Denetimi Womafreesm yürütüyor: ölçme araçlarını sınayan iki pilot çalışma tamamlandı, ana aşama hazırlanıyor. Denetim, yapay zekâ sistemlerinin pazarlamada, işe alımda ve uzman seçiminde 45-54 ve 55-64 yaş grubundaki kadınları nasıl temsil ettiğini, değerlendirdiğini ve seçtiğini inceliyor; bu örüntüleri pazarlama materyalleri ve işe alım uygulamalarıyla karşılaştırıyor. Almanya, Polonya, İspanya, Ukrayna ve Birleşik Krallık'ı beş dilde kapsıyor. İlk kamuya açık rapor Aralık 2026 için planlanıyor.
Age-Gender Misclassification of Women Aged 45-64in AI, Marketing and Hiring: An International Comparative Audit
Denetimin neyi ölçtüğü, pilot çalışmaların neyi gösterdiği ve sırada ne olduğu
Bağışçı dosyasını isteyinBir sistem kimin değerli sayılacağına karar verdiğinde, varsayımları insanların fırsatlarını şekillendirir.
Denetimin ölçtükleri
45-64 yaş arası kadınlar aktif profesyoneller, müşteriler ve uzmanlardır. Onlarla ilgili giderek daha fazla karar pazarlardan, insan kaynakları sistemlerinden ve üretken yapay zekâdan geçiyor: kim ilgili hedef kitle, kim güçlü aday, kim güvenilir uzman sayılıyor. Denetim, bir sistemin davranışının üç aşamasını inceler: temsil (bir kişinin özellikleri açık bırakıldığında kimi betimlediği), değerlendirme (profili verilen bir kişiye nasıl puan verdiği) ve seçim (kimi seçtiği, sıraladığı veya önerdiği).
Kadınlara ilişkin sonuçlar, aynı yaştaki erkeklerle ve 25-39 yaş arasındaki kişilerle karşılaştırılır. Eşleştirilmiş profil deneylerinde göreve ilişkin nitelikler ve profil içeriği sabit tutulurken yaş ve cinsiyet ipuçları değiştirilir; serbest üretim görevleri ile gözleme dayalı modüller kendilerine özgü tanımlanmış karşılaştırmalar ve kıyas ölçütleri kullanır.
Çalışma soruyu iki yönde de sınar: kadınlar için daha düşük bir değerlendirme, bir avantaj, yalnızca yaşın etkisi veya sıfıra yakın bir fark ortaya çıkabilir; her sonuç aynı eksiksizlikle yayımlanır.
Çalışmanın temel parametreleri
- Ad
- Age-Gender Misclassification of Women Aged 45-64 in AI, Marketing and Hiring: An International Comparative Audit
- Kısa ad
- Audit 45-64
- Program
- Womafreesm Evidence Data, programın ilk büyük uluslararası araştırma modülü
- Bağlamlar
- Pazarlama, işe alım ve uzman seçimi
- Ölçülenler
- Görünürlük; otorite; ilgililik ve değer. Her boyut ayrı analiz edilir
- Sistem davranışının aşamaları
- Temsil, değerlendirme ve seçim; her biri ayrı ölçülür
- Yaş grupları
- İki ayrı grup olarak 45-54 ve 55-64; aynı yaştaki erkeklerle ve 25-39 yaş arasındaki kişilerle karşılaştırılır
- Ülkeler ve diller
- Almanya, Polonya, İspanya, Ukrayna ve Birleşik Krallık; Almanca, Polonyaca, İspanyolca, Ukraynaca ve İngilizce
- Aşama
- Ölçme araçlarını sınayan iki pilot çalışma tamamlandı; ana aşama hazırlanıyor
- İlk kamuya açık rapor
- Aralık 2026 için planlanıyor
Bu sorunun önemi
Görünürlük, statü ve fırsatlara ilişkin kararlar giderek daha çok platformların, insan kaynakları sistemlerinin, algoritmaların ve üretken yapay zekânın yardımıyla alınıyor. Yaş veya cinsiyete dair bir varsayım böyle bir sisteme girdiğinde büyük ölçekte tekrarlanabilir: hedef kitlelerin bölümlendirilmesinde, adayların kısa listeye alınmasında ve uzmanların betimlenmesinde.
Bir sistem 45-64 yaş arası bir kadını yanlış değerlendirirse, bunun etkisi kadının kendi dosyasının ötesine geçer.
Bütçeler, mülakat davetleri, güven ve uzman statüsü hatalı dağıtılabilir; pazar da deneyimi, geliri ve karar verme gücü olan bir grup hakkında doğruluğunu yitirir.
İki yaş grubu ayrı analiz edilir, bu da aralarındaki farkları görünür kılar. Denetim her grupta birkaç kesin yaş kullanır; böylece değerlendirmelerin yaşla birlikte kademeli olarak mı değiştiğini, yoksa 55 yaş civarında mı kaydığını sınayabilir.
Çalışmanın dayandığı temel
Ekim 2025'te Nature dergisi, Guilbeault, Delecourt ve Srinivasa Desikan'ın çevrimiçi medyada ve büyük dil modellerinde yaş ve cinsiyet çarpıtmasına dair çalışmasını yayımladı. Çalışmada Google, Wikipedia, IMDb, Flickr ve YouTube'dan 1,4 milyona yakın görsel ve video ile dokuz dil modeli analiz edildi. 3.495 mesleki ve sosyal kategoride kadınlar erkeklerden daha genç temsil edildi; oysa ABD nüfus sayımı verileri, iş gücündeki kadınların ve erkeklerin yaşlarının birbirine yakın olduğunu gösteriyor. Fark, statüsü ve kazancı daha yüksek mesleklerde en büyüktü.
Çalışmanın özgeçmiş deneyinde ChatGPT (GPT-4o mini) önce özgeçmişler üretti, ardından bunları değerlendirdi. Kadınların daha genç ve daha az deneyimli olduğunu varsaydı, daha yaşlı erkekleri ise daha güçlü başvuru sahipleri olarak değerlendirdi. Özgeçmişler Haziran 2024'te üretildi ve değerlendirildi.
O çalışma İngilizce içeriği ölçtü. Womafreesm'in denetimi bir sonraki adımı atıyor: iki ayrı yaş grubu; pazarlama, işe alım ve uzman seçimi; beş ülke ve beş dil. Ayrıca serbest üretimi, eşleştirilmiş profillerin değerlendirilmesi ve seçiminden ayırıyor: bu görevler farklı mekanizmaları sınar ve ayrı analiz edilir.
Nature'daki çalışmaDenetimin pilot çalışmalarının gösterdikleri
Ana aşamadan önce Womafreesm, araştırma araçlarını sınamak için denetimin iki pilot çalışmasını tamamladı. Uygulanabilirlik pilotunda Birleşik Krallık, Almanya, Polonya, Ukrayna ve İspanya'da, beş dilde 960 yapay zekâ yanıtı toplandı. İkinci pilotta, nitelikler sabit tutularak değerlendirme ve seçimi incelemek için eşleştirilmiş profiller kullanıldı.
Eşleştirilmiş profil pilotunun ön analizinde, sınanan karar ölçütlerinde kadınlarla erkekler arasındaki tahmini farklar sıfıra yakın çıktı. Bu bulgu söz konusu karşılaştırmalarla sınırlıdır ve örneklem büyüklüğü, belirsizlik ve tasarımın duyarlılığıyla birlikte okunmalıdır.
İkinci pilotun serbest üretim görevlerinde, analiz edilen örneklemdeki her persona, kadın ve erkek personalarda aynı şekilde, 55 yaşından gençti. Bu gözlem o pilot örneklemin yaş dağılımıyla ilgilidir.
Bu iki bulgu iki soruyu birbirinden ayırıyor: bir kişinin özellikleri açık bırakıldığında modelin kimi ürettiği ve özellikleri verilen kişilere nasıl davrandığı. Bu nedenle ana aşamada temsil, değerlendirme ve seçim ayrı ayrı incelenecek. Pilot bulguları gözden geçirilmiş protokole yön veriyor ve doğrulayıcı veri setinin dışında kalıyor.
Mevcut araştırmaların açık bıraktıkları
Şimdiye kadar incelenen literatürde, 45-54 ve 55-64 yaş grubundaki kadınlar için yaşı ve cinsiyeti birlikte ölçen, pazarlama, işe alım ve uzman seçimini tek bir tasarımda ele alan doğrulanmış uygulamalı bir denetim bulunmuyor. Bu değerlendirme incelenen literatürü kapsar ve her incelemede güncellenir.
Çalışmalarını incelediğimiz kuruluşlar, birincil kaynaklarıyla birlikte açık haritamızda listeleniyor: 45 yaş ve üzeri kadınlara yönelik yapay zekâ önyargısını kim ölçüyor.
İki yaş grubu
Denetim, 45-54 ve 55-64 gruplarını ayrı ayrı ölçer ve her grupta birkaç kesin yaş kullanır; böylece değişimin nerede başladığını görebilir.
Üç aşama
Bir model, bir kişiyi betimlerken, verilen bir profili değerlendirirken veya bir seçim yaparken farklı davranabilir. Denetim bu üç aşamayı karşılaştırır.
Pazarlama
Yapay zekânın oluşturduğu hedef kitleler ve bütçeler, gerçek pazarlama materyalleriyle ve aynı kategorilerdeki fiilî satın alma verileriyle karşılaştırılır.
İşe alım
İşverenlerin gayriresmî beklentileri yapay zekâ örüntüleriyle karşılaştırılır; çalışma, yapay zekâ metninin bir işe alım uzmanının kararını değiştirip değiştirmediğini de inceler.
Üç boyut
Denetim üç boyutu ölçer: görünürlük; otorite; ilgililik ve değer. Bu boyutlar ayrı ayrı raporlanır; herhangi bir birleşik ölçü, önceden doğrulanmayı ve önceden belirlenmiş bir hesaplama ve raporlama kuralını gerektirir.
Görünürlük
Sistemin varsayılan olarak kimi gösterdiği ve oluşturduğu: yaş ve cinsiyet dağılımı, tipik profil, resmin içinde kimin olduğu.
Otorite
Sistemin bir profile nasıl bir yetkinlik, güven ve gelecek atfettiği: uzmanlığı anlatan sözcükler, çekinceli ifadeler, riskin çerçevelenmesi.
İlgililik ve değer
Sistemin biçtiği ticari veya uzmanlık değeri: seçim, sıralama, bütçe payı, önerilen maaş ve tavsiye.
Ana aşamanın yapısı
Eşleştirilmiş profiller
Nitelikler, içerik, uzunluk ve yapı aynı kalır; yalnızca doğrulanmış yaş ve cinsiyet işaretleri değişir. Profillerin sınanan tüm yaşlarda inandırıcılığı kontrol edilir, adlar ve diğer ipuçları da istenmeyen farklar açısından sınanır.
İfade kontrolü
Her karşılaştırma aynı görevin birkaç farklı ifadesi üzerinde yürütülür; böylece ifade biçiminin etkisi, yaşın veya cinsiyetin etkisinden ayrı tutulur.
Ön kayıt
Hipotezler, birincil sonuç ölçütleri, karşılaştırma kuralları, etki büyüklüğü eşikleri ve analiz planı, ana veri toplama başlamadan önce ön kayda alınacak. Pilot çalışmalardan kaynaklanan değişiklikler belgelenecek.
Adı belirtilen sistemler ve koşullar
Her sonuçta yapay zekâ sistemi, sürümü ve tarih, istem dili, varsa görevde belirlenen ülke bağlamı ve varsa gerçek dünya verilerinin kaynak popülasyonu belirtilir. Sonuçlar önce her model için ayrı raporlanır, karşılaştırmalar da bu koşullar içinde okunur.
İnsan kodlaması
Dile özgü kodlama rubrikleri kullanılmadan önce sınanacak, eğitimli kodlayıcılar arasındaki uyum önceden belirlenmiş ölçütlere göre değerlendirilecek. Otomatik kodlama yalnızca doğrulama, öngörülen rolünü desteklediğinde kullanılacak.
Çeviri
Profiller, istemler ve rubrikler İngilizceden Almanca, Polonyaca, Ukraynaca ve İspanyolcaya TRAPD prosedürüyle aktarılır: iki bağımsız çeviri, gözden geçirme, karara bağlama, ana dil konuşurlarıyla ön test ve belgeleme.
Dış veriler
Denetim bir örüntüyü yalnızca istihdam veya satın alma davranışı gibi geçerli dış verilerin bulunduğu ve sistemin bu verilerden önemli ölçüde saptığı durumlarda sistematik yanlış sınıflandırma olarak adlandırır; diğer durumlarda sonuç betimsel kalır.
Çıkarımların kapsamı
Çıkarımlar, kanıtların kapsadığı popülasyonlar, görevler ve koşullarla sınırlıdır. Bağımsız kaynaklar arasındaki uyum bir bulguyu güçlendirir; daha geniş savlar ayrıca yeterli kapsam ve gerekçeli bir genelleme gerektirir.
Çalışmanın modülleri
Yapay zekâ yanıt denetimi
Pazarlama, işe alım ve uzman seçiminde temsil, değerlendirme ve seçim aşamalarını kapsayan kontrollü bir deney. Yaşı ve cinsiyeti birlikte ele alan temel modül.
Pazarlama ve marka içerikleri
45-64 yaş arası kadınların müşteri olduğu belgelenmiş kategorilerde gerçek pazarlama materyallerinin analizi: kim, hangi rolde ve hangi otoriteyle gösteriliyor.
İşe alım uygulamaları
İşverenlerin gayriresmî beklentilerini ölçmek için işe alım ajanslarından toplulaştırılmış, anonimleştirilmiş veriler ve sahada çalışan işe alım uzmanlarına yönelik standart bir anket.
İnsan kararı deneyi
İşe alım uzmanları yapay zekânın yazdığı değerlendirmeleri okur; özgün koşul onlardan gizlenir. Modül, kısa listelerinin, sıralamalarının veya önerdikleri maaşın değişip değişmediğini ölçer.
Uzman doğrulaması
İnsan kaynakları, pazarlama, marka, yapay zekâ yönetişimi ve araştırma uzmanlarıyla yapılan görüşmeler, bulguların nasıl yorumlandığını, pratik önemini ve sınırlarını inceler.
Müdahale testleri
Bir temel etki belirlendikten sonra, bir farkı azaltabilecek istem ve prosedür değişiklikleri, görev kalitesi ve aşırı düzeltme ile birlikte sınanır.
Yapay zekâ görsellerine yönelik görsel bir denetim ve etkilerin ekonomik modeli sonraki bir aşama için planlanıyor:
ilki yaş tahmininin kendi doğrulamasından sonra, ikincisi yalnızca geçerli bir nedensel yol bulunduğunda.
Denetimin geldiği nokta
Araştırma soruları ve önerilen tasarım kavram notunda ortaya konuldu, denetimin ölçme araçlarını sınayan iki pilot çalışması tamamlandı. Bulguları nihai protokole yön veriyor. Beş ülkede yapay zekâ yanıtlarının toplanmasına ilişkin talimat hazır, işe alım ajansları için bilgilendirme dosyaları da beş dilde hazır.
Ana veri toplamadan önce şu adımlar tamamlanacak:
1. Bilimsel Lider
Denetimin atanan Bilimsel Lideri protokolün son hâline getirilmesini, doğrulanmasını ve ön kaydını denetleyecek; araştırma yönetişimi politikası onaylanacak.
2. Ön kayıt
Hipotezler, birincil sonuç ölçütleri, karşılaştırma kuralları, etki büyüklüğü eşikleri ve analiz planı ön kayda alınacak.
3. Ülke profilleri
Her ülke için bir ölçüm profili hazırlanacak: resmî temel veriler, çalışma hayatı ve emeklilik özellikleri, hukuki bağlam ve karşılaştırılabilirliğin sınırları.
4. Doğrulanmış materyaller
Eşleştirilmiş profiller, adlar ve istem bankası doğrulanacak ve TRAPD ile çevrilecek; insan kodlaması standardı oluşturulacak.
5. Etik ve hukuk
İnsanlarla yürütülen modüller için gereken etik inceleme tamamlanacak ve bir avukatın veri koruma görüşü beş yargı alanının tümünü kapsayacak.
6. Örneklem büyüklüğü
Örneklem planlaması anlamlı etki büyüklüklerini, belirsizliği, tekrarlanan yanıtlar arasındaki bağımlılığı ve planlanan birincil karşılaştırmaları hesaba katacak; nihai tasarım ana veri toplamadan önce sabitlenecek.
Planlanan çıktılar
Her çıktı, dayandığı örneklemle ve sınırlarıyla birlikte yayımlanır. Zıt işaretli ve sıfıra yakın sonuçlar dahil, her yöndeki sonuçlar aynı eksiksizlikle yayımlanır.
Araştırma raporu
Ülkeler arası sonuçlar; 45-54 ve 55-64 grupları, üç aşamanın her biri, her bağlam ve her model sürümü için ayrı rakamlarla.
Bilimsel yayın
Hakemli dergiler için ana bulgular ve işe alım uzmanı karar deneyi üzerine makaleler; analiz kodu izin verilen durumlarda paylaşılır.
Ölçüm çerçevesi
Görünürlük; otorite; ilgililik ve değer için doğrulanmış ölçüler, kod kitabı, güvenilirlik kanıtları ve yorumlama kuralları.
Açık materyaller
Görev ve istem bankası, lisansların izin verdiği ölçüde model çıktıları, kodlama şeması, analiz kodu ve belgelenmiş bir veri kartı.
Uygulamalı denetim çerçevesi
Markalar, işverenler, işe alım uzmanları ve yapay zekâ geliştiricileri için bir prosedür. Değerlendirmenin ardından iyileştirmeleri eğitimli dış danışmanlar yürütür.
İşe alım uygulamaları özeti
İnsan eliyle yapılan işe alımda işverenlerin gayriresmî beklentilerini beş ülkede yapay zekâ sistemlerinin örüntüleriyle karşılaştıran bir özet.
Bu çalışmanın sınırları
Bu sınırlar her bulgudan önce belirtilir ve yayımlanan her rakamla birlikte verilir.
Her sonuç, ölçülen modeller, sürümler, diller, ülkeler, bağlamlar ve tarihler için geçerlidir.
Bir etki, yalnızca veriler yaş ile cinsiyetin etkileşimini desteklediğinde yaş ve cinsiyetin ortak etkisi olarak adlandırılır.
Denetim temsil örüntülerini, değerlendirmedeki farkları ve kararlar üzerindeki etkileri birbirinden ayırır. Zarara ilişkin savlar zararın türüne uygun kanıt gerektirir; hukuki sonuçlar ise uygulanacak hukuk kapsamında ayrı bir değerlendirme gerektirir.
Bir grubun ne sıklıkta göründüğüne dair savlar, üretilmiş çok sayıda personanın dağılımına dayanır.
Dış bir kıyas ölçütüyle uyum, o ölçütün temsil ettiği belirli popülasyon, ölçü ve dönem için raporlanır.
Eşdeğerlik sonucuna yalnızca, önceden belirlenmiş bir eşdeğerlik testi farkların gerekçeli pratik önem sınırları içinde kaldığını gösterdiğinde varılır; bu sonuç sınanan sonuç ölçütleri ve koşullar için geçerlidir.
Ülkeler ve diller arası karşılaştırmalar, ölçüler, görev koşulları ve referans veriler geçerli bir karşılaştırmayı desteklediğinde yapılır.
Ukrayna'ya ilişkin sonuçlarda savaş ve istatistiksel bağlam hakkında ayrı bir not yer alır.
Etik, veri ve bağımsızlık
Yapay zekâ denetimi yalnızca çalışma için oluşturulmuş sentetik profillerle çalışır. İşe alım ajansları verileri üzerinde anlaşılmış toplulaştırılmış veya anonimleştirilmiş bir biçimde sağlar; aktarımdan önce ifşa riski kontrolleri yapılır, paylaşılan materyaller de çalışmanın ihtiyacıyla sınırlıdır. Adayların özgeçmişleri, adları ve iletişim bilgileri ajanslarda kalır.
İnsanlarla yürütülen modüller (işe alım uzmanları anketi, uzman görüşmeleri ve karar deneyi), gereken etik inceleme tamamlandıktan ve gereken her türlü onay alındıktan sonra başlar. Bu modüller bilgilendirilmiş onam, varsayılan gizlilik ve veri minimizasyonuna dayanır. Katılımcılara nasıl çekilebilecekleri ve kimliği belirlenebilir katkılarının hangi aşamaya kadar çıkarılabileceği, anonimleştirme veya yayımlanmış toplu verilere dahil edilme sonrasındaki sınırlar da dahil olmak üzere anlatılır.
Bir katılımcı veya ortak, yalnızca ayrı bir onayla kamuya açık şekilde adlandırılır. Verilerin hukuki sınıflandırması ve geçerli gereklilikler bu modüller başlamadan önce belirlenecek.
Bu modüllerin katılımcı düzeyindeki verileri güvenli bir ortamda kalır ve bir sözleşme kapsamında araştırmacıların erişimine açıktır. Metodoloji, görev bankası, kodlama şeması, analiz kodu ve kontrol edilmiş toplu veriler yayımlanır.
Örneklem, kodlama, analiz, çıkarımlar ve yayınla ilgili kararlar, protokol ve yazılı olarak belirlenen yetkiler çerçevesinde araştırma ekibine aittir. Bağışçılar toplulaştırılmış sonuçları alır. Etik fonksiyonu herhangi bir ülkede insanlarla yürütülen bir modülü durdurabilir ve bu durdurmayı yalnızca dış ve bağımsız bir etik kurul kaldırabilir. Veri fonksiyonu, kurucu ve bağışçılar dahil herkes için kişisel verilere erişime karar verir. Yönetişim belgeleri ve sözleşmeler imzalanana kadar bu yetkilerin her biri bir taahhüttür.
Neden şimdi
Düzenleyici kurumlar, yapay zekânın istihdamdaki belirli kullanımlarını şimdiden yüksek riskli sayıyor. AB Yapay Zekâ Yasası, (AB) 2024/1689 sayılı Tüzük, işe alım ve çalışan yönetimindeki belirli yapay zekâ kullanımlarını, 6. madde ve Ek III'teki sınıflandırma kurallarına tabi olarak yüksek riskli kabul eder; geçerli gereklilikler sistemin kullanım amacına ve kullanımına bağlıdır.
Kasım 2024'te Birleşik Krallık Bilgi Komiserliği Ofisi (ICO), işe alımda kullanılan yapay zekâ araçlarının geliştiricileri ve sağlayıcılarına yönelik denetimlerinin sonuçlarını adillik, şeffaflık ve aday verilerine ilişkin tavsiyelerle birlikte yayımladı. Ocak 2026'da ICO, işe alımda otomatik karar verme konusunda 30'dan fazla işverenle yürüttüğü çalışmanın bulgularını yayımladı. NIST Generative AI Profile (NIST AI 600-1, Temmuz 2024), zararlı önyargı ve homojenleşmeyi üretken yapay zekânın riskleri arasında sayar.
Denetim, iç yönetişimi, durum tespitini, araştırmayı ve risk incelemesini destekleyebilecek bir ölçüm prosedürü sunuyor. Hukuki gereklilikleri ise her düzenleyici kurum kendisi belirler.
Yapay Zekâ Yasası, EUR-Lex ICO: İşe alımda kullanılan yapay zekâ araçları ICO: Recruitment rewired NIST AI 600-1
Denetimin sağladıkları
45-64 yaş arası kadınlar
Soru, kadının yaşından onu değerlendiren sistemlerin doğruluğuna taşınır. Her bulgu sınırlarıyla birlikte yayımlanır.
Destek olma ve katılma yolları
Vakıflar, bağışçılar, işe alım ajansları, markalar, yapay zekâ ekipleri, üniversiteler ve medya denetime katılabilir.
Vakıflar ve bağışçılar
Bağışçı dosyasını isteyin: sunum, bütçe gerekçesi, takvim ve modüller. Fonlama, yapılacak iş, bütçe ve raporlama konusunda bir anlaşmanın ardından gerçekleşir.
İşe alım ajansları
45-54 ve 55-64 yaş grubundaki kadınların uzun listelerde ve kısa listelerde nasıl ilerlediğine dair toplulaştırılmış, anonimleştirilmiş verileri paylaşın. Bilgilendirme dosyaları beş dilde hazır.
Markalar ve pazarlama ekipleri
Pazar ortağı olarak katılın: kampanya ve segmentasyon örnekleri ile 45-64 yaş arası kadınların müşteri olarak nasıl göründüğüne dair uzman yorumu.
Yapay zekâ ekipleri
Dil modellerinin yaşı, otoriteyi ve değeri nasıl betimlediğine dair mesleki diyaloğa katılın; görev bankası yayımlandığında onu sınayın.
Üniversiteler ve araştırma merkezleri
Akademik ortak olarak katılın: metodoloji incelemesi, ortak yazarlı yayınlar, konferanslar ve çalışmanın bir sonraki dalgasının tasarımı.
Gazeteciler ve mesleki ağlar
Yaş, cinsiyet ve yapay zekâ üzerine yorum veya röportaj isteyin ya da denetimi insan kaynakları direktörlerine, pazarlamacılara, işe alım uzmanlarına ve araştırmacılara ulaştırın.
Çalışmaya katkıda bulunun
Ayrıntılı bütçe, vakıfların, büyük bağışçıların ve kurumsal ortakların isteyebileceği bağışçı dosyasında yer alıyor.
Program ve Endeks
Womafreesm Evidence Data programı, kadınların deneyimini kişisel hikâyelerden kanıta dayalı verilere dönüştürür. Programın ilk büyük uluslararası araştırma modülü “Age-Gender Misclassification of Women Aged 45-64 in AI, Marketing and Hiring: An International Comparative Audit” başlıklı çalışmadır; bu denetim, Womafreesm'in amiral gemisi ürünü olan Women's Life-Cycle Economy Index'in ilk kanıt tabanını oluşturur.
WLCE Index, kadın yaşam döngüsüne yönelik sistemik körlüğün maliyetini ölçer. Kadın yaşam döngüsünün kurumsal olarak gözetilmesine ilişkin ilk küresel endekstir ve hazırlık aşamasındadır. Audit 45-64, endeksin dışında ayrı bir çalışmadır.
WLCE IndexAraştırmayı yürütenler
Araştırmayı The World Organization of Women Nations Womafreesm yürütüyor. Womafreesm: küresel kadın etkisi altyapısı.
Araştırma ekibi çalışma tasarımını, yapay zekâ denetimini, işe alım ajanslarıyla yapılan çalışmaları, veri analizini, ortaklıkları ve uluslararası iletişimi yönetir. Denetimin Bilimsel Lideri atandı ve protokolün bilimsel incelemesini denetliyor.
FAQ
1. Denetim başladı mı?
Evet. Sorular ve önerilen tasarım kavram notunda ortaya konuldu, denetimin ölçme araçlarını sınayan iki pilot çalışması da tamamlandı: beş ülkede 960 yapay zekâ yanıtıyla bir uygulanabilirlik pilotu ve bir eşleştirilmiş profil testi. Ana aşama; protokol son hâline getirilip ön kaydı yapıldıktan, araştırma materyalleri doğrulandıktan ve gerekli yönetişim düzenlemeleri ile modüle özgü etik düzenlemeler hazır olduktan sonra başlayacak.
2. Aralık 2026'da ne yayımlanacak?
İlk kamuya açık rapor Aralık 2026 için planlanıyor. Kapsamı, o aşamaya kadar tamamlanmış ve doğrulanmış modülleri yansıtacak. Sonuçlar, yönü ne olursa olsun aynı eksiksizlikle yayımlanır.
3. 45-54 ve 55-64 grupları neden ayrı ölçülüyor?
Görünürlük, otorite ve değer açısından konumları farklı olabilir. Denetim iki grubu ayrı analiz eder ve her grupta birkaç kesin yaş kullanır; böylece bir değişimin kademeli mi olduğunu, yoksa 55 yaş civarında mı ortaya çıktığını sınayabilir.
4. Pazarlama, işe alım ve uzman seçimi neden birlikte inceleniyor?
Sistemler bir kadının bir pazar segmenti için ilgililiğini, bir role uygunluğunu ve uzmanlığını farklı yerlerde değerlendirir. Pazarlama kimin arzu edilen hedef kitle olduğuna, işe alım kimin güçlü aday olduğuna, uzman seçimi ise kimin sözünün ağırlık taşıdığına karar verir. Üçünde de tekrarlanan bir örüntü sisteme işaret eder; tek bir yerdeki örüntü ise nereye bakılması gerektiğini gösterir.
5. İşe alım ajansları çalışma için neden önemli?
Herkese açık iş ilanları resmî dili gösterir. İşverenlerin gayriresmî beklentileri daha sonra ortaya çıkar: uzun listelerde, kısa listelerde ve uygun profillere dair yorumlarda. Ajanslar bu katmanı görür ve toplulaştırılmış biçimde paylaşır.
6. Adayların kişisel verileri toplanıyor mu?
İşe alım modülü, üzerinde anlaşılmış toplulaştırılmış veya anonimleştirilmiş bir biçimde sağlanan ve aktarımdan önce ifşa riski açısından kontrol edilen verilerle çalışır: sıklıklar, ifadeler ve tercih örüntüleri. Adayların özgeçmişleri, adları ve iletişim bilgileri ajanslarda kalır. Yapay zekâ denetimi yalnızca sentetik profiller kullanır.
7. Bir bağışçı bulguları etkileyebilir mi?
Hayır. Örneklem, kodlama, analiz, çıkarımlar ve yayınla ilgili kararlar, protokol çerçevesinde araştırma ekibine aittir. Bağışçılar toplulaştırılmış sonuçları ve fonlama sözleşmelerinde belirlenen raporlamayı alır.
8. 45-64 yaş arası bir kadın katılabilir mi?
Bu denetim yapay zekâ yanıtlarını, pazarlama materyallerini ve işe alım profesyonellerinden gelen verileri toplar. Kadınların kendi deneyimi, hazırlanmakta olan WLCE Index anketiyle toplanacak: anket açıldığında davet almak için WLCE Index sayfasına e-posta adresinizi bırakın.
9. Bütçeyi nerede görebilirim?
Bağışçı dosyasında; aşamalar, modüller ve destek yollarıyla birlikte. Vakıflar, büyük bağışçılar ve kurumsal ortaklar bu dosyayı isteyebilir.