فيصل أحمد. المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للتقنية في Knockri – سلسلة المقابلات

فيصل أحمد هو قائد تقني ومحب للمنتجات يمتلك شغفا عميقا بالتعلم العميق والذكاء الاصطناعي، مع القدرة على تصميم وتطوير حلول تقنية معقدة للمشكلات اليومية. وهو مهندس كمبيوتر أكمل دراسته العليا في علوم المعلومات والتصميم في جامعة تورنتو، وله أكثر من 8 سنوات من الخبرة في الصناعة كمهندس برمجيات يعمل لشركة سوني كورب إنديا و CPPIB كندا.

هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للتقنية في Knockri، وهي منصة تقييم المهارات السلوكية التي تحسن التنوع دون التأثير على أداء العمل أو كفاءة التوظيف.

يمكنك تعريف أصل اسم Knockri ولماذا تم اختياره؟

هناك أصلان إيتيمولوجيان لاسم Knockri. أولاً، استخدمنا كلمة “Knock” للإشارة إلى الطرق على باب الفرصة. الثاني، والذي يرتبط ارتباطا وثيقا بتراثي، وتراث Maaz، وJahanzaib، هو كلمة “Knockri”، والتي تعني “وظيفة” لأكثر من مليار شخص في العديد من اللغات الآسيوية الجنوبية.

يمكنك مشاركة قصة Knockri وكيف نشأت من تجربة شخصية في عملية التوظيف؟

فكرة Knockri ظهرت لأول مرة في عام 2016 عندما واجه الرئيس التنفيذي لشركةنا، Jahanzaib، صعوبات في العثور على عمل بسبب اسمه. بعد أن اقترح Maaz عليه أن يغيّر اسمه إلى اسم إنجليزي على السيرة الذاتية، تم تقديم المزيد من فرص العمل له. كانت هذه تغييرا طفيفا، لكنها جعلت فرقا كبيرا. لاحظنا هذا الجزء المعيب من عملية التوظيف، وجمعنا أنفسنا لتحويله باستخدام التكنولوجيا. هذا هو المكان الذي دخلت فيه. بالتعاون مع Jahanzaib وMaaz، أردت استخدام التكنولوجيا لمساواة الميدان للمرشحين. منذ أن كانت الذكاء الاصطناعي في مرحلته الأولى في ذلك الوقت، كنت أعلم أنه سيكون مشروعا طموحا، لكن التحدي جعلني أريد مواجهته أكثر. رأينا إمكانية التعلم الآلي لتقليل الحواجز أمام المرشحين في عام 2016، ومنذ ذلك الحين كنت متحمسا لحل مشكلة التحيز في التوظيف.

لماذا يفشل تدريب التنوع والإنصاف والشمول الحالي في الشركات والمجتمع بشكل عام؟

تدريب التنوع والإنصاف والشمول يفشل لأن دوافع الشركة قد لا تكون في المكان الصحيح. هناك دوافع سياسية ودوافع محددة بالأرقام لا تؤدي إلى تغيير حقيقي وتسبب فرقا أكبر في التحيزات. كتابة بيان مهمة وتطبيق تدريب التحيز الموجه من الشركة، حيث توجد الدوافع فقط “نفعلها لأننا يجب أن نفعلها” لا يحدث فرقا. الأفعال تتحدث بصوت أعلى من الكلمات، ويكون الدافع للreasons الصحيح، مثل الإنتاجية أو وجهات النظر المتنوعة بين الموظفين من أجل نجاح الشركة، يجعل التدريب أكثر فعالية.

كنت عضوا معينا في المجلس العالمي لل经济 العالمي للتنوع والشمول، ماذا كان دورك فيه وماذا تعلمت من هذه التجربة؟

خلال عملنا مع المنتدى الاقتصادي العالمي، ساهمنا في أداة Diversity، Equity and Inclusion 4.0 Toolkit من أجل تسريع التقدم الاجتماعي في مستقبل العمل. تقرير يبحث في الفرص العملية والمخاطر التي تمثلها التكنولوجيا الناشئة بسرعة للجهود المبذولة في مجال التنوع والشمول. كما يحدد كيف يمكن للتكنولوجيا مساعدة في تقليل التحيز من عمليات التوظيف، وتنويع مجموعات المواهب، وقياس التنوع والشمول عبر المنظمات. بالإضافة إلى ذلك، ساهمنا في مؤشر التنقل الاجتماعي العالمي الجديد للمنتدى، الذي يوفر رؤى حول حالة كسر الرابط بين الخلفية الاجتماعية والاقتصادية ونتائج الفرد في الحياة. تعلمنا أهمية التقدم الاجتماعي ونفخر بمساهمتنا في عمل المنتدى من أجل تعزيز مبادرات التنوع والشمول بمساعدة التكنولوجيا لمستقبل العمل.

كيف تستخدم Knockri الذكاء الاصطناعي لتمكين أصحاب العمل من التغلب على التحيز غير الواعي خلال عملية التوظيف؟

Knockri قامت بدمج علم النفس الصناعي والتعلم الآلي لمساعدة في تحديد السلوكيات المرتبطة بالمهارات المحددة المطلوبة للوظائف. بدلا من التركيز على طريقة شخص ما يتحدث أو يبدو، أو جنسه، أو من أين أتى، نركز على المهارات التي يقدمها إلى الطاولة. مع Knockri، لا تهم الأولويات الأولى كثيرا كما في المقابلة التقليدية – إنها المهارات المهمة التي يمكنك إحضارها إلى الطاولة لتكون الأفضل في الوظيفة. في الواقع، لقد جعلنا من الممكن اختيار المرشح الصحيح دون حتى رؤية اسمه!

يمكنك تعريف ما يجعل نظام الذكاء الاصطناعي أخلاقيا وكيف تستطيع Knockri تجنب التحيز في منصتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو أداة قوية بشكل عام ويمكن استخدامه للخير والشر. كما أنه نظام يفهمه المهندسون، مثل نفسي، أفضل من فهم الناس للناس. لدينا سيطرة كبيرة على كيفية سلوك النظام، وعندما يتعلق الأمر ببناء الأنظمة الأخلاقية، أعتقد أنه只要 تكون الدوافع في المكان الصحيح، فمن الأسهل تدريب النماذج بطريقة إيجابية. في نظام الذكاء الاصطناعي، يمكننا التحكم في سلوكه وبناء قواعد وعمليات محددة لضمان أن تكون قرارات الذكاء الاصطناعي أكثر أخلاقية من عمليات التدريب البشرية. ولا يتوقف الأمر عند هذا الحد. هناك دائما أخطاء وثغرات قد نتغاضى عنها عند بناء النظام، ولكن في Knockri، نضمن دائما أن النتائج يتم تتبعها وأن نتائجنا دائما تعطي الإخراج الصحيح. مع انتقاد شديد للنظام، يمكننا من خلال اختباراتنا الشاملة من خلال الخوارزميات تحديد ما إذا كانت هناك خصائص معينة يتم التفضل بها، ويمكننا إصلاحها بشكل خوارزمي لضمان الشفافية.

من أين تحصل Knockri على بيانات التدريب وكيف تضمن أن هذه البيانات ليست متحيزة بشكل غير مقصود؟

ببساطة، نستخدم بياناتنا الخاصة. لا نستخدم أي بيانات من مصادر مفتوحة لا نتحكم فيها. نحصل على النصوص المأخوذة من التقييمات التي صممها علماء النفس الصناعي لدينا لضمان أن تكون الأسئلة والمهارات المحددة محددة. ثم نقوم بمراجعة التعليقات لضمان أن لا يفضل أي لغة – بشكل أساسي، نحن نتحكم بشكل كامل في جمع البيانات. هذا يضمن أن البيانات التي نجمعها تكون عالية الجودة وأن النتائج التي يعطيها الخوارزمية تكون أكثر فعالية. لأننا نريد أن نكون صادقين في مهمتنا المتمثلة في التركيز على التنوع والشمول، لقد وسعنا تنفيذنا إلى مجالات مختلفة، مما يعني أننا نعمل عبر جغرافيات ووظائف وصناعات مختلفة لجمع مجموعة بيانات شاملة. من خلال وجود بيانات أكثر تنوعا، يمكننا أن نكون متأكدين من أنها أقل تحيزا.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول Knockri؟

هناك عدة أشياء أود مشاركتها. الأولى تتعلق بعلم النفس الصناعي. غالبا ما يفترض الناس أن الذكاء الاصطناعي مخيف، خاصة مع تطوره على مدار السنوات القليلة الماضية. ومع ذلك، نحن نجلب معا العلوم القديمة لعلم النفس الصناعي – دراسة السلوك البشري – لتشغيل تكنولوجيتنا. في الواقع، نحن نقدم علم النفس الصناعي بمقياس أكبر مع مساعدة التعلم الآلي لتقليل التحيز في ممارسات التوظيف. أخيرا، التنوع والشمول لا يبدأ ولا ينتهي مع عملائنا. في Knockri، نقدر التنوع والشمول بقدر ما نقدره في منظمتنا الخاصة. كما شركة نعتز بالتنوع والشمول، نحثك على القيام بدورك في تقليل التحيز لأولئك الذين قد لم يكن لديهم العديد من الفرص في سوق العمل. كما قلت من قبل، الأفعال تتحدث بصوت أعلى من الكلمات.