İşe Alım Eğitimi ve Eğitimi Kişiselleştirmek için AI Kullanımı

İş dünyasının manzarası önümüzdeki yıllarda AI tarafından büyük olasılıkla dramatik bir şekilde değiştirilecek ve bazı işler ortadan kalkarken, diğer işler yaratılacak. İş otomasyonunun ekonomiyi nasıl etkileyeceği, daha fazla iş yaratılıp yaratılmayacağı henüz belli değil, ancak AI tarafından yaratılan pozisyonlarda çalışanların etkili olabilmeleri için eğitim almaları gerektiği açık.

İşten çıkarılan işçiler yeni AI ile ilgili iş alanlarında çalışmak için eğitime ihtiyaç duyacaklar, ancak bu işçilerin nasıl hızlı bir şekilde eğitilebileceği ve işyerinde rekabetçi kalabileceği sorusu仍 edilmektedir. Cevap, eğitim ve eğitimi kişiselleştirmeye yardımcı olmak için daha fazla AI kullanmak olabilir.

Ahura AI’nin kurucusu ve CEO’su Bryan Talebi, Ahura AI’nin online eğitim programlarını daha verimli hale getirmeyi hedeflediğini ve bunları kullanan bireylere özel hale getirdiğini açıkladı. Talebi, SingularityHub‘e Ahura’nın, online eğitim programlarına katılan kişilerden biyometrik veri toplamak ve bu verileri kullanarak kurs materyalini bireyin ihtiyaçlarına uyarlamak için bir ürün geliştirdiğini söyledi.

Kişisel davranış verilerinin kaydedilmesi ve analiz edilmesi ile ilgili güvenlik ve gizlilik endişeleri olsa da, karşılığında insanların değerli becerileri çok daha hızlı kazanabileceği düşünülmektedir. Kişiselleştirilmiş materyal ve talimatlar sunarak, bir öğrenenin bireysel ihtiyaçları ve olanakları dikkate alınabilir. Talebi, Ahura AI’nin prototype kişiselleştirilmiş eğitim sisteminin already bazı etkileyici sonuçlar gösterdiğini açıkladı. Talebi’ye göre, Ahura AI’nin sistemi, insanların mevcut eğitim modellerine göre üç ila beş kat daha hızlı öğrenmesini sağlamaktadır.

Ahura tarafından geliştirilen AI destekli öğrenme sistemi, bir dizi kamera ve mikrofon aracılığıyla çalışır. Çoğu modern mobil cihaz, tablet ve laptop kamera ve mikrofonlara sahiptir, bu nedenle platform kullanıcıları için ek bir maliyet yoktur. Kamera, kullanıcının yüz hareketlerini izler ve göz hareketleri, huzursuzluk ve mikro ifadeleri gibi şeyleri yakalar. Mikrofon, ses sentimentini takip eder ve öğrenenin kelime kullanımını ve tonunu analiz eder. Bu metriklerin, bir öğrenenin sıkıldığını veya ilgisini kaybettiğini tespit etmek ve içeriği öğrenenin ilgisini çekmek için ayarlamak için kullanılabileceği düşünülmektedir.

Talebi, Ahura’nın topladığı bilgileri kullanarak her öğrenci için materyali teslim etmenin optimal bir yolunu belirlediğini açıkladı. Bazı insanlar video aracılığıyla en kolay şekilde öğrenirken, diğerleri metin aracılığıyla veya deneyim aracılığıyla öğrenirler. Ahura’nın primary hedefi, içeriğin formatını gerçek zamanlı olarak değiştirerek öğrenenin bilgi tutma oranını artırmaktır.

Ahura, kullanıcıların yüz ifadelerini ve vücut dilini yorumlayabildiğinden, bir kullanıcının sıkıldığını ve sosyal medyaya geçmek üzere olduğunu tahmin edebilir. Talebi’ye göre, Ahura, bir kullanıcının Instagram veya Facebook’ (META ) a geçişini 60% güven aralığında, geçişten on saniye önce tahmin edebilir. Talebi, henüz çok iş yapılması gerektiğini kabul etmektedir, ancak Ahura’nın performansı umut verici görünmektedir.

Talebi, aynı zamanda Twitter, Facebook ve diğer sosyal medya platformları tarafından kullanılan algoritmaları ve tasarım ilkelerini kullanma arzusunu da dile getirdi. Bu, bazı insanları endişelendirebilir, çünkü bu platformlar bağımlılık yapıcı olarak tasarlanmıştır. Daha çekici bir eğitim platformu yaratmanın daha soylu bir hedef olduğu tartışılabilir, ancak platformun kendisi de bağımlılık yapıcı olabilir. Ayrıca, bu tür hassas bilgilerin yanlış kullanım olasılığı konusunda endişeler vardır. Talebi, Ahura’nın bu endişelere karşı duyarlı olduğunu ve topladıkları verilerin hiçbir zaman yanlış kullanılmamasının çok önemli olduğunu belirtti.

“Bu teknolojiyi bu şekilde kullanmamak önemlidir. Yanlış şeyler olabileceğinin farkındayız, bu nedenle sistemimizin toplumun yardımına değil zararına olmasını önlemek için önlemler almaya çalışıyoruz” dedi Talebi.

Talebi, şirketin bir etik kurulu oluşturmak istediğini açıkladı. Bu kurul, şirketin topladığı verilerin nasıl kullanıldığını gözden geçirecektir. Talebi, kurulun düşünce, cinsiyet ve arka plan bakımından çeşitli olmasını ve “dişleri” olmasını istediğini belirtti.

Ahura, şu anda alpha prototiplerini geliştirmektedir ve şirket, beta testleri sırasında 200.000’den fazla kullanıcıya ulaşmayı ve bir kontrol grubuna karşı büyük ölçekli bir deneme yapmayı ummaktadır. Şirket, ayrıca sistemleri için kullandıkları biyometrik veri türlerini artırmayı planlamaktadır. Uyku kalıpları, kalp hızı, yüz kızarması ve pupil genleşmesi gibi şeylerden veri toplamak istiyorlar.