ファイサル・アハメド – ノックリの共同創設者兼CTO – インタビュー・シリーズ

ファイサル・アハメドは、ディープラーニングとAIに情熱を持ち、日常的な問題に対する複雑な技術的な解決策を設計および開発する能力を持つテクノロジー・リーダーであり、製品・エントシアストです。彼は、ソニー株式会社インドやCPPIBカナダで8年以上のソフトウェア・エンジニアとしての業界経験を持つコンピューター・エンジニアであり、トロント大学で情報システムおよびデザインの修士号を取得しています。

彼は、ノックリの共同創設者兼CTOであり、ノックリは、採用の効率を損なうことなく、多様性を高める行動スキル評価プラットフォームです。

ノックリという名前の由来について説明していただけますか。なぜこの名前が選ばれたのでしょうか。

ノックリという名前には2つの語源があります。最初に、チャンスの扉をノックすることを表すために「Knock」という言葉を使用しました。2番目に、私やマアズ、ジャハンザイブのルーツに関連する言葉「Knockri」があります。これは、南アジアの多くの言語で1億人以上の人々にとって「仕事」という意味を持つ言葉です。

ノックリの創設ストーリーについて、採用プロセスでの個人的な経験からどのようにして始まったのかを教えてください。

ノックリのアイデアは、2016年に私たちのCEOであるジャハンザイブが名前のせいで仕事を見つけるのに苦労したときに生まれました。マアズはジャハンザイブに履歴書に名前を英語風に変えることを提案し、ジャハンザイブはより多くの雇用の機会を得ることができました。これは、見かけ上は小さな変更でしたが、大きな違いをもたらしました。私たちは、この採用プロセスの欠陥に気付き、テクノロジーを使用して解決策を開発することにしました。そこで私はジャハンザイブやマアズと協力して、候補者にとってより公平な場を作るためにテクノロジーを使用することにしました。AIはまだ初期段階でしたが、挑戦に取り組む機会としました。私たちは、2016年に機械学習が候補者にとっての障壁を減らす可能性を見てきましたが、その問題を解決するために取り組んでいます。

現在の多様性、公平性、包括性（DEI）トレーニングは、企業や社会全体に対してなぜ失敗しているのでしょうか。

DEIトレーニングは、企業の動機が適切でないことが原因で失敗しています。政治的、メトリクス駆動型の動機が、実際の変化をもたらさず、偏見の溝を深めるだけです。企業が「しなければならない」という理由で行う偏見トレーニングは、実際の変化をもたらしません。行動は言葉よりも大きな意味を持つため、生産性や従業員の多様な視点のために動機を持つことが、トレーニングをより効果的にするでしょう。

世界経済フォーラムのグローバル・カウンシル・オン・イコールティー・アンド・インクルージョンに任命されたメンバーとしての役割について教えてください。どのような経験をしましたか。

世界経済フォーラムでの作業において、私たちは、リーダーが将来の仕事における社会的進歩を加速するための多様性、公平性、包括性4.0ツールキットに貢献しました。このレポートでは、急速に登場するテクノロジーが多様性、公平性、包括性への取り組みに対して実際的な機会とリスクをどのように表すかを探ります。また、テクノロジーがどのようにして採用プロセスからの偏見を減らし、才能プールを多様化し、組織全体の多様性と包括性をベンチマークするのに役立つかを示しています。さらに、私たちはフォーラムの新しいグローバル・ソーシャル・モビリティ・インデックス2020に貢献しました。これは、個人の社会経済背景とその後の人生の結果との関連性を示しています。私たちは、社会的進歩の重要性を学び、将来のDEIイニシアチブのためにテクノロジーを活用することでフォーラムに貢献することを誇りに思います。

ノックリは、採用プロセス中に雇用主が無意識の偏見を克服するためにAIをどのように活用していますか。

ノックリは、I/O心理学と機械学習を組み合わせて、特定の仕事に必要なスキルセットに関連する行動を特定するのに役立ちます。ノックリでは、候補者の話し方、見た目、性別、または出身地に焦点を当てるのではなく、候補者がもたらすスキルに焦点を当てています。ノックリでは、伝統的な面接のように、第一印象が重要ではありません。重要なのは、仕事で最も優秀な人になるためにもたらすスキルです。実際、候補者の名前を見ずに正しい候補者を選択できるようにしました。

あなたの見解では、どのようなAIシステムが倫理的であるか、そしてノックリはどのようにして自社のAIプラットフォームにおける偏見を避けているのかを教えてください。

AIは一般的に強力なツールであり、善にも悪にも使用できます。AIシステムは、エンジニアが人間よりも人間を理解することができるため、動作を制御できます。動機が適切であれば、システムを良い方法で訓練することができます。AIシステムでは、倫理的な決定を下すためにルールやプロセスを組み込むことができます。ノックリでは、結果を追跡し、常に正しい出力が得られるようにします。アルゴリズムを通じて徹底的なテストを行い、特定の特性が優先されている場合にそれを特定し、アルゴリズム的に修正して透明性を確保します。

ノックリは、トレーニング・データをどこから取得していますか。また、データが意図せずに偏っていないことをどうやって保証していますか。

単純に言えば、ノックリは独自のデータを使用しています。コントロールできないオープンソースからのデータは使用しません。I/O心理学者が適切な質問とスキルを特定するように設計された評価から収集されたトランスクリプトを使用します。次に、言語が優先されていないことを確認するために注釈を監査します。これにより、収集されるデータの品質が高く、アルゴリズムが提供する結果がより効果的になることが保証されます。DEIに焦点を当てた使命に忠実であることを保証するために、さまざまな分野、地理、役職、業界にわたって実装を拡大しました。より多様なデータを収集することで、データがより偏っていないことを保証できます。

ノックリについてさらに何か共有したいことがありますか。

共有したいことが2点あります。まず、I/O心理学についてです。AIは、特に過去数年で発展してきたため、多くの人にとって脅威とみなされることがあります。ただし、ノックリでは、人間の行動を研究する古典的なI/O心理学をテクノロジーで駆動することで、採用における偏見を減らすことを目指しています。最後に、ノックリではDEIを大切にしています。私たちが顧客に提供するのと同じレベルで、DEIを重視しています。DEIに情熱を持つ企業として、歴史的に雇用市場での機会が少なかった人々に対する偏見を減らすためにあなたの役割を果たすことを奨励します。以前にも述べたように、行動は言葉よりも大きな意味を持つからです。