Файсал Ахмед. Сооснователь и технический директор Knockri – Интервью

Файсал Ахмед – лидер технологий и энтузиаст продукта с страстью к глубокому обучению и ИИ, способный проектировать и разрабатывать сложные технологические решения повседневных проблем. Он – компьютерный инженер, окончивший магистратуру в области информационных систем и дизайна в Университете Торонто, и имеет более 8 лет опыта работы в отрасли в качестве программиста в компании Sony Corp India и CPPIB Canada.

Он является сооснователем и техническим директором компании Knockri, платформы оценки поведенческих навыков, которая улучшает разнообразие без ущерба для производительности работы или эффективности найма.

Можете ли вы определить происхождение названия Knockri и почему оно было выбрано?

Существует два этимологических источника для названия Knockri. Во-первых, мы использовали слово “Knock”, чтобы сослаться на стук в дверь возможностей. Второй, очень близкий к моему, Маазу и Джаханзаибу наследию, – это слово “Knockri”, которое означает “работа” для более чем миллиарда человек во многих языках Южной Азии.

Можете ли вы поделиться историей создания Knockri и как она возникла из личного опыта в процессе найма?

Идея Knockri впервые возникла в 2016 году, когда наш генеральный директор Джаханзаиб испытывал трудности в поиске работы из-за своего имени. После того, как Мааз предложил ему англизировать свое имя в резюме, Джаханзаиб получил больше предложений о работе. Это было, казалось бы, незначительное изменение, но оно сделало большую разницу. Обратив внимание на эту существенно ошибочную часть процесса найма, мы собрались вместе, чтобы разработать решение с помощью технологий. Вот где я вошел в игру. В сотрудничестве с Джаханзаибом и Маазом я хотел использовать технологии, чтобы выровнять поле для кандидатов. Поскольку ИИ был еще в зачаточном состоянии в то время, я знал, что это будет амбициозный проект, но вызов только усилил мое желание решить эту проблему. Мы увидели потенциал машинного обучения для снижения барьеров для кандидатов еще в 2016 году, и я с тех пор с нетерпением жду решения проблемы предвзятости при найме.

Почему большинство текущих программ обучения разнообразию, равенству и включению (DEI) терпят неудачу как для компаний, так и для общества в целом?

Программы обучения DEI терпят неудачу, потому что мотивация компаний может не быть в правильном месте. Существуют политические и метрики, управляемые мотивами, которые просто не приводят к реальным изменениям и вызывают еще большие разногласия в предвзятостях. Написание миссии и принуждение к корпоративному обучению предвзятости, где мотивы лежат только в “делаем это, потому что должны”, не делает разницы. Действия говорят громче слов, и быть мотивированным по правильным причинам, таким как производительность или разнообразные точки зрения среди ваших сотрудников для успеха компании, сделает обучение намного более эффективным.

Вы ранее были назначенным членом глобального совета Всемирного экономического форума по вопросам равенства и включения, что включало в себя эта роль и что вы узнали из этого опыта?

Во время нашей работы с Всемирным экономическим форумом мы внесли вклад в инструментарий Diversity, Equity and Inclusion 4.0 для лидеров, чтобы ускорить социальный прогресс в будущем работы. Отчет исследует практические возможности и риски, которые представляют собой быстро возникающие технологии для усилий по разнообразию, равенству и включению. Он также очерчивает, как технологии могут помочь снизить предвзятость в процессах найма, диверсифицировать пулы талантов и устанавливать стандарты разнообразия и включения в организациях. Кроме того, мы внесли вклад в новый Глобальный индекс социальной мобильности 2020 года Форума, который дает представление о состоянии разрыва связи между социально-экономическим происхождением и результатами человека в жизни. Мы узнали важность социального прогресса и гордимся тем, что внесли свой вклад в работу Форума для продвижения инициатив DEI с помощью технологий для будущего.

Как Knockri использует ИИ, чтобы позволить работодателям преодолеть бессознательную предвзятость во время процесса найма?

Knockri объединил психологию ИО и машинное обучение, чтобы помочь определить поведение, связанное с конкретными навыками, необходимыми для определенных работ. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на том, как человек говорит, выглядит, его пол или откуда он, мы сосредотачиваемся на навыках, которые он приносит на стол. С помощью Knockri первые впечатления не имеют такого значения, как в традиционном интервью – все дело в важных навыках, которые вы можете принести на стол, чтобы быть лучшим на работе. На самом деле, мы сделали возможным выбрать правильного кандидата, даже не увидев его имя!

Можете ли вы определить, что, по вашему мнению, составляет этичную систему ИИ и как Knockri может избежать предвзятости в своей собственной платформе ИИ?

ИИ – это мощный инструмент в целом и может быть использован как для добра, так и для зла. Это также система, которую инженеры, такие как я, понимают лучше, чем люди понимают людей. У нас есть значительный контроль над тем, как система ведет себя, и когда речь идет о построении этических систем, я считаю, что пока мотивы находятся в правильном месте, легче обучать модели положительным образом. В системе ИИ мы можем контролировать ее поведение и строить в конкретные правила и процессы, чтобы обеспечить, что принятие решений ИИ более этично, чем обученные человеческие процессы. И это не все. Всегда есть ошибки и слепые пятна, которые вы можете пропустить при построении системы, но в Knockri мы всегда убеждаемся, что результаты отслеживаются и что наши результаты всегда дают правильные выходные данные. С тщательной критикой системы наши обширные тесты через алгоритмы могут выявить, если какие-либо качества предпочитаются, и алгоритмически исправить это, чтобы дать нам прозрачность.

Откуда Knockri получает данные для обучения и как вы обеспечиваете, что эти данные не предвзяты непреднамеренно?

Просто говоря, мы используем свои собственные данные. Мы не получаем данные из открытых источников, которые мы не контролируем. Мы берем транскрипты, собранные из оценок, разработанных нашими психологами ИО, чтобы обеспечить правильные вопросы и навыки. Затем мы проверяем аннотации, чтобы убедиться, что никакой язык не предпочитается -基本но мы берем полный контроль над нашей коллекцией данных. Это гарантирует, что данные, которые мы собираем, являются высококачественными, и результаты, которые дает нам алгоритм, намного более эффективны. Поскольку мы хотим быть верными своей миссии по фокусу на DEI, мы расширили свою реализацию до различных областей, что означает, что мы работаем в разных географиях, позициях и отраслях, чтобы собрать разнообразный набор данных. Имея более разнообразные данные, мы можем быть уверены, что они менее предвзяты.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться о Knockri?

Есть несколько вещей, которые я хотел бы поделиться. Первая – об ИО-психологии. Часто люди предполагают, что ИИ пугает, особенно поскольку он развивался в последние несколько лет. Однако мы объединяем древнюю науку ИО-психологии – изучение поведения человека – чтобы стимулировать нашу технологию. На самом деле мы доставляем ИО-психологию в масштабе с помощью машинного обучения, чтобы снизить предвзятость в практиках найма. Наконец, DEI не начинается и не заканчивается с нашими клиентами. В Knockri мы ценим DEI столько же, сколько те, кто приходит к нам, что мы гордимся внутри своей собственной организации. Как компания, которая страстно увлечена DEI, мы призываем вас сделать свой вклад в снижение предвзятости для тех, кто исторически мог не иметь столько возможностей на рынке труда. Как я сказал ранее, действия говорят громче слов.