YAPAY ZEKA VE İŞE ALIM SÜREÇLERİNDE TARAFSIZLIK

YAPAY ZEKA ALGORİTMALARI İŞE ALIMDA ADALETSİZLİĞE YOL AÇIYOR MU?

YÜZ TANIMA, DİL İŞLEMİ, SOSYAL MEDYA TARAMASINDA ALGORİTMA ÖNYARGISI

NEVİN BİLGİN 

Günümüzde yapay zekânın kullanımı hızla artmaktadır ve insan kaynakları yönetimindeki işe alım süreçlerinde de yapay zekâ teknolojilerinin etkisi giderek belirginleşmektedir. Ancak yapay zeka algoritmaları ne kadar adaletli olabilmektedir? Yüz tanıma sistemi veya sosyal medya taraması ile işe alımda yapay zeka ne kadar tarafsız kalabilmektedir, ırksal tercihlere ya da cinsiyet tercihlerine girmekte midir? Dil işlemede kültürel farklılıkları ne kadar gözetebilmektedir? 

Yapay zeka aday havuzunu genişletmek, başvuruları değerlendirmek ve en uygun adayları seçmek için daha fazla kullanılır hale gelmiştir. 

Yapay zeka tabanlı sistemler, özgeçmiş taraması, yetenek değerlendirmesi ve mülakat süreçlerinde hem zaman hem de maliyet tasarrufu sağlarken, insan hatasını azaltarak daha objektif ve adil sonuçlar elde edilmesine katkı sunmaktadır. Ayrıca yapay zekâ algoritmaları, adayların beceri ve yetkinliklerini analiz ederek gelecekteki performanslarını öngörmede işverenlere yardımcı olmaktadır.

ARAŞTIRMA BULGULARI VE SONUÇLAR

Yapılan araştırmalarda  insan kaynakları yönetiminde işe alım süreçlerinde yapay zekâ kullanımı incelenmektedir. Sonuçlara göre;, özel sektörde yapay zeka kullanımı kamu sektörüne göre daha yaygındır. Katılımcılar genel olarak, yapay zekânın işe alım süreçlerinde zaman ve maliyet tasarrufu sağladığını, adil ve önyargısız değerlendirmelere katkıda bulunduğunu belirtmiştir. Bununla birlikte, organizasyon-birey uyumu ve organizasyona uyum gibi konularda insan faktörünün önemli bir rol oynadığı da vurgulanmaktadır.

YAPAY ZEKA VE TARAFSIZLIK

Yapay zekânın işe alım süreçlerinde tarafsız olabilme potansiyeli, önemli avantajlar sunmasına rağmen bazı zorluklar da barındırmaktadır. Bu avantajlar ve zorluklar şöyle detaylandırılabilir.

Avantajlar:

Objektif Değerlendirme: Yapay zekâ sistemleri, adayları belirli kriterlere göre objektif bir şekilde değerlendirir, böylece insan kaynaklı önyargıları azaltarak adil sonuçlar elde edilmesine katkı sağlar.

Hız ve Verimlilik: Yapay zekâ, büyük veri kümelerini hızlı ve doğru bir şekilde analiz eder, bu da işe alım süreçlerini hızlandırarak maliyetleri düşürür.

Adil Değerlendirme: Adayların yetenek ve deneyimlerini tarafsız olarak değerlendirerek daha adil bir işe alım süreci sağlar.

Zorluklar:

Algoritmik Önyargılar: Yapay zeka sistemlerinin eğitildiği veri setlerindeki önyargılar, algoritmalarda da önyargılara neden olabilir ve işe alım süreçlerinde ayrımcılığa yol açabilir.

Gizlilik ve Güvenlik: Yapay zekânın kullanımı, kişisel verilerin gizliliği ve güvenliği konusunda endişe yaratır. Verilerin güvenli bir şekilde işlenmesi ve saklanması gerekmektedir.

İnsan Faktörü: Yapay zeka, organizasyon-birey uyumu ve örgüt kültürü değerlendirmelerinde insan faktörünün rolünü azaltabilir. Bu yüzden, insan kaynakları profesyonellerinin sürece dahil olması önemlidir.

KAMU VE ÖZEL SEKTÖRDE YAPAY ZEKA KULLANIMI

Kamu sektöründe yapay zekâ kullanımı özel sektöre göre daha sınırlıdır. Bu durumun hem olumlu hem de olumsuz sonuçları vardır:

Olumlu Sonuçlar: İnsan temelli karar alma süreçlerinin korunması, adaylar arasında daha insani bir değerlendirme yapılmasını sağlar ve önyargı riskini azaltır.

Olumsuz Sonuçlar: Yapay zekânın hız ve verimliliğinden yararlanmamak, işe alım süreçlerini daha uzun ve maliyetli hale getirebilir. Ayrıca, en uygun adayların belirlenmesinde fırsatlar kaçabilir.

Özel sektörde yapay zekâ kullanımının yaygınlaşması, verimlilik ve adalet açısından önemli avantajlar sunmaktadır. Ancak, yapay zekâ sistemlerinin doğru ve etik bir şekilde tasarlanması ve uygulanması büyük önem taşır.

Yapay zeka teknolojilerinin işe alım süreçlerinde etkin ve adil kullanımı, hem işverenlerin hem de adayların kazanımlarını maksimize ederek iş dünyasında daha verimli bir ortam yaratabilir. 

Yapay zekanın kamu ve özel sektörde işe alım süreçlerine entegre edilmesi, verimliliği artırarak ve adil değerlendirmeler sağlayarak her iki sektörde de önemli kazanımlar sunmaktadır. 

Bununla birlikte, yapay zekânın etik ve doğru kullanımı büyük önem taşır. Tarafsızlık, aday mahremiyetine saygı ve veri güvenliği, bu teknolojilerin başarılı bir şekilde entegrasyonu için kritik faktörlerdir.

Yüz Tanıma Algoritmalarında Ayrımcılık: Özellikle yüz tanıma algoritmaları, işe alım ve güvenlik sistemlerinde kullanıldığında sorun yaratabilir. Örneğin, yüz tanıma teknolojisi geliştiren bazı algoritmalar, siyahiler ve diğer etnik azınlık gruplarını tanımada hata yapma eğilimindedir. Bu durum, işe alım süreçlerinde adaletsizliğe yol açabilir ve belirli grupların ayrımcılığa uğramasına sebep olabilir.

Dil İşleme Algoritmalarında Cinsiyet ve Irk Önyargıları: Dil işleme teknolojileri, özgeçmiş tarama ve mülakat analizlerinde kullanıldığında adaletsizlikler yaratabilir. Örneğin, bir algoritma geçmiş verilerle eğitilmişse, belirli cinsiyet ya da etnik grupların lehine veya aleyhine çalışabilir. Bu, bazı adayların değerlendirme dışı bırakılmasına neden olabilir. Örneğin, geçmiş işe alım verilerinde erkek adaylar tercih edilmişse, algoritma da bu eğilimi sürdürebilir.

Sosyal Medya Taramasında Önyargılar: İşe alım süreçlerinde sosyal medya profilleri ve geçmiş kayıtlar da analiz edilebilmektedir. Ancak algoritmalar, adayların geçmişine dayanarak önyargılı bir değerlendirme yapabilir. Özellikle farklı kültürlerden gelen adayların sosyal medya içerikleri yanlış yorumlanabilir ve bu da eşit olmayan sonuçlar doğurabilir.

Kaynakça: 

https://dergipark.org.tr/tr/pub/tje/issue/87440/1514895?form=MG0AV3

https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3592726?form=MG0AV3

https://acikerisim.medipol.edu.tr/xmlui/handle/20.500.12511/8012?form=MG0AV3

https://www.haberler.com/teknoloji/ise-alim-uzmanlarinin-yuzde-62-sinin-yapay-17932650-haberi/?form=MG0AV3