Bir iş başvurusunu değerlendiren algoritma, diğer bütün şirketlerde de kullanılıyorsa bir kez reddedilen adayın bütün kapılarının kapanması kaçınılmaz mı? Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nden (MIT) Brian Hedden ve Manish Raghavan’ın çalışması, bu soruya verilen yaygın yanıtları yeniden değerlendiriyor.
Philosophical Perspectives dergisinde yayımlanan araştırma, belirli bir alandaki kararların aynı algoritmayla verilmesini ifade eden “algoritmik monokültür” kavramını inceliyor. Yazarlar, farklı şirketlerin farklı algoritmalar kullandığı düzenle ortak algoritmaya dayanan düzeni karşılaştırarak, hangisinin daha iyi sonuç vereceğinin koşullara bağlı olduğunu savunuyor.
Bir şirketin reddi, herkesin reddi anlamına gelmeyebilir
Araştırmacıların ele aldığı başlıca kaygı, aynı değerlendirme sisteminin belirli adayları bütün fırsatlardan dışlaması. Ancak adayların sıralandığı ve şirketlerin kalan adaylar arasından seçim yaptığı modellerde, bir işverenden teklif alamayan kişi başka bir işverence seçilebiliyor. Çünkü önceki şirketlerin yaptığı işe alımlar, sonraki şirketlerin önündeki aday havuzunu değiştiriyor.
İş ve aday sayısının sabit tutulduğu bu modellerde, aynı algoritmanın kullanılması tek başına toplam istihdamı azaltmıyor. İşverenlerin aynı adaylar için rekabet etmesi, bazı koşullarda adayların pazarlık gücünü ve ücretlerini de artırabiliyor. Bunlar gerçek iş piyasasında ölçülmüş ücret artışları değil; modellenen koşulların sonuçları.
Daha güçlü kaygı: Aynı bakış açısının sürekli tekrarlanması
Yazarlar, bilgi çeşitliliğinin azalmasına ilişkin itirazı daha güçlü buluyor. Farklı değerlendirme araçları, adayların farklı özelliklerini fark edebilir. Aynı düzeyde doğruluğa sahip tek bir algoritmaya geçildiğinde bu çeşitlilik kaybolabilir.
Ortak sistem sürekli benzer adayları öne çıkarırsa, şirketler hakkında daha az bilgi bulunan fakat başarılı olabilecek kişileri keşfetmekte zorlanabilir. Araştırmacılar bunu, mevcut bilgilerden yararlanmak ile yeni seçenekleri araştırmak arasındaki denge açısından ele alıyor.
Tek sistem, birden fazla değerlendirmeyi birleştirebilir
Çalışmada tartışılan çözümlerden biri, farklı algoritmaların değerlendirmelerini tek bir birleşik algoritmada toplamak. Örneğin adaylara verilen farklı puanların ortalaması, ortak değerlendirme olarak kullanılabilir.
Simülasyonlar, böyle bir sistemin bazı koşullarda ayrı algoritmaların kullanılmasından daha iyi sonuç verebildiğini gösteriyor. Dolayısıyla bütün şirketlerin aynı aracı kullanması, o aracın mutlaka tek bir değerlendirme bakış açısına dayanması anlamına gelmiyor. Ancak yazarlar, bu birleştirme yaklaşımının uygulamada ne kadar mümkün olduğunun henüz açıklığa kavuşmadığını belirtiyor.
Sonuçlar sistemin ayrıntılarına bağlı
Adayların başvurularını güncelleyebilmesi, algoritmanın doğruluğu ve yeni adayları keşfetmeye ne ölçüde alan tanıdığı, ortak sistemin sonuçlarını etkiliyor. Bu nedenle araştırma, bütün şirketlerin aynı algoritmaya geçmesini öneren bir çalışma olarak okunmamalı.
Çalışma ağırlıklı olarak işe alıma odaklanıyor; sonuçları bilimsel keşif veya yaratıcı içerik üretimi gibi alanlara doğrudan taşımak mümkün değil. Araştırmacılar, gerçek iş piyasalarının karmaşıklığını ve uzun vadeli etkileri anlamak için daha fazla ampirik incelemeye ihtiyaç olduğunu vurguluyor.
Kaynaklar: MIT News; Brian Hedden ve Manish Raghavan, “Algorithmic Monoculture and Its Critics”, Philosophical Perspectives
