AI röportajları adaylara karşı ayrımcılık yapıyor mu?
İş liderleri yapay zekayı işe alım stratejilerine dahil ediyorlar, vaat eden aerodinamik ve adil süreçler. Ama bu gerçekten böyle mi? AI'nın aday tedarik, tarama ve görüşmede mevcut kullanımının ortadan kaldırılması değil, aslında önyargıları sürdürmesi mümkün müdür? Ve eğer gerçekte olan busa, bu durumu nasıl tersine çevirebilir ve yapay zeka ile çalışan işe alımdaki önyargıyı nasıl azaltabiliriz? Bu makalede, yapay zeka ile çalışan görüşmelerde önyargı nedenlerini araştıracağız, işe alımdaki bazı gerçek yaşam örneklerini inceleyeceğiz ve önyargıları ve ayrımcılığı ortadan kaldırırken AI'yı uygulamalarınıza entegre edebileceğinizden emin olmanız için 5 yol önereceğiz.
Yapay zeka ile çalışan görüşmelerde önyargıya neden olan nedir?
Yapay zeka ile çalışan bir görüşme sisteminin adaylar hakkında önyargılı değerlendirmeler yapmasının birçok nedeni vardır. En yaygın nedenleri ve sonuçlandırdıkları önyargı türünü keşfedelim.
Önyargılı eğitim verileri tarihsel önyargıya neden olur
Yapay zekadaki en yaygın önyargı nedeni, işletmeler genellikle adalet için iyice kontrol etmek için mücadele ettikleri için onu eğitmek için kullanılan verilerden kaynaklanmaktadır. Bu kökleşmiş eşitsizlikler sisteme geçtiğinde, tarihsel önyargılara neden olabilirler. Bu, örneğin, erkeklerin kadınlara karşı tercih edilmesine neden olabilecek verilerde bulunan kalıcı önyargıları ifade eder.
Kusurlu özellik seçimi algoritmik önyargıya neden olur
AI sistemleri, pozisyonla alakasız özelliklere daha fazla odaklanmak için kasıtlı veya kasıtsız olarak optimize edilebilir. Örneğin, yeni işe alım elde tutmayı en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmış bir görüşme sistemi, sürekli istihdamla adayları tercih edebilir ve sağlık veya aile nedenlerinden dolayı işi kaçıranları cezalandırabilir. Bu fenomene algoritmik önyargı denir ve geliştiriciler tarafından fark edilmeden ve kabul edilmezse, zamanla tekrarlanabilecek ve hatta katılaşabilecek bir model oluşturabilir.
Eksik veriler örnek önyargısına neden olur
Yerleşik önyargılara ek olarak, veri kümeleri de çarpık olabilir, bir grup aday hakkında diğerine kıyasla daha fazla bilgi içerir. Bu durumda, AI görüşme sistemi daha fazla veriye sahip olan gruplara karşı daha uygun olabilir. Bu örnek yanlılığı olarak bilinir ve seçim sürecinde ayrımcılığa yol açabilir.
Geri bildirim döngüleri onaylama veya amplifikasyon yanlılığına neden olur
Peki ya şirketinizin dışa dönük adayları tercih etme geçmişi varsa? Bu geri bildirim döngüsü AI görüşme sisteminize yerleştirilmişse, bir onay yanlılığı modeline düşerek tekrarlaması çok muhtemeldir. Bununla birlikte, bu önyargı sistemde daha da belirgin hale gelirse şaşırmayın, çünkü AI sadece insan önyargılarını çoğaltmakla kalmaz, aynı zamanda “amplifikasyon yanlılığı” adı verilen bir fenomen olan onları daha da kötüleştirebilir.
İzleme eksikliği otomasyon yanlılığına neden olur
İzlenmesi gereken başka bir AI türü otomasyon yanlılığıdır. Bu, işe alım görevlileri veya İK ekipleri sisteme çok fazla güven duyduğunda ortaya çıkar. Sonuç olarak, bazı kararlar mantıksız veya haksız görünse bile, algoritmayı daha fazla araştırmayabilirler. Bu, önyargıların kontrol edilmemesini sağlar ve sonunda işe alım sürecinin adaletini ve eşitliğini zayıflatabilir.
Yapay zeka görüşmelerinde önyargıyı azaltmak için 5 adım
Önceki bölümde tartıştığımız önyargıların nedenlerine dayanarak, AI görüşme sisteminizdeki önyargıyı azaltmak ve tüm adaylar için adil bir süreç sağlamak için atabileceğiniz bazı adımlar.
1. Eğitim verilerini çeşitlendirin
AI görüşme sistemini eğitmek için kullanılan verilerin algoritmanın yapısını büyük ölçüde etkilediği düşünüldüğünde, bu sizin önceliğiniz olmalıdır. Eğitim veri kümelerinin tamamlanması ve çok çeşitli aday grupları temsil etmesi önemlidir. Bu, çeşitli demografik özellikler, etnik kökenler, aksanlar, görünümler ve iletişim stillerini kapsamak anlamına gelir. AI sisteminin her grup hakkında ne kadar bilgiye sahip olursa, açık pozisyon için tüm adayları adil bir şekilde değerlendirme olasılığı o kadar artar.
2. Job ile ilgili olmayan metriklere odaklanmayı azaltın
Her açık pozisyon için hangi değerlendirme kriterlerinin gerekli olduğunu belirlemek çok önemlidir. Bu şekilde, işe alım sürecinde en uygun ve adil seçimleri yapmak için AI algoritmasına nasıl rehberlik edeceğinizi bileceksiniz. Örneğin, bir müşteri hizmetleri rolü için birini işe alıyorsanız, ses tonu ve hızı gibi faktörler kesinlikle dikkate alınmalıdır. Ancak, BT ekibinize yeni bir üye ekliyorsanız, bu tür metriklerden ziyade teknik becerilere daha fazla odaklanabilirsiniz. Bu ayrımlar, yapay zeka ile çalışan görüşme sisteminizdeki sürecinizi optimize etmenize ve önyargıyı azaltmanıza yardımcı olacaktır.
3. AI görüşmelerine alternatifler sağlayın
Bazen, AI ile çalışan işe alım sürecinizin adil ve adil olmasını sağlamak için kaç önlem uygularsanız yapın, bazı adaylar için hala erişilemez. Özellikle, yüksek hızlı internete veya kaliteli kameralara erişimi olmayan adayları veya AI sisteminin beklediği gibi yanıt vermelerini zorlaştıran engelli adayları içerir. AI röportaj alternatif seçeneklerine davet edilen adaylar sunarak bu durumlara hazırlanmalısınız. Bu, yazılı röportajlar veya İK ekibinin bir üyesiyle yüz yüze görüşme içerebilir; Tabii ki, sadece geçerli bir neden varsa veya AI sistemi haksız bir şekilde diskalifiye etmişse.
4. İnsan gözetimini sağlayın
Belki de yapay zeka ile çalışan röportajlarınızdaki önyargıyı azaltmanın en kusursuz yolu, tüm süreci ele almalarına izin vermemektir. AI'yi erken tarama ve belki de ilk röportaj turu için kullanmak en iyisidir ve kısa bir aday listeniz olduğunda, süreci insan işveren ekibinize aktarabilirsiniz. Bu yaklaşım, temel insan gözetimini korurken iş yüklerini önemli ölçüde azaltır. AI'nın yeteneklerini dahili ekibinizle birleştirmek, sistemin amaçlandığı gibi işlevlerini sağlar. Özellikle, AI sistemi adayları gerekli becerilere sahip olmayan bir sonraki aşamaya ilerletirse, bu, tasarım ekibinin değerlendirme kriterlerinin uygun şekilde takip edilip edilmediğini yeniden değerlendirmesini isteyecektir.
5. Düzenli denetim
Yapay zeka ile çalışan görüşmelerde önyargıyı azaltmanın son adımı sık sık önyargı kontrolleri yapmaktır. Bu, harekete geçmeden önce kırmızı bayrak veya şikayet e -postası beklemediğiniz anlamına gelir. Bunun yerine, AI puanlamasındaki farklılıkları tanımlamak ve ortadan kaldırmak için önyargı algılama araçlarını kullanarak proaktif oluyorsunuz. Bir yaklaşım, farklı demografik grupların eşit olarak değerlendirilmesini sağlayan demografik parite gibi karşılanması gereken adalet metrikleri oluşturmaktır. Başka bir yöntem, kusurlu verilerin yanıtını değerlendirmek için kasıtlı olarak sisteme beslendiği olumsuz testtir. Bu testler ve denetimler, bir AI tasarım ekibiniz varsa veya harici bir kuruluşla ortaklık yapabilirsiniz.
AI ile çalışan işe alımdaki önyargıyı azaltarak başarıya ulaşmak
Yapay zekayı işe alım sürecinize entegre etmek ve özellikle görüşmeler sırasında şirketinize önemli ölçüde fayda sağlayabilir. Ancak, yapay zekayı kötüye kullanmanın potansiyel risklerini göz ardı edemezsiniz. Yapay zeka ile çalışan sistemlerinizi optimize edemez ve denetleyemezseniz, adayları yabancılaştırabilecek, en iyi yeteneklere erişmenizi engelleyebilecek ve şirketinizin itibarına zarar verebilecek önyargılı bir işe alma süreci oluşturma riskiyle karşı karşıya kalırsınız. Özellikle ayrımcılık ve haksız puanlama örnekleri fark edebileceğimizden daha yaygın olduğundan, yapay zeka ile çalışan görüşmelerde önyargıyı azaltmak için önlemler almak önemlidir. Eşitlik ve adaletten ödün vermeden kuruluşunuz için en iyi yetenekleri bulmak için AI'nın gücünü nasıl kullanacağınızı öğrenmek için bu makalede paylaştığımız ipuçlarını izleyin.
Bir yanıt yazın