Фаисал Ахмед. Суоснивач и технички директор компаније Кноцкри – серија интервјуа

Фаисал Ахмед је технолошки лидер и ентузијаста за производе са страшћу за дубоко учење и вештачку интелигенцију, са способношћу да дизајнира и развије сложена технолошка решења за свакодневне проблеме. Он је рачунарски инжењер који је завршио мастер студије из информационих система и дизајна на Универзитету у Торонту и има више од 8 година искуства у индустрији као софтверски инжењер који ради за Сони Цорп Индиа и ЦППИБ Цанада.

Он је и суоснивач и ЦТО у Кноцкри, платформа за процену вештина понашања која побољшава разноликост без утицаја на радни учинак или ефикасност запошљавања.

Можете ли дефинисати порекло имена Кноцкри и зашто је изабрано?

Постоје два етимолошка порекла имена Кнокри. Прво, користили смо реч 'Куц' да се односимо на куцање на врата могућности. Друга, која је веома повезана са мојим, Маазовим и Јаханзаибовим наслеђем, је реч „Кнокри“, што значи „посао“ за више од милијарду људи на многим језицима Јужне Азије.

Можете ли поделити причу о настанку Кноцкрија и како је настала из личног искуства у процесу запошљавања?

Идеја за Кноцкрија се у почетку остварила 2016. године када је наш извршни директор, Јаханзаиб, имао изазовно време да пронађе посао због свог имена. Након што је Мааз предложио да унесе своје име у биографију, Јаханзаибу је понуђено више могућности за запошљавање. Била је то наизглед мала промена, али је учинила свет разликама. Приметивши овај значајно мањкав део процеса регрутовања, окупили смо се да развијемо решење уз коришћење технологије. Ту сам ушао. У сарадњи са Јаханзаибом и Маазом, желео сам да користим технологију да изједначим услове за кандидате. Пошто је вештачка интелигенција у то време била у повојима, знао сам да ће то бити амбициозан пројекат за преузимање, али изазов ме је навео да пожелим да се бавим њиме још више. Видели смо потенцијал машинског учења да смањи баријере за кандидате још 2016. и од тада сам био узбуђен што ћу решити проблем пристрасности запошљавања.

Зашто најновија обука о разноликости, једнакости и инклузији (ДЕИ) не успева и у компанијама и друштву уопште?

ДЕИ обука не успева јер мотивација компаније можда није на правом месту. Постоје политичке и метричке мотивације које једноставно не доносе стварне промене и узрокују веће поделе у предрасудама. Писање изјаве о мисији и спровођење корпоративне обуке о пристрасности, где мотивација лежи искључиво „да то радимо зато што морамо“ не прави разлику. Радње говоре много више од речи, а мотивисање из правих разлога, као што су продуктивност или различита гледишта међу запосленима за успех компаније, учиниће обуку далеко ефикаснијом.

Раније сте били именовани члан глобалног савета Светског економског форума за равноправност и инклузију, шта је та улога подразумевала и шта сте научили из овог искуства?

Током нашег рада са Светским економским форумом, допринели смо Диверзитету, једнакости и инклузији 4.0 алата за лидере да убрзају друштвени напредак у будућности рада. Извештај истражује практичне могућности и ризике које технологије у брзом настајању представљају за напоре за разноврсност, једнакост и инклузију. Такође наводи како технологија може помоћи у смањењу пристрасности процеса регрутовања, диверзификацији фондова талената и вредновању разноликости и укључености међу организацијама. Поред тога, допринели смо новом Глобалном индексу друштвене мобилности 2020. који даје увид у услове за прекид везе између социо-економског порекла и животних исхода појединца. Научили смо важност друштвеног напретка и поносни смо што смо својим радом допринели Форуму за унапређење ДЕИ иницијатива уз помоћ технологије за будућност.

Како Кноцкри користи вештачку интелигенцију да омогући послодавцима да превазиђу несвесну пристрасност током процеса запошљавања?

Кноцкри се оженио И/О психологијом и машинским учењем како би помогао у идентификацији понашања повезаних са специфичним сетовима вештина које су потребне за одређене послове. Уместо да се фокусирамо на начин на који особа говори, изгледа, њен пол или одакле је, ми се фокусирамо на вештине које доносе на стол. Са Кноцкријем, први утисци нису толико важни као у традиционалном интервјуу – то су све важне вештине које можете донети да бисте били најбољи на послу. У ствари, омогућили смо да изаберемо правог кандидата, а да нисмо ни видели њихово име!

Можете ли по вашем мишљењу да дефинишете шта чини етички АИ систем и како Кноцкри може да избегне пристрасност у својој сопственој АИ платформи?

АИ је моћно средство уопште и може се користити и за добро и за лоше. То је такође систем који инжењери, попут мене, разумеју боље него што људи разумеју људе. Имамо значајну контролу над начином на који се систем понаша, а када је у питању изградња етичких система, верујем да је све док су мотивације на правом месту, лакше обучити моделе на позитиван начин. У систему вештачке интелигенције можемо да контролишемо његово понашање и да градимо у оквиру специфичних правила и процеса како бисмо осигурали да је доношење одлука АИ етичније од обучених људских процеса. И не престаје само ту. Увек постоје грешке и слепе тачке које бисте могли да превидите када правите систем, али у Кноцкрију увек се старамо да се резултати прате и да наши резултати увек дају исправне резултате. Уз оштру критику система, наше опсежно тестирање путем алгоритама може да идентификује да ли се фаворизују одређени квалитети и алгоритамски то исправи да би нам дало транспарентност.

Одакле Кноцкри извор података о обуци и осигурава да ти подаци нису ненамерно пристрасни?

Једноставно речено, користимо сопствене податке. Не добијамо никакве податке из отворених извора над којима немамо контролу. Узимамо транскрипте прикупљене из процена које су осмислили наши И/О психолози како бисмо осигурали да се идентификују права питања и вештине. Затим ревидирамо напомене да бисмо били сигурни да ниједан језик није фаворизован – у суштини преузимамо потпуну контролу над нашим прикупљањем података. Ово осигурава да су подаци које прикупљамо високог квалитета и да су резултати које нам алгоритам даје много ефикаснији. Пошто желимо да будемо сигурни да смо верни нашој мисији да будемо фокусирани на ДЕИ, проширили смо нашу имплементацију на различита поља, што значи да радимо на различитим географским местима, радним позицијама и индустријама како бисмо прикупили добро заокружен скуп података. Ако имамо више различитих података, можемо бити сигурни да су мање пристрасни.

Постоји ли још нешто што бисте желели да поделите о Кноцкрију?

Постоји неколико ствари које бих желео да поделим. Први се односи на И/О психологију. Људи често претпостављају да је вештачка интелигенција застрашујућа, посебно зато што се развијала у последњих неколико година. Међутим, ми окупљамо вековну науку И/О психологије – проучавање људског понашања – да бисмо покренули нашу технологију. Заиста, ми пружамо И/О психологију у великом обиму уз помоћ машинског учења како бисмо смањили пристрасност у праксама запошљавања. Коначно, ДЕИ не почиње и не завршава само са нашим купцима. У Кноцкрију ценимо ДЕИ колико и оне који нам долазе, чиме се поносимо у оквиру наше организације. Као компанија која је страствена за ДЕИ, охрабрујемо вас да учините свој део у смањењу пристрасности за оне који историјски можда нису имали толико могућности на тржишту рада. Као што сам већ рекао, дела говоре више од речи.