Файсал Ахмед. Ко-фондатор та технічний директор Knockri – Інтерв’ю серія

Файсал Ахмед – технологічний лідер і ентузіаст продукту з пристрастю до глибокого навчання та штучного інтелекту, який має можливість проектувати та розробляти складні технологічні рішення повсякденних проблем. Він – інженер-комп’ютерник, який закінчив магістратуру з інформаційних систем та дизайну в Університеті Торонто та має понад 8 років досвіду роботи в галузі як інженер-програміст у компанії Sony Corp India та CPPIB Canada.

Він є співзасновником та технічним директором компанії Knockri, платформи оцінки поведінних навичок, яка покращує різноманітність без впливу на ефективність роботи чи процес найму.

Чи можете ви визначити походження назви Knockri та чому вона була обрана?

Є два етимологічних походження назви Knockri. По-перше, ми використали слово “Knock”, щоб позначити стук у двері можливості. По-друге, дуже пов’язане з моєю спадщиною, спадщиною Мааза та Джаханзаїба, слово “Knockri” означає “робота” для понад мільярда людей у багатьох південноазіатських мовах.

Чи можете ви поділитися історією походження Knockri та як вона виникла з особистого досвіду у процесі найму?

Ідея Knockri спочатку виникла у 2016 році, коли наш генеральний директор Джаханзаїб мав складнощі з пошуком роботи через свою ім’я. Після того, як Мааз порадив йому англізувати своє ім’я у резюме, Джаханзаїбу було запропоновано більше можливостей працевлаштування. Це була, здавалося б, незначна зміна, але вона зробила величезну різницю. Помітивши цю суттєву недосконалість у процесі найму, ми вирішили розробити рішення за допомогою технологій. Саме тут я вступив у справу. У співпраці з Джаханзаїбом та Маазом я хотів використовувати технології для рівняння можливостей для кандидатів. Оскільки штучний інтелект був ще у своїй зародковій стадії на той час, я знав, що це буде амбітний проект, але саме ця складність зробила мене ще більш мотивованим до його вирішення. Ми побачили потенціал машинного навчання для зниження бар’єрів для кандидатів ще у 2016 році, і з тих пір я займаюсь розвитком рішення проблеми упередженого найму.

Чому більшість поточних програм тренінгу щодо різноманітності, рівності та інклюзивності (DEI) не дають очікуваних результатів як для компаній, так і для суспільства в цілому?

Програми тренінгу DEI не дають очікуваних результатів, оскільки мотивація компаній може бути не на місці. Є політичні та метрично-орієнтовані мотивації, які просто не призводять до реальних змін і можуть посилювати упередження. Написання місії та проведення корпоративного тренінгу щодо упередженості, де мотивація полягає лише у тому, щоб “це зробити, тому що ми повинні”, не дає результатів. Дії говорять набагато голосніше, ніж слова, і якщо мотивація правильна, наприклад, для підвищення продуктивності чи забезпечення різноманітних поглядів серед працівників для успіху компанії, тренінг буде набагато ефективнішим.

Ви раніше були призначені членом глобальної ради Світового економічного форуму з питань рівності та інклюзивності, що це роль передбачала і що ви вивчили з цього досвіду?

Під час роботи у Світовому економічному форумі ми внесли свій внесок у розробку інструментарію Diversity, Equity and Inclusion 4.0 для лідерів, щоб прискорити соціальний прогрес у майбутньому роботи. Звіт досліджує практичні можливості та ризики, які представляють для зусиль з різноманітності, рівності та інклюзивності швидко з’являючись технології. Він також описує, як технології можуть допомогти зменшити упередження у процесі найму, розрізноманітнити кадровий потенціал та оцінювати рівність та інклюзивність у організаціях. Крім того, ми внесли свій внесок у новий Глобальний індекс соціальної мобільності 2020 року, який надає інформацію про умови для розриву зв’язку між соціально-економічним походженням та результатами життя людини. Ми вивчили важливість соціального прогресу та пишаємось тим, що внесли свій внесок у роботу Форуму для просування ініціатив DEI за допомогою технологій для майбутнього.

Як Knockri використовує штучний інтелект, щоб дозволити роботодавцям подолати несвідоме упередження під час процесу найму?

Knockri поєднав психологію праці та організацій та машинне навчання, щоб допомогти ідентифікувати поведінку, пов’язану з конкретними навичками, необхідними для певних робіт. Замість того, щоб зосереджуватися на тому, як людина говорить, виглядає, її стать чи походження, ми зосереджуємося на навичках, які вона приносить. З Knockri, перші враження не мають такого великого значення, як у традиційних інтерв’ю – все залежить від важливих навичок, які ви можете принести для виконання роботи на високому рівні. Насправді, ми зробили можливим вибір правильного кандидата, навіть не бачачи його імені!

Чи можете ви визначити, що робить систему штучного інтелекту етичною, та як Knockri уникнув упередженості у своїй власній платформі штучного інтелекту?

Штучний інтелект – це потужний інструмент загалом і може бути використаний як для добра, так і для зла. Це система, яку інженери, як я, розуміють краще, ніж люди розуміють людей. У нас є значний контроль над тим, як система поводиться, і коли мова йде про побудову етичних систем, я вважаю, що якщо мотивація правильна, то легше тренувати моделі позитивним чином. У системі штучного інтелекту ми можемо контролювати її поведінку та будувати у неї певні правила та процеси, щоб забезпечити, що процес прийняття рішень штучного інтелекту є більш етичним, ніж процеси, треновані людьми. І це не все. Є помилки та сліпі плями, яких ви можете не помітити при побудові системи, але в Knockri ми завжди стежимо за результатами та забезпечуємо, що наші результати завжди дають правильні виходи. З критичним підходом до системи наші обширні тести через алгоритми можуть визначити, чи певні якості віддають перевагу, і алгоритмічно виправити це для забезпечення прозорості.

Відкуди Knockri отримує дані для тренування та як забезпечує, що ці дані не містять непередбачуваної упередженості?

Просто кажучи, ми використовуємо свої власні дані. Ми не отримуємо дані з відкритих джерел, над якими ми не маємо контролю. Ми беремо транскрипти, зібрані з оцінок, розроблених нашими психологами праці та організацій, щоб забезпечити правильні питання та ідентифікацію навичок. Потім ми аудитуємо анотації, щоб переконатися, що жодна мова не віддає перевагу – ми повністю контролюємо збір даних. Це забезпечує, що дані, які ми збираємо, є високоякісними, а результати, які алгоритм дає нам, є набагато ефективнішими. Оскільки ми хочемо бути вірними своїй місії щодо фокусу на DEI, ми розширили свою реалізацію на різні галузі, що означає, що ми працюємо у різних географіях, на різних посадах та в різних галузях, щоб зібрати різноманітний набір даних. Маємо більш різноманітні дані, ми можемо бути впевнені, що вони менш упереджені.

Чи є щось ще, що ви хотіли б поділитися про Knockri?

Є кілька речей, які я хотів би поділитися. По-перше, це стосується психології праці та організацій. Часто люди вважають штучний інтелект заляканим, особливо через його розвиток за останні кілька років. Однак ми поєднуємо давню науку про поведінку людини з технологіями, щоб зменшити упередження у процесі найму. Насправді, ми доставляємо психологію праці та організацій у масштабі за допомогою машинного навчання, щоб зменшити упередження у процесі найму. Нарешті, DEI не починається та не закінчується лише з нашими клієнтами. У Knockri ми цінуємо DEI так само, як і ті, хто приходить до нас, чого ми пишаємось у своїй організації. Як компанія, яка пристрасно ставиться до DEI, ми заохочуємо вас зробити свій внесок у зменшення упередженості для тих, хто історично міг не мати такої кількості можливостей на ринку праці. Як я вже казав раніше, дії говорять голосніше, ніж слова.