Yapay Zeka İşe Alım Eğitimi ve Eğitimi Kişiselleştirmek için Kullanılıyor

İşlerin manzarası, önümüzdeki yıllarda muhtemelen Yapay Zeka tarafından dramatik bir şekilde dönüşecek ve bazı işler ortadan kalkarken, diğer işler yaratılacak. İş otomasyonunun ekonomiyi nasıl etkileyeceği, daha fazla iş yaratılıp yaratılmayacağı henüz net değil, ancak Yapay Zeka tarafından yaratılan pozisyonlarda çalışanların etkili olabilmeleri için eğitim almaları gerektiği açık. Yerinden edilmiş işçiler yeni Yapay Zeka ile ilgili iş alanlarında çalışmak için eğitime ihtiyaç duyacaklar, ancak bu işçilerin rekabetçi kalabilmeleri için nasıl hızlı bir şekilde eğitilebilecekleri sorusu cevapsız kalıyor. Cevap, daha fazla Yapay Zeka olabilir, bu da eğitimi ve eğitimi kişiselleştirmeye yardımcı olabilir. Ahura AI’nin kurucusu ve CEO’su Bryan Talebi, online eğitim programlarını daha verimli hale getirmek, hedeflerini bu programları kullanan özel kişilere yönlendirmek amacıyla kuruldu. Talebi, SingularityHub‘e Ahura’nın, online eğitim programlarına katılan kişilerin biyometrik verilerini alacak ve bu verileri kullanarak kurs materyalini bireysel ihtiyaçlarına uyarlayacak bir ürün geliştirdiğini açıkladı. Güvenlik ve gizlilik endişeleri ile ilgili olarak, bireysel davranış verilerinin kaydedilmesi ve analiz edilmesi ile ilgili endişeler olsa da, karşılığında, teoride, insanlar değerli becerileri çok daha hızlı kazanabilecekler. Öğrencilere özel materyal ve talimat vererek, bir öğrencinin özel ihtiyaçları ve araçları hesaba katılabilir. Talebi, Ahura AI’nin prototype kişiselleştirilmiş eğitim sisteminin zaten etkileyici sonuçlar gösterdiğini açıkladı. Talebi’ye göre, Ahura AI’nin sistemi, insanların mevcut eğitim modellerine göre üç ila beş kat daha hızlı öğrenmesini sağlıyor. Ahura tarafından geliştirilen Yapay Zeka destekli öğrenme sistemi, bir dizi kamera ve mikrofon aracılığıyla çalışıyor. Çoğu modern mobil cihaz, tablet ve laptop kameralara ve mikrofonlara sahip olduğundan, platform kullanıcıları için ek bir maliyet yok. Kamera, kullanıcının yüz hareketlerini takip etmek için kullanılıyor ve göz hareketleri, ayak işleri ve mikro ifadeleri gibi şeyleri kaydediyor. Mikrofon, ses duygusunu takip ediyor, öğrenenin kelime kullanımını ve tonunu analiz ediyor. Fikir, bu metriklerin, bir öğrenenin sıkıldığını veya ilgisini kaybettiğini tespit etmek ve içeriği öğrenenin ilgisini çekmek için ayarlamak için kullanılabileceği. Talebi, Ahura’nın topladığı bilgileri kullanarak her bir öğrenciye materyali teslim etmenin optimal bir yolunu belirlediğini açıkladı. Bazı insanlar videolar aracılığıyla en kolay şekilde öğrenirken, diğerleri metin aracılığıyla, diğerleri ise deneyim aracılığıyla en kolay şekilde öğrenirler. Ahura’nın birincil amacı, öğrenenin bilgiyi hatırlama oranını artırmak için, içeriği gerçek zamanlı olarak değiştirmektir. 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’a geçiş yapacağını on saniye öncesinden %60 güven aralığıyla tahmin edebiliyor. Talebi, masih çok iş yapılması gerektiğini kabul ediyor, Ahura’nın bu metriği %95 doğruluk oranına çıkarmak gibi bir hedefi var, ancak Ahura’nın performansı umut verici görünüyor. Talebi, Twitter, Facebook ve diğer sosyal medya platformları tarafından kullanılan aynı algoritmaları ve tasarım ilkelerini kullanma arzusunu da kabul ediyor, bu bazı insanları endişelendirebilir, çünkü bu platformlar bağımlılık yapıcı olarak tasarlandı. Daha çekici bir eğitim platformu yaratmanın daha soylu bir hedef olduğu tartışılabilir, ancak platformun kendisi de bağımlılık yapıcı olabilir. Ayrıca, bu kadar hassas bilginin potansiyel olarak yanlış kullanımıyla ilgili endişeler var. Talebi, Ahura’nın bu endişelere karşı duyarlı olduğunu ve topladıkları verilerin asla yanlış kullanılmamasının çok önemli olduğunu belirtti, bazı yatırımcıların platformun pazarlama potansiyeli hakkında hemen soru sormaya başladıklarını kaydetti. “Bu teknolojiyi bu şekilde kullanmamamız önemli. Yanlış giden şeyler olabileceğinin farkındayız, bu nedenle sistemimizin toplumun yardımına değil zararına olmasını önlemek için koruma önlemleri almayı umuyoruz” dedi Talebi. Talebi, şirketin, topladıkları verilerin nasıl kullanıldığını inceleyecek bir etik kurulü oluşturmak istediğini açıkladı. Talebi, kurulun düşünce, cinsiyet ve arka plan bakımından çeşitli olması gerektiğini ve “dişleri” olmasını istediğini, böylece yazılımlarının etik olarak tasarlandığından emin olmak için yardımcı olabileceğini belirtti. Ahura, şu anda alpha prototiplerini geliştiriyor ve şirket, beta testi sırasında 200.000’den fazla kullanıcıya karşı büyük ölçekli bir denemede kullanılmasını umuyor. Şirket, ayrıca sistemleri için kullandıkları biyometrik verilerin çeşitlerini artırmayı planlıyor, uyku kalıpları, kalp hızı, yüz kızarıklığı ve pupil genleşmesi gibi şeyleri kaydedecekler.