क्या AI भर्ती उपकरण महिलाओं के करियर में बाधा डाल रहे हैं? फिर से शुरू के 'सौंदर्यीकरण' के उपायों की आवश्यकता का युग

नौकरी बदलने की प्रक्रिया में खुद को बेहतर दिखाने के लिए, रिज्यूमे के वाक्यों को सुधारना। अनावश्यक अनुभवों को हटाना और आवेदन की गई स्थिति के अनुसार उपलब्धियों को उजागर करना।

यहां तक कि यह एक सामान्य नौकरी बदलने की रणनीति है।

लेकिन अब, ब्रिटेन में कुछ मिड-करियर जॉब सीकर्स अधिक गहराई में जाकर उपाय कर रहे हैं।

"अपने उम्र का अनुमान लगाने वाली जानकारी को हटाना"।

ब्रिटेन में फैशन और प्रकाशन उद्योगों में वरिष्ठ पदों का अनुभव रखने वाली Stacey Duguid ने 50 की उम्र में फिर से संगठनों में काम करने का विचार किया और नौकरी की तलाश शुरू की।

हालांकि, अपने पिछले करियर में नौकरी की तलाश में उन्हें कभी ज्यादा कठिनाई नहीं हुई थी, लेकिन 16 महीनों तक बड़ी संख्या में रिज्यूमे भेजने के बावजूद, उन्हें केवल ऑटोमेटेड जवाब ही मिलते रहे। वह इंटरव्यू तक भी नहीं पहुंच सकीं।

इसलिए उन्होंने "CV को बोटॉक्स करने" की प्रक्रिया शुरू की।

रिज्यूमे से उम्र का संकेत देने वाली जानकारी को कम करना और लंबे करियर को छोटा करना। पुराने अनुभवों को हटाना ताकि "कितने वर्षों से काम कर रहे हैं" यह तुरंत पता न चले।

विडंबना यह है कि, जो "लंबा अनुभव" एक ताकत होना चाहिए, उसे छिपाना पड़ता है।

जब उन्होंने अपने अनुभव को सोशल मीडिया पर साझा किया, तो "मेरे साथ भी ऐसा ही हुआ" कहने वाली महिलाओं से प्रतिक्रियाएं आने लगीं।

क्या यह केवल नौकरी बदलने की कठिनाई है? या फिर AI आधारित भर्ती प्रणाली अनजाने में "उम्र" और "लिंग" से जुड़े पूर्वाग्रहों को पुनः उत्पन्न कर रही है?

400 से अधिक कंपनियों में आवेदन करने के बावजूद, लगभग कोई प्रतिक्रिया नहीं

BBC ने इस समस्या की जांच के लिए 40 से 65 वर्ष की उम्र की 60 से अधिक महिलाओं से बात की।

इनमें से कई महिलाएं प्रबंधकीय या पेशेवर पदों पर लंबे समय से काम कर रही थीं।

विशेषता यह है कि, "पहले वे नौकरी की तलाश में नहीं थीं" कहने वाले लोग कम नहीं थे।

49 वर्षीय Koeyli Jaluka भी उनमें से एक हैं।

निर्माण, कॉर्पोरेट विभाग, स्वास्थ्य क्षेत्र आदि में वरिष्ठ पदों का अनुभव रखते हुए, पिछले 10 वर्षों से उन्हें खुद आवेदन करने की आवश्यकता नहीं थी, बल्कि कंपनियां उन्हें संपर्क करती थीं।

लेकिन नौकरी खोने के बाद, स्थिति बदल गई।

उन्होंने 400 से अधिक नौकरियों के लिए आवेदन किया। फिर भी कंपनियों से ठोस प्रतिक्रिया केवल कुछ ही मामलों में आई।

उन्हें "बहुत वरिष्ठ" कहा गया।

वह महसूस करती हैं कि यह शब्द कंपनियों द्वारा सीधे "उम्र अधिक है" कहने के बजाय इस्तेमाल किया जाता है।

कुछ महिलाओं को करियर कोच से सलाह मिलती है कि "रिज्यूमे के पहले 10 वर्षों के करियर को हटा दें"।

इसका मतलब है,

अनुभव को बढ़ाने के बजाय, अनुभव को कम करके दिखाना नौकरी पाने की रणनीति बन गई है।

ऐसा उल्टा चलन शुरू हो गया है।

52 वर्षीय Anna Cowie ने भी विज्ञापन उद्योग में लगभग 30 वर्षों तक काम किया। लेकिन, पिछले कुछ वर्षों से वह नौकरी नहीं पा रही हैं।

बड़ी ब्रांड्स के साथ काम करने और लंदन के बड़े पुनर्विकास प्रोजेक्ट्स में शामिल होने का अनुभव होने के बावजूद, वह कितने रिज्यूमे भेज चुकी हैं, यह गिनना मुश्किल हो गया है।

उन्हें वास्तव में संतोषजनक महसूस होता है, वह ऑनलाइन बड़े पैमाने पर आवेदन करने का तरीका नहीं है।

बल्कि, स्थानीय आयोजनों में स्वयंसेवा करके वास्तविक लोगों से जुड़ना है।

क्योंकि उन्हें एक व्यक्ति के रूप में देखा जाता है, न कि केवल रिज्यूमे के शब्दों के रूप में।

यह भावना वर्तमान भर्ती बाजार की समस्याओं का प्रतीक है।

AI उम्र को दर्ज किए बिना भी "उम्र" का अनुमान लगा सकता है

यहां महत्वपूर्ण बात यह है कि कई AI भर्ती सेवाएं "उम्र" या "लिंग" को सीधे मूल्यांकन मानदंड में नहीं रखती हैं।

कंपनियां भी भेदभाव के उद्देश्य से AI को नहीं अपना रही हैं।

फिर भी, पूर्वाग्रह उत्पन्न हो सकते हैं।

उदाहरण के लिए, रिज्यूमे में,

"25 वर्षों का प्रबंधकीय अनुभव"

"1990 के दशक में शामिल हुए"

"7 वर्षों का करियर ब्रेक"

"20 से अधिक वर्षों तक एक ही उद्योग में काम किया"

जैसी जानकारी होने पर, उम्र के बिना भी, उम्मीदवार की पीढ़ी का अनुमान लगाना मुश्किल नहीं है।

इसके अलावा, यदि AI ने पहले से भर्ती किए गए व्यक्तियों के डेटा या इंटरनेट पर बड़ी मात्रा में जानकारी से "अच्छे उम्मीदवार" के पैटर्न को सीखा है, तो यह समाज में मौजूद पूर्वाग्रहों को भी शामिल कर सकता है।

इसलिए समस्या यह बन जाती है,

"क्या AI भेदभाव कर रहा है" या "क्या AI मानव समाज के भेदभाव को सीख रहा है"

यह सवाल है।

शायद दोनों को पूरी तरह से अलग करना संभव नहीं है।

स्टैनफोर्ड के अध्ययन में दिखा "महिलाएं युवा होती हैं" AI की धारणा

इस चिंता को प्रमाणित करने वाले अध्ययन भी सामने आए हैं।

स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय और अन्य के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए अध्ययन में, ऑनलाइन छवियों और वीडियो, और बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल्स ने पेशे और उम्र, लिंग को कैसे जोड़ा जाता है, इसकी जांच की गई।

शोध टीम ने 54 प्रकार के पेशों के लिए, विशिष्ट पुरुष या महिला नामों का उपयोग करके, ChatGPT से 34,500 से अधिक वर्चुअल रिज्यूमे तैयार करवाए।

यह पाया गया कि महिला नामों से बनाए गए रिज्यूमे, पुरुष नामों की तुलना में "युवा और कम अनुभव वाले व्यक्ति" के रूप में चित्रित किए जाने की प्रवृत्ति रखते हैं।

इसके अलावा, तैयार किए गए रिज्यूमे का मूल्यांकन करने के प्रयोग में, समान शर्तों से शुरू करने के बावजूद, अधिक उम्र के पुरुषों को उच्च मूल्यांकन प्राप्त करने की प्रवृत्ति भी रिपोर्ट की गई।

यहां ध्यान देने वाली बात यह है कि यह अध्ययन "वास्तव में कंपनियों में उपयोग किए जा रहे सभी भर्ती AI मिड-करियर महिलाओं को अस्वीकार कर रहे हैं" को प्रमाणित नहीं करता है।

यह सामान्य रूप से जनरेटिव AI में निहित सामाजिक स्टीरियोटाइप्स की जांच करने वाला अध्ययन है।

हालांकि, यदि समान मॉडल या विचारधारा को रिज्यूमे निर्माण, उम्मीदवार खोज, स्कोरिंग, सिफारिश आदि में उपयोग किया जाने लगे, तो उस पूर्वाग्रह का भर्ती प्रक्रिया में प्रवेश करने का जोखिम नजरअंदाज नहीं किया जा सकता।

AI कहीं से भी पूर्वाग्रह उत्पन्न नहीं कर रहा है।

इंटरनेट, लेखन, छवियां, पिछले मानव निर्णय।

वहां मौजूद मूल्यों को बड़े पैमाने पर सीख रहा है।

यदि समाज ने लंबे समय से "प्रबंधकीय पदों के लिए पुरुष" और "महिलाओं के लिए युवा होना बेहतर" जैसी छवियों को अपनाया है, तो AI इसे तेजी से और बड़े पैमाने पर पुनः उत्पन्न करने वाला उपकरण बन सकता है।

"करियर ब्रेक" को क्षमता की कमी के रूप में देखे जाने का खतरा

विशेष रूप से महिलाओं पर प्रभाव डालने वाला मुद्दा करियर ब्रेक है।

बच्चों की देखभाल, परिवार की देखभाल, पारिवारिक कारणों से अस्थायी रूप से काम से दूर रहने वाली महिलाएं कम नहीं हैं।

मानव भर्ती अधिकारी,

"इस अवधि में बच्चों की देखभाल की गई"

"उससे पहले 10 वर्षों का प्रबंधकीय अनुभव है"

"वापसी के बाद उपयोगी कौशल हैं"

आदि, रिज्यूमे की पृष्ठभूमि को समझ सकते हैं।

लेकिन मशीन द्वारा स्क्रीनिंग में, करियर ब्रेक को केवल "कमी" या "ध्यान देने योग्य तत्व" के रूप में देखा जा सकता है।

मानव के लिए समझने योग्य जीवन की परिस्थितियां, मशीन के लिए स्कोर को कम करने वाला डेटा पॉइंट बन सकती हैं।

ऐसी समस्याएं केवल महिलाओं तक सीमित नहीं हैं।

बीमारी से लौटे लोग, परिवार की देखभाल करने वाले लोग, उद्यमिता में असफल लोग, लंबे समय तक फ्रीलांस रहे लोग, विदेश में रहे लोग, सभी "सीधे नहीं" करियर वाले लोगों से संबंधित हैं।

यदि AI भर्ती का विस्तार होता है, तो केवल "साफ-सुथरा करियर" रखने वाले लोग ही एल्गोरिदम द्वारा आसानी से समझे जा सकते हैं, और जटिल जीवन के अनुभव स्वयं में हानिकारक हो सकते हैं।

"केवल AI ही कारण है" यह निष्कर्ष निकालना भी खतरनाक है

हालांकि, वर्तमान कठिन नौकरी बदलने के बाजार को पूरी तरह से AI के कारण नहीं ठहराया जा सकता।

कंपनियों के भर्ती बजट में कटौती, आर्थिक अनिश्चितता, प्रति नौकरी के लिए आवेदकों की संख्या में वृद्धि, रिमोट आवेदन के कारण प्रतिस्पर्धा का विस्तार, कंपनियों की आवश्यकताओं का विभाजन आदि, कई कारक एक साथ मौजूद हैं।

BBC द्वारा साक्षात्कार की गई महिलाओं के बारे में भी, "AI के कारण अस्वीकार किया गया" को व्यक्तिगत रूप से प्रमाणित करना मुश्किल है।

कंपनियां,

कौन सी AI सेवा का उपयोग किया गया।

किस बिंदु पर स्वचालित प्रक्रिया की गई।

कितने अंकों से कम को अस्वीकार किया गया।

किसने अंतिम निर्णय लिया।

जैसी जानकारी आवेदकों को नहीं बताई जाती।

आवेदकों को जो दिखाई देता है, वह है,

"आवेदन किया"

"तुरंत अस्वीकृति ईमेल प्राप्त हुआ"

या,

"कोई संपर्क नहीं हुआ"

केवल यही परिणाम।

इसलिए अविश्वास उत्पन्न होता है।

AI द्वारा चयन में समस्या है या नहीं, यह भी पता नहीं चलता कि भर्ती अधिकारी ने रिज्यूमे पढ़कर अस्वीकार किया या नौकरी ही वास्तव में बंद थी।

"अस्वीकृति का कारण नहीं पता" यह स्थिति AI भर्ती की सबसे बड़ी समस्याओं में से एक हो सकती है।

AI और स्वचालन से खोई गई नौकरियां, दूसरी ओर 12,100 डिजिटल नौकरियों की कमी

समस्या केवल भर्ती तक सीमित नहीं है।

City of London Corporation का Women Pivoting to Digital Taskforce ने संकेत दिया है कि AI और स्वचालन के कारण 2035 तक कई महिलाओं की नौकरियां बदल सकती हैं।

दूसरी ओर, ब्रिटेन में डिजिटल प्रतिभा की कमी भी गंभीर है।

उसी टास्कफोर्स के अनुसार, वित्त, पेशेवर सेवाएं, प्रौद्योगिकी क्षेत्र में केवल 2024 में 12,100 डिजिटल नौकरियां खाली रह गईं।

इसका मतलब है,

"AI के कारण कुछ लोग अपनी नौकरियां खो सकते हैं, जबकि कंपनियां प्रतिभा की कमी से जूझ रही हैं"

यह विरोधाभास उत्पन्न हो रहा है।

1,000 से अधिक महिलाओं पर किए गए सर्वेक्षण में, डिजिटल क्षेत्र में नौकरी बदलने में रुचि रखने वाली 89% महिलाओं ने कहा कि यदि कंपनी अवसर प्रदान करती है, तो वे पुनः शिक्षा लेने के लिए तैयार हैं।

हालांकि, वास्तव में वर्तमान नियोक्ता से पुनः शिक्षा या डिजिटल नौकरियों में स्थानांतरित होने का अवसर प्राप्त करने वाली महिलाएं केवल 32% थीं।

दूसरे शब्दों में, लगभग 68% को वह अवसर नहीं मिला।

कंपनियां "डिजिटल प्रतिभा की कमी" की बात करती हैं, लेकिन मौजूदा कर्मचारियों की पुनः शिक्षा में पर्याप्त निवेश नहीं कर रही हैं।

यही कारण है कि मिड-करियर महिलाओं की पुनः रोजगार समस्या को केवल "व्यक्तिगत नौकरी बदलने के कौशल" की समस्या के रूप में नहीं देखा जा सकता।

AI भर्ती को लेकर मुकदमे भी शुरू हो गए हैं

संयुक्त राज्य अमेरिका में, AI भर्ती टूल्स के मुद्द