarıdaki teste tabi tutan yapay zeka yazılımı, Pymetrics adlı New York merkezli bir firma tarafından üretildi.

Sorular ve onlara vereceğiniz yanıtlar, iş arayanın kişiliğinin ve zekasının çeşitli yönlerini, risk toleransını ve durumlara ne kadar hızlı tepki verdiğini değerlendirmek için tasarlandı. Ya da Pymetrics şirketinin dediği gibi, “bilişsel ve duygusal özellikleri sadece 25 dakikada adil ve doğru bir şekilde ölçebilmek” için.

Bu yapay zeka yazılım McDonald’s, JP Morgan bankası, muhasebe firması PWC ve gıda grubu Kraft Heinz gibi bazı çokuluslu şirketlerin ilk işe alım süreçlerinde kullanılmakta. Bu testi geçmeniz durumunda bir insan kaynakları uzmanı ile görüşebiliyorsunuz.

Amaç daha büyük bir havuza sahip olmak

Pymetrics’in kurucusu Frida Polli, söz konusu yapay zeka uygulamasının, firmaların çok daha geniş bir başvuru havuzuna sahip olmak ve adayların hangilerinin o işte daha başarılı olacağına dair fikir edinmek amaçlı olduğunu söylüyor.

Herkesin amacının doğru iş ya da doğru işçi olduğunu söyleyen Polli, yapay zeka sistemlerini akıllıca kullanmanın herkesin yararına olduğunu dile getiriyor.

Utah merkezli HireVue da başka bir yapay zeka işe alım yazılım sağlayıcısı. Mülakatlardaki ses ve görüntüyü kaydeden yazılım, sesi deşifre ederek metne dönüştürüyor. Ardından ise algoritma “biz” yerine “ben” kullanımlarını ekip çalışması için analiz ediyor.

İşe alım şirketi, HireVue’nun mülakatları gerçekleştirip adayları reddetme izni sunabiliyor. Ya da insan kaynakları uzmanları, yazılıml aracılığıyla kendileri bir görüşme gerçekleştirebiliyor.

HireVue, Eylül 2019 itibarıyla yüzde 20’si yapay zeka yazılımı ile olmak üzere toplamda 12 milyon mülakat gerçekleştirildiğini söylüyor. Yüzde 80’lik diğer kısımdaki mülakatlar ise bir insan görüşmeciyle yapıldı. Toplam görüşme sayısı 2021’de ise aynı görüşme oranlarıyla 19 milyona yükseldi.

İlk olarak 2016’da bu hizmeti sunmaya başlayan HireVue’nin kullanıcılarından birisi de seyahat şirketi Sabre.

Amazon, yapay zeka yazılımını hurdaya çıkardı

Peki, yapay zeka yazılımları ile işe alım, kaygı duyulacak bir şey değil mi?

Online perakende devi kurucusunun Jeff Bezos olduğu  Amazon, 2018’de kadın adayları dezavantajlı kıldığı için işe alımda kullandığı sistemden vazgeçtiğini bildirildi.

Reuters haber ajansında, Amazon’un yapay zeka sisteminin erkek adayların daha tercih edilebilir bulduğuna yönelik bir haber yer aldı. Bunun sebebi olarak da erkek özgeçmişlerinde teknoloji endüstrisi deneyiminin daha sık yer alması gösterildi. Amazon ise konuya ilişkin yorum yapmayı reddetti.

‘İskoç aksanı ve alışılmadık kelimeler zorluk yaratıyor’
İngiltere’deki iş psikolojisi danışmanlığı üzerine çalışan Pearn Kandola’dan James Meachin iş alımı uzmanlarından birisi. Meachin, yapay zeka sistemlerinin hala bazı zorlukları olduğundan bahsediyor:

“Adayları yapay zeka ile seçmenin ilk adımı söylediklerini veya yazdıklarını doğru bir biçimde ayrıştırmaktır. Google, Amazon ve Apple’ın ses asistanları da bunu yapabiliyor ama insanların ne dediğini yüzde yüz bir biçimde anlamıyor. Mesela İskoç aksanları, alışılmadık kelimeler ve ifadeler zorluk teşkil edebiliyor.

“Yapay zeka sistemi söylenenleri doğru bir şekilde yazabildi diyelim; ikinci ve daha büyük zorluk bu kelimelerde yatan anlamı, nüansı, bağlamı tespit edebilmektir. Yapay zeka sistemleri bunu anlamayabilir. Bunun aksine bir insan, sohbetin neye karşılık geldiğini net bir biçimde anlayabilir.”

‘Zorlu testler olmazsa kadınlar ve beyaz olmayanlar gözden kaçacak’
Oxford Üniversitesi’nde yapay zeka alanında uzman bir araştırma görevlisi Prof. Sandra Wachter ise “Eğer ki, insanlar işe alımda yapay zeka kullanmanın sadece faydalarından söz ederse bu beni epey endişelendirir” diyor.

Prof. Wachter sözlerine şöyle açıklık getiriyor:

“Makine öğrenimi aynı temel üzerinde çalışır: Bir sürü veriyi gözden geçirir, kalıplar ve benzerlikler bulur.

Oxford profesörleri kimlerdi?

“Yani işe alımlarda da sahip olduğunuz veriler, geçmiş başarılı adaylara bakmaktır. Geçmişteki tepe kadrolarınız kimlerdi, geçmişte Oxford profesörleri kimlerdi? Bu durumlarda algoritmalar hep daha fazla erkek seçecektir.

“Risk şu ki, zorlu testler olmazsa, kadınlar ve beyaz olmayan insanlar gözden kaçacaktır.”

Prof. Wachter geçtiğimiz yıl, şirketlerin ve diğer kuruluşların yalnızca işe alımları için değil, tüm ticari operasyonlarında kullanılan yapay zeka sistemlerinde önyargılı olmaktan kaçınmak adına bir makale kaleme aldı. Daha sonra ise çözüm önerileri Amazon tarafından kabul edildi.

‘Zorlu testler olmazsa kadınlar ve beyaz olmayanlar gözden kaçacak’
Oxford Üniversitesi‘nde yapay zeka alanında uzman bir araştırma görevlisi Prof. Sandra Wachter ise “Eğer ki, insanlar işe alımda yapay zeka kullanmanın sadece faydalarından söz ederse bu beni epey endişelendirir” diyor.

Prof. Wachter sözlerine şöyle açıklık getiriyor:

“Makine öğrenimi aynı temel üzerinde çalışır: Bir sürü veriyi gözden geçirir, kalıplar ve benzerlikler bulur.

“Yani işe alımlarda da sahip olduğunuz veriler, geçmiş başarılı adaylara bakmaktır. Geçmişteki tepe kadrolarınız kimlerdi, geçmişte Oxford profesörleri kimlerdi? Bu durumlarda algoritmalar hep daha fazla erkek seçecektir.

“Risk şu ki, zorlu testler olmazsa, kadınlar ve beyaz olmayan insanlar gözden kaçacaktır.”

Prof. Wachter geçtiğimiz yıl, şirketlerin ve diğer kuruluşların yalnızca işe alımları için değil, tüm ticari operasyonlarında kullanılan yapay zeka sistemlerinde önyargılı olmaktan kaçınmak adına bir makale kaleme aldı. Daha sonra ise çözüm önerileri Amazon tarafından kabul edildi.
Andrea Murad
BBC İş Dünyası Muhabiri

Etiketler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu
Kapalı
Kapalı