सुन्दा निर्जीव लाग्ने कृत्रिम बुद्धिमता अर्थात् ए आईले महिला माथि विभेद गरिरहेको तथ्यहरु सार्वजनिक भएका छन्। मुख्य रुपमा महिलाको रोजगारीमा नयाँ किसिमको अदृश्य विभेद सिर्जना गरिरहेको बिबिसी रिपोर्टहरुले जनाएका छन्। रोजगारीका लागि आवेदन दिने प्रक्रिया पछिल्लो समय तीव्र रूपमा डिजिटल बन्दै गएको छ।

जागिरको विज्ञापनदेखि आवेदन, बायोडाटा छनोट, अन्तर्वार्ता र उम्मेदवारको मूल्यांकनसम्ममा ए आईको प्रयोग बढिरहेको छ। रोजगारीको अवसरका लागि खोलिएका विज्ञापनहरुमा सयौँ वा हजारौँ आवेदनहरु पर्छन्। यि आवेदन छनौटमा व्यक्तिले काम गर्दा लामो समय र खर्च लाग्न सक्छ। प्रविधिले यस्ता काममा सहयोग गरिरहेकाले सहज भइरहेको छ।

तर अनुसन्धानबाट प्रश्न के उठ्न थालेको छ भने, एआईले सबै उम्मेदवारलाई समान अवसर दिइरहेको छ? एआईले बायोडाटा अस्वीकृत गर्दा उम्मेदवारलाई कारण बताउनुपर्छ कि पर्दैन? बायोडाटामा बोटोक्स अर्थात उमेर घटाएर प्रस्तुत गर्नुपर्ने अवस्था नयाँ प्रकारको भेदभाव हो की होइन? करियर ग्यापलाई कमजोरी मान्ने एल्गोरिदम एआई कति न्यायपूर्ण छ? एआईले परम्परागत समाजको पूर्वाग्रह सिकेको वा सिकाइएको छ भने, त्यसलाई कसरी सच्याउने?

विशेषगरी लामो समय काम गरेर अनुभव हासिल गरेका महिला एवं मातृत्व वा परिवारको जिम्मेवारीका कारण केही वर्ष रोजगारीबाट बाहिरिएका तथा ४० वर्षभन्दा माथिका अनुभवी महिलाका लागि एआई आधारित छनौट प्रणाली नयाँ चुनौती बनिरहेको छ। यसैगरी विदेशबाट फर्किएका अनुभवी तथा अपांगता भएका आवेदकहरु अल्गोरिदमका कारण छनौट हुन नसक्दा एआईले नै विभेद गरिरहेको प्रश्न उठ्न थालेको हो।

दुई दशकभन्दा बढी समय काम गरेको एउटा व्यक्तिको बायोडाटामा अनुभव धेरै हुनु स्वाभाविक हो। तर यही अनुभवलाई कुनै प्रविधि मार्फत स्वचालित छनौट प्रणालीमा राखियो र त्यसले आवश्यकता भन्दा बढी योग्यता भएको वा धेरै नै सिनियर भनेर वर्गिकरण गर्दै अस्वीकृत गर्यो भने, एउटा गम्भीर विरोधाभास सृजना हुन्छ। जुन अनुभवलाई कम्पनीले नेतृत्वदायी भुमिका, समस्या समाधान गर्न सक्ने तथा व्यवस्थापकिय क्षमता र निर्णयकालागि विशिष्ट योग्यताका रूपमा हेर्नुपर्ने हो, एआईका कारण कहिलेकाहीँ रोजगारी नपाउने सुचक बन्न सक्छ।

महिलाको विवाह, मातृत्व, बालबालिकाको हेरचाह वा परिवारको जिम्मेवारीका कारण केही समय रोजगारीबाट बाहिरिएको अवस्थालाई मानव छनौटकर्ताले करियर ग्यापका रुपमा बुझ्न सक्छ। तर एउटा प्रविधिको अल्गोरिदमले त्यसलाई काम नगरेर वा नपाएर खाली बसेको अवस्थाका रुपमा बुझिदिन्छ। करियर ग्याप क्षमताको कमी वा नयाँ रोजगारका लागि अयोग्यताको मापदण्ड होइन तर एआईले त्यही रुपमा बुझेर अयोग्य घोषित गर्न सक्छ।

बायोडाटा नै बोटोक्स गरेर उमेर घटाउने वा अनुभव कम गराउनु पर्ने बाध्यता

केही अनुभवी महिला हिजोआज बायोडाटा बाट आफ्नो पुरानो कार्य अनुभवका विवरण हटाउन थालेका छन्। किनकी धेरै अनुभवी देखिँदा उमेरका कारण एआई प्रविधीको छनौटमा नपर्ने डर, उनिहरुमा छ। यसरी प्रविधीले गम्भीर विरोधाभासको अवस्था सृजना गरिदिएका कारण उनिहरु बायोडाटा बोटोक्स गर्न बाध्य छन्। जसका कारण रोजगारीको अवसर खोजिरहेकाहरु, अझ विशेष गरेर महिलाहरु आफ्नो क्षमता खुलेर बताउनुपर्ने ठाउँमा लुकाउनुपर्ने अवस्थामा पुगेका छन्।

यदि एउटा उम्मेदवारको २० वर्ष काम गरेको अनुभव छ भने त्यो उसको कमजोरी होइन, उच्च योग्यता हो। तर यदि एआईले निश्चित उमेर समूहका मानिसलाई प्राथमिकता दिने परम्परागत पद्दती सिकेको छ भने विगतको विभेदलाई भविष्यमा पनि दोहोर्याउन सक्छ। यहीबाट शुरु हुन्छ एआईको पक्षपात वा लैंगिक विभेद।

महिलाको करियर ग्यापलाई कसरी हेर्ने?

विवाह, मातृत्व, बालबालिकाको हेरचाह वा परिवारको जिम्मेवारीका कारण केही समय औपचारिक रोजगारीबाट बाहिरिएको समयमा पनि महिलाहरुले केही नगरी बिताएका हुँदैनन्। परिवार व्यवस्थापन, समय व्यवस्थापन, संकट समाधान, संवाद, नेतृत्व, आर्थिक व्यवस्थापनलगायतका बहुकार्य, गरिरहेका हुन्छन्, अध्ययन गरिरहेका हुन्छन् र यी पनि सीप हुन्, क्षमता हुन्। तर समस्या के हो भने बायोडाटा छनौट प्रणालीले यस्ता सीप वा क्षमतालाई किवर्ड अर्थात सांकेतिक भाषामा खोज्छ र पाउँदैन।

एआईले मानवीय अनुभवको मूल्य बुझ्न सक्दैन अनि नियमित कामबाट केही समय ब्रेक लिनुलाई एल्गोरिदमकै आधारमा स्वत: अयोग्य भनिदिन्छ। जुन न्यायपूर्ण होइन।

एकदमै सिनियर कि उमेर बढी?

रोजगारी बजारमा एउटा अर्को शब्द पनि सुनिन्छ, त्यो हो आवश्यक योग्यता भन्दा बढी योग्य। अर्थात ओभर क्वालिफाइड। कहिलेकाहीँ यो वास्तविक आवश्यकता हुन सक्छ। तर कतिपय अवस्थामा एकदमै सिनियर भन्ने शब्द उमेरलाई प्रत्यक्ष उल्लेख नगरी प्रयोग गरिएको संकेत पनि हुन सक्छ। यदि २५ वर्षको अनुभव भएको उम्मेदवारलाई तपाईं यो पदका लागि धेरै सिनियर हुनुहुन्छ भनिन्छ भने, कम्पनीले समस्या अनुभव हो कि उमेर भनेर स्पष्ट पार्नुपर्छ। किनकि अनुभवलाई दण्ड दिएको बहानमा उमेरका कारण अवसर नदिन पाइदैन।

नेपालमा पनि आउन सक्ने नयाँ चुनौती

नेपालमा पनि डिजिटल रिक्रियुट्मेन्ट विस्तार हुँदै गइरहेका बेला यस्ता मुद्दामा अहिलेबाटै बहस हुनु जरुरी छ। बैंक, बीमा, दूरसञ्चार, सूचना प्रविधि, मिडिया, सरकारी तथा गैरसरकारी संस्था र ठूला कर्पोरेट संस्थाहरूले एआई आधारित बायोडाटा छनौट र उम्मेदवार मुल्यांकन प्रयोग गर्न थालिसकेका छन् र यो भविश्यमा अझ बढ्नेवाला छ। यसले केही प्रश्नहरु अनिवार्य बनाइसकेको छ।

एआईले उम्मेदवारलाई अस्वीकार गर्‍यो भने त्यसको कारण के हो? उम्मेदवारले आफ्नो मूल्यांकन कसरी भयो भनेर जान्न पाउने कि नपाउने? कुन डाटाका आधारमा एआईले निर्णय गर्‍यो? त्यसमा उमेर, लिङ्ग, जातीयता, मातृत्व, अपांगता वा करियर ग्याप जस्ता विषयले प्रभाव पारे कि पारेनन्? र सबैभन्दा महत्वपूर्ण, एआईको निर्णय गलत भयो भने जिम्मेवार को हुन्छ?

एआई आफैं पक्षपाती हो?

एआईसँग आफ्नै व्यक्तिगत पूर्वाग्रह हुँदैन। तर उसले सिक्ने, प्रयोग गर्ने तथ्य तथ्यांक मानिस र समाजबाट आउँछ। र हामी सबैलाई थाहा छ हाम्रो समाजलाई पितृसत्ताले गाँजेको छ। यदि विगतमा कुनै संस्थाले नेतृत्वदायी पदमा पुरुषलाई बढी अवसर दिएको छ भने त्यस संस्थाको कर्मचारी भर्ना सम्बन्धि तथ्यांकबाट सिकेको एल्गोरिदमबाट एआईले भविष्यमा पनि त्यस्तै उम्मेदवारलाई उपयुक्त ठान्न सक्छ। अर्थात्, एआईले विभेद सिर्जना नगरे पनि उसले समाजमा पहिले नै रहेको विभेदलाई दोहोर्याउन वा अदृश्य रुपमा अझ बलियो बनाउन सक्छ। यसलाई सरल भाषामा बुझ्नका लागि ‘गार्वेज इन गार्वेज आउट’ भन्ने पुरानो प्राविधिक अवधारणा यहाँ पनि लागू हुन्छ, जसको मर्म हो, पक्षपाती तथ्यांकबाट सिकेको प्रणालीले निष्पक्ष परिणाम दिन गाह्रो हुन्छ।

एआईले मानिसको ठाउँ लिने होइन, सहयोग गर्ने हो

यि समस्याको समाधान एआईको विरोध गर्नु होइन। किनकि एआई ले कामलाई सहज र छिटो छरितो बनाइरहेको छ, हजारौँ आवेदन व्यवस्थित गरेर तथा समान मापदण्डमा प्रारम्भिक छनौट गरेर एआईले छनौटकर्ता पदाधिकारीको प्रशासनिक कार्यबोझ घटाइरहेको छ। यहाँ मात्र समस्या त के हो भने एआईको स्कोर नै अन्तिम सत्य बनेपछि पारिवारिक जिम्मेबारीका कारण करियर ग्यापमा रहेका महिला वा पुरुषले फेरी काम शुरु गर्न खोज्दा अस्वीकृत भइरहेका छन्। यो यथार्थलाई मानिसले बुझ्न सक्छ, एआईले सकिरहेको छैन।

एउटा बायोडाटामा नदेखिएको क्षमता, संघर्षबाट सिकेको अनुभव, नेतृत्व शैली, सामाजिक समझदारी, सहानुभुति, रचनात्मक र अनुकुलन क्षमतालाई केवल अल्गोरिदमको स्कोरले मात्र पूर्ण रूपमा मापन गर्न तथा न्याय गर्न सक्दैन। त्यसैले एआईलाई निर्णयकर्ता होइन, निर्णयमा पुग्न सहयोग गर्ने साधनका रूपमा प्रयोग गर्नु बढी सुरक्षित हुन सक्छ।

रोजगारीका लागि संघर्ष गरिरहेका ४० देखी ६५ वर्ष उमेर समुहका ६० जना भन्दा बढी महिलासँग कुरा गरेर ६ अगस्ट २०२६ मा विविसी अनलाईनमा प्रकाशित ‘आई ह्याड टु बोटोक्स माई सीभी‘ शिर्षकको अनुसन्धानमुलक लेखमा बायोडाटा मानिसले पढ्छ कि मसिनले? अन्तर्वार्ता मानिसले लिन्छ कि अल्गोरिदमले? उम्मेदवारको क्षमता छनौटकर्ताले बुझ्छ कि एआईको स्कोरले? प्रविधिले हाम्रो निर्णयलाई निष्पक्ष बनाइरहेको छ कि पुरानो विभेदलाई नयाँ भाषामा दोहोर्याइरहेको छ? भन्ने गम्भिर प्रश्नहरु उठान गरेको छ।

एआईको प्रयोग नगर्नु वा विरोध गर्नु समस्याको समाधान होइन। तर एआईलाई प्रश्न नगरी चुपचाप स्वीकार गर्नु पनि समाधान होइन। प्रविधिको प्रयोग यसरी गरौ की यसले छनौट प्रणालीमा दक्षता बढाओस् र मानवीय मूल्य, समान अवसर र न्यायलाई विस्थापित नगरोस्। विशेषगरी महिलाका लागि रोजगारीको ढोका बढी भन्दा बढी खोल्नुपर्ने समयमा यदि अल्गोरिदमले उनीहरूको करियर ग्याप, उमेर वा अनुभवलाई नै बाधा मानिदियो भने त्यो डिजिटल रुपान्तरण होइन डिजिटल भेदभाव हुन जान्छ।

एआई शक्तिशाली छ, तर प्रश्न यो हो की, त्यो शक्ति कसरी प्रयोग भइरहेको छ र मूल्य कसले चुकाइरहेको छ? जवाफ स्पष्ट छ, परम्परागत प्रणालीमा जस्तै एआईमा पनि शक्ति पितृसत्ताको रापतापमा प्रयोग भइरहेको छ र मूल्य महिलाले चुकाइरहेका छन्।