파이살 아흐메드. Knockri의 공동 창립자 및 CTO – 인터뷰 시리즈

파이살 아흐메드는 기술 리더이자 제품 애호가로, 딥 러닝과 인공지능에 대한 열정이 있습니다. 그는 일상적인 문제를 해결하기 위한 복잡한 기술 솔루션을 설계하고 개발할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 그는 컴퓨터 엔지니어로, 토론토 대학교에서 정보 시스템 및 디자인을 전공하였으며, 소니 코퍼레이션 인디아와 CPPIB 캐나다에서 8년 이상의 산업 경험을 가지고 있습니다.

그는 또한 Knockri의 공동 창립자이자 CTO입니다. Knockri는 행동 스킬 평가 플랫폼으로, 다양성을 향상시키면서 일의 성과나 채용 효율에 영향을 미치지 않습니다.

Knockri라는 이름의 기원을 정의하고, 왜 이 이름을 선택했는지 설명해 주세요.

Knockri라는 이름에는 두 가지 어원があり 있습니다. 첫 번째는 기회라는 문을 노크하는 것을 의미하는 ‘Knock’라는 단어입니다. 두 번째는 마이즈와 자한자이브의 유산과 관련된 ‘Knockri’라는 단어로, 10억 명이 넘는 사람들에게 일이라는 의미를 가집니다.

Knockri의 기원과 채용 과정에서 개인적인 경험에서 비롯된 이야기를 공유해 주세요.

Knockri의 아이디어는 2016년에 처음으로 자한자이브가 이름 때문에 일자리를 찾는 데 어려움을 겪었을 때 생겼습니다. 마이즈는 자한자이브에게 이력서에 이름을 영어 이름으로 바꾸라고 제안했으며, 그 결과 자한자이브는 더 많은 일자리 기회를 얻을 수 있었습니다. 이 경험은 우리가 기술을 사용하여 후보자에게 평등한 기회를 제공하는 솔루션을 개발하도록 동기를 부여했습니다. 나는 이 문제를 해결하기 위해 인공지능을 사용하는 것을 목표로 삼았습니다.

현재의 다양성, 평등, 포용성(DEI) 교육이 회사와 사회에 왜 실패하고 있는지 설명해 주세요.

DEI 교육은 실패하는 이유는 회사들의 동기가 올바르지 않기 때문입니다. 정치적이고 지표 중심의 동기가 실제 변화를 가져오지 않고, 편견을 더 크게 만들 수 있습니다. 단순히 미션 스테이트먼트를 작성하고 기업이 주도하는 편향된 교육을 제공하는 것은 차이를 만들지 않습니다. 행동이 말보다 더 큰 영향을 미칩니다. 생산성이나 다양한 관점을 위해 동기를 부여하는 것이 더 효과적인 교육을 제공할 수 있습니다.

세계 경제 포럼의 평등과 포용성 글로벌 이사회의 임명된 회원으로서, 이 역할이 무엇을 포함하는지와 이 경험에서 무엇을 배웠는지 설명해 주세요.

세계 경제 포럼에서 우리는 DEI 4.0 툴킷을 개발하여 지도자들이 미래의 일에서 사회적 진보를 가속화하는 데 도움을 주었습니다. 이 보고서는 다양성, 평등, 포용성 노력에 대한 빠르게 등장하는 기술의 기회와 위험을 탐구합니다. 또한 기술이 어떻게 채용 과정에서 편향을 줄이고, 인재 풀을 다양화하며, 조직 전체의 다양성과 포용성을 벤치마크하는 데 도움을 줄 수 있는지에 대해 설명합니다. 우리는 포럼의 새로운 글로벌 사회 이동성 지수 2020에도 기여했습니다. 이 지수는 개인의 사회경제적 배경과 그들의 삶의 결과 사이의 링크를 끊는 조건에 대한 통찰력을 제공합니다. 우리는 사회적 진보의 중요성을 배웠고, 기술을 사용하여 미래의 DEI 이니셔티브를 더욱 발전시키는 데 기여한 것을 자랑스럽게 생각합니다.

Knockri는 어떻게 인공지능을 사용하여 고용주가 채용 과정에서 무의식적인 편향을 극복할 수 있도록 도와주는지 설명해 주세요.

Knockri는 산업 및 조직 심리학을 결합하여 특정 일자리에 필요한 기술과 행동을 식별하는 데 도움을 주는 인공지능을 개발했습니다. 우리는 후보자의 외모, 성별, 출신지 등에 초점을 맞추지 않고, 후보자가 일에 가져올 수 있는 기술에 초점을 맞추고 있습니다. Knockri를 사용하면, 전통적인 면접과 달리 첫 인상이 중요하지 않습니다. 중요한 것은 후보자가 일에 가져올 수 있는 기술입니다.

당신의 관점에서 윤리적인 인공지능 시스템이 무엇인지 설명하고, Knockri는 어떻게 자신의 인공지능 플랫폼에서 편향을 피할 수 있는지 설명해 주세요.

인공지능은 일반적으로 강력한 도구이며, 좋은 목적으로 사용될 수도 있고, 나쁜 목적으로 사용될 수도 있습니다. 또한 인공지능은 시스템을 설계하고 개발하는 엔지니어들이 이해하기 더 쉬운 시스템입니다. 우리는 시스템의 행동을 제어할 수 있고, 윤리적인 시스템을 구축하기 위해 규칙과 프로세스를 설정할 수 있습니다. 인공지능 시스템에서 우리는 시스템의 의사 결정이 더 윤리적이도록 설계할 수 있습니다. 또한 우리는 시스템의 오류와盲点을 항상 추적하고, 시스템의 결과가 올바른 출력을 제공하는지 확인합니다.

Knockri는 어디에서 훈련 데이터를 수집하며, 이 데이터가 무의식적으로 편향되지 않도록 어떻게 보장하는지 설명해 주세요.

우리는 우리 자신의 데이터를 사용합니다. 우리는 우리가 제어할 수 없는 공개 소스에서 데이터를 수집하지 않습니다. 우리는 우리의 산업 및 조직 심리학자들이 설계한 평가에서 수집된 전사를 사용합니다. 우리는 언어가 편향되지 않도록 주의하며, 데이터 수집을 철저하게 통제합니다. 이는 우리가 수집한 데이터가 높은 품질이고, 알고리즘이 제공하는 결과가 더 효과적임을 보장합니다. 우리는 다양한 분야에서 데이터를 수집하여 편향을 줄입니다.

Knockri에 대해 추가로 공유하고 싶은 것이 있나요?

두 가지를 공유하고 싶습니다. 첫 번째는 산업 및 조직 심리학입니다. 많은 사람들이 인공지능이 두렵다고 생각하지만, 우리는 인공지능을 사용하여 채용 과정에서 편향을 줄이는 데 도움을 주는 기술을 개발하고 있습니다. 두 번째는, 우리는 DEI를 중요하게 생각하며, 우리의 고객에게도 편향을 줄이는 데 도움을 줄 수 있도록鼓励합니다. 행동이 말보다 더 큰 영향을 미칩니다.