Yapay zekâ yepyeni bir fırsat ancak bazı riskleri de taşıyor. Araştırmalar, insanlardaki önyargıların çoğunun yapay zekâ uygulamalarında da olduğunu gösteriyor. Sonuçta yapay zekâ algoritmalarının altında yine insan imzası var. İşe alımda gelecekte yapay zekâdan daha fazla destek alabiliriz ancak kusursuz olmadığını unutmamak şartıyla.

 

“İnsanlar söylediklerinizi ya da yaptıklarınızı unutur ama onlara neler hissettirdiğinizi asla unutmaz” diyor Maya Angelou. 10 yıldır kendi işimi yapıyorum, ancak öncesinde, kurumsal hayattayken, çeşitli mülakatlara katıldım. Bazı mülakatlarda gördüğüm saygısızlık, hatta aşağılamayı hâlâ hatırlıyorum. Özel hayatıma dair soruları, yargılayıcı ifadeleri, önyargılı yaklaşımları tehlike sinyalleri olarak algılamıştım. Böyle düşünen bir tek ben değilmişim. Araştırmalara göre iş arayanların yarısı, işe alım sürecindeki kötü deneyimleri nedeniyle teklifi geri çeviriyor.(1) İşveren markasına ve itibara yapılan onca yatırım, karşınızda o şirketi temsil eden birisinin tavrı yüzünden tamamen boşa gidebiliyor. Ancak işe alımın tek taraflı bir süreç olmadığı ve adayların da seçeneklerinin olacağını hesaba katmak gerekiyor.

Çeşitlilik ve Kapsayıcılık alanında çalışmaya başladığımda, yetenek kazanımında fırsat eşitliği sunulması üzerinde özellikle durmaya karar verdim. Herkese saygılı davranılmalı, her aday bireysel özellikleriyle değil, yeteneği ve yetkinliğiyle değerlendirilmeliydi. Kimse etnik kökeni, cinsiyeti, cinsel yönelimi, engellilik durumu, yaşı, dini, düşünme biçimi vb. özelliklerinden ötürü ayrımcılığa uğramamalıydı.

Aslında bir yandan işsizlik sorunu sürerken, yetenek açığı da büyüyor. Burada birbirinin benzeri adaylara yönelmek yerine çeşitliliği artırmak ve yetenek havuzunu genişletmek bir çözüm sunuyor. Adayların önyargısız değerlendirilmesini kolaylaştıracak yapay zekâ kullanımı da dünyada yayılıyor. Ancak ilk denemeler hüsranla sonuçlandı. Örneğin Amazon’un işe alımda kullandığı yapay zekâ destekli bilgisayar programının kadınlara karşı önyargılı olduğu ortaya çıktı. Netflix’de gösterilen Coded Bias (Kodlanmış Önyargı) isimli belgesel, algoritmaların sebep olduğu önyargıları örnekleriyle gözler önüne seriyor. Güvenlik için kullanılan yüz tanıma sistemlerinden, işe alım ve işten çıkarma kararlarını etkileyen programlara kadar, yapay zekâ önyargılardan arındırılmazsa, adaletten uzaklaşma riski büyük. Dolayısıyla yapay zekâ büyük kolaylık sağlayabilir ancak tek ve yüzde yüz güvenilir bir çözüm değil. Sonuçta yapay zekâyı da tasarlayan insanlar. İnsanların önyargılarını dönüştürmedikçe, yapay zekâdan da tamamen objektif olmasını bekleyemeyiz.

İşe alımda önyargıları azaltmak için eğitim ve yapılandırılmış mülakatlar

Önyargı; bir kişiye, gruba ya da olaya karşı yeterli gözlem ve bilgi olmaksızın bir yargıya sahip olma durumudur. Geçmişimizden, deneyimlerimizden, toplumsal klişelerden, medyadan ve kültürel bağlamdan etkilenerek, hızlı çıkarımlarda bulunuruz. Görev tanımlarından ilanlara, CV’lerin taranmasından mülakatlara tüm işe alım süreci önyargıların etkisini azaltmak üzere tasarlanabilir. Sadece insan kaynakları uzmanları değil, iş görüşmelerini yapan tüm profesyonellerin bilinçsiz önyargılar ve kapsayıcı işe alım eğitimlerini alması faydalı olacaktır. Kör işe alım (bir adayın ismi, cinsiyeti, etnik kökeni, fotoğrafı gibi kim olduğunu belli edebilecek tüm özelliklerinin gizlenmesi), yapılandırılmış mülakatlar (adaylara aynı soruların, aynı sırayla sorulması), yasalara aykırı soruların sorulmaması, birden fazla kişinin mülakatları gerçekleştirmesi, iş testleri gibi uygulamalı değerlendirmeler vb. ile işe alım sürecinde önyargılar azaltılabilir. İşe alımda gelecekte yapay zekâdan daha fazla destek alabiliriz ancak kusursuz olmadığını unutmamak şartıyla.

Arzu Pınar Demirel
Headline Diversity Kurucusu

 

 

• Kaynak:  HR Reporter, Recruitment team unwittingly recommends ChatGPT for job interview.
• Bilgi: Bu yazı, PERYÖN Dergi’nde Ağustos 2023’de yayınlanmıştır.