Faisal Ahmed. Współzałożyciel i CTO w Knockri – Seria wywiadów

Faisal Ahmed jest liderem technologicznym i entuzjastą produktów z pasją do głębokiego uczenia się i sztucznej inteligencji, z możliwością projektowania i tworzenia złożonych rozwiązań technologicznych dla codziennych problemów. Jest inżynierem komputerowym, który ukończył studia magisterskie z zakresu systemów informacyjnych i projektowania na Uniwersytecie w Toronto i ma ponad 8 lat doświadczenia w branży jako inżynier oprogramowania pracujący dla Sony Corp India i CPPIB Canada.

Jest współzałożycielem i CTO w Knockri, platformie oceny umiejętności behawioralnych, która poprawia różnorodność bez wpływu na wydajność pracy lub efektywność rekrutacji.

Czy mógłbyś zdefiniować pochodzenie nazwy Knockri i dlaczego została wybrana?

Istnieją dwa etymologiczne pochodzenia nazwy Knockri. Po pierwsze, użyliśmy słowa “Knock”, aby odnosić się do pukania do drzwi możliwości. Po drugie, bardzo związane z moim, Maazem i Jahanzaibem pochodzeniem, jest słowo “Knockri”, które oznacza “pracę” dla ponad miliarda ludzi w wielu językach południowoazjatyckich.

Czy mógłbyś podzielić się historią powstania Knockri i jak powstała z Twojego osobistego doświadczenia w procesie rekrutacji?

Pomysł na Knockri powstał początkowo w 2016 roku, kiedy nasz CEO, Jahanzaib, miał trudności ze znalezieniem pracy z powodu swojego imienia. Po tym, jak Maaz zasugerował, aby zmienił swoje imię na CV, Jahanzaib otrzymał więcej ofert zatrudnienia. Była to pozornie nieznacząca zmiana, ale zmieniła wszystko. Zauważając tę znaczącą wadę w procesie rekrutacji, połączyliśmy się, aby stworzyć rozwiązanie z wykorzystaniem technologii. To było miejsce, w którym się znalazłem. Współpracując z Jahanzaibem i Maazem, chciałem wykorzystać technologię, aby wyrównać szanse dla kandydatów. Ponieważ sztuczna inteligencja była w swoich początkach w tym czasie, wiedziałem, że będzie to ambitny projekt, ale wyzwanie sprawiło, że chciałem go jeszcze bardziej rozwiązać. Widzieliśmy potencjał uczenia maszynowego w redukowaniu barier dla kandydatów już w 2016 roku, i od tego czasu jestem podekscytowany rozwiązaniem problemu stronniczości w rekrutacji.

Dlaczego większość obecnych szkoleń z zakresu różnorodności, równości i integracji (DEI) zawodzi zarówno firmy, jak i społeczeństwo w ogóle?

Szkolenia DEI zawodzą, ponieważ motywacja firm może nie być w odpowiednim miejscu. Istnieją motywacje polityczne i oparte na danych, które po prostu nie wprowadzają prawdziwej zmiany i powodują większe podziały w stronniczości. Pisanie deklaracji misji i egzekwowanie szkoleń z zakresu stronniczości, gdzie motywacje leżą wyłącznie w “robieniu tego, bo musimy”, nie robi różnicy. Czyny mówią dużo głośniej niż słowa, a motywowanie się dla właściwych powodów, takich jak produktywność lub różnorodne punkty widzenia wśród pracowników dla sukcesu firmy, sprawi, że szkolenia będą o wiele skuteczniejsze.

Byłeś wcześniej powołany na członka globalnej rady ds. równości i integracji Światowego Forum Ekonomicznego, co obejmowało Twoją rolę i co nauczyłeś się z tego doświadczenia?

Podczas naszej pracy ze Światowym Forum Ekonomicznym, przyczyniliśmy się do stworzenia narzędzia Diversity, Equity and Inclusion 4.0 dla liderów, aby przyspieszyć postęp społeczny w przyszłości pracy. Raport eksploruje praktyczne możliwości i ryzyka, jakie reprezentują szybko rozwijające się technologie dla wysiłków z zakresu różnorodności, równości i integracji. Zaznacza również, w jaki sposób technologia może pomóc w redukowaniu stronniczości w procesach rekrutacji, dywersyfikacji pul kandydatów oraz benchmarkingu różnorodności i integracji w organizacjach. Oprócz tego, przyczyniliśmy się do nowego Globalnego Indeksu Ruchliwości Społecznej 2020 Forum, który dostarcza wglądu w warunki łamania łącza między pochodzeniem społeczno-ekonomicznym a wynikami życiowymi jednostki. Nauczyliśmy się znaczenia postępu społecznego i jesteśmy dumni, że mogliśmy przyczynić się do pracy Forum w celu dalszego promowania inicjatyw DEI z pomocą technologii dla przyszłości.

Jak Knockri wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby umożliwić pracodawcom pokonanie nieświadomej stronniczości w procesie rekrutacji?

Knockri połączyło psychologię I/O i uczenie maszynowe, aby pomóc w identyfikacji zachowań związanych z konkretnymi zestawami umiejętności wymaganych dla określonych stanowisk. Zamiast koncentrować się na tym, jak ktoś mówi, wygląda, jego płci lub skąd pochodzi, koncentrujemy się na umiejętnościach, które przynosi do stołu. Z Knockri, pierwsze wrażenia nie mają takiego znaczenia, jak w tradycyjnym wywiadzie – wszystko, co się liczy, to ważne umiejętności, które możesz przynieść do stołu, aby być najlepszym w pracy. W rzeczywistości, udało nam się to, że można wybrać odpowiedniego kandydata, nawet nie widząc jego imienia!

Czy mógłbyś zdefiniować, co Twoim zdaniem stanowi etyczny system sztucznej inteligencji i jak Knockri unika stronniczości w swojej własnej platformie AI?

Sztuczna inteligencja jest potężnym narzędziem ogólnie i może być wykorzystywana zarówno dla dobra, jak i zła. Jest to również system, który inżynierowie, tacy jak ja, rozumieją lepiej niż ludzie rozumieją ludzi. Mamy znaczną kontrolę nad tym, jak system się zachowuje, a jeśli chodzi o budowanie etycznych systemów, uważam, że o ile motywacje są w odpowiednim miejscu, jest łatwiej trenować modele w pozytywny sposób. W systemie sztucznej inteligencji możemy kontrolować jego zachowanie i budować w określone reguły i procesy, aby zapewnić, że podejmowanie decyzji przez AI jest bardziej etyczne niż procesy szkolone przez ludzi. I nie kończy się to tam. Zawsze istnieją błędy i punkty ślepe, których możemy nie zauważyć przy budowaniu systemu, ale w Knockri zawsze upewniamy się, że wyniki są śledzone i że nasze wyniki zawsze dają prawidłowe dane wyjściowe. Z krytyczną oceną systemu, nasze obszernie testowane algorytmy mogą określić, czy pewne cechy są faworyzowane, i algorytmicznie naprawić to, aby dać nam przejrzystość.

Skąd Knockri czerpie dane szkoleniowe i jak zapewnić, że te dane nie są nieumyślnie stronnicze?

Po prostu, używamy własnych danych. Nie czerpiemy danych z otwartych źródeł, nad którymi nie mamy kontroli. Bierzemy transkrypty zebrane z ocen, które zostały zaprojektowane przez naszych psychologów I/O, aby upewnić się, że są to odpowiednie pytania i umiejętności. Następnie audytujemy adnotacje, aby upewnić się, że nie jest faworyzowany żaden język – po prostu mamy pełną kontrolę nad naszym zbieraniem danych. To zapewnia, że dane, które zbieramy, są wysokiej jakości, a wyniki, które daje nam algorytm, są o wiele skuteczniejsze. Ponieważ chcemy być wierni naszej misji, aby być ukierunkowanymi na DEI, rozszerzyliśmy naszą implementację na różne dziedziny, co oznacza, że pracujemy w różnych geografiach, stanowiskach i branżach, aby zebrać dobrze zaokrąglony zbiór danych. Dzięki posiadaniu bardziej zróżnicowanych danych, możemy być pewni, że są one mniej stronnicze.

Czy jest coś jeszcze, co chciałbyś podzielić się o Knockri?

Istnieją dwie rzeczy, które chciałbym podzielić. Po pierwsze, chciałbym powiedzieć o psychologii I/O. Często ludzie zakładają, że sztuczna inteligencja jest zastraszająca, zwłaszcza od czasu, gdy rozwija się w ciągu ostatnich kilku lat. Jednak my łączymy starą naukę psychologii I/O – naukę o ludzkim zachowaniu – aby napędzać naszą technologię. W rzeczywistości, dostarczamy psychologię I/O na dużą skalę z pomocą uczenia maszynowego, aby redukować stronniczość w praktykach rekrutacyjnych. Wreszcie, DEI nie zaczyna się i nie kończy na naszych klientach. W Knockri, cenimy DEI tak samo, jak ci, którzy przychodzą do nas, z których jesteśmy dumni w naszej własnej organizacji. Jako firma, która jest pasjonująco zaangażowana w DEI, zachęcamy was do tego, abyście zrobili swoją część w redukowaniu stronniczości dla tych, którzy historycznie mogli nie mieć tylu możliwości na rynku pracy. Jak powiedziałem wcześniej, czyny mówią głośniej niż słowa.