费萨尔·艾哈迈德. Knockri 联合创始人兼首席技术官 – 访谈系列

Faisal Ahmed 是一位技术领导者和产品爱好者，对深度学习和人工智能充满热情，有能力为日常问题设计和开发复杂的技术解决方案。 他是一名计算机工程师，在多伦多大学获得了信息系统和设计硕士学位，并在索尼公司印度公司和加拿大 CPPIB 担任软件工程师，拥有超过 8 年的行业经验。

他是联合创始人兼首席技术官 诺克里，一个行为技能评估平台，可以在不影响工作绩效或招聘效率的情况下提高多样性。

您能解释一下 Knockri 这个名字的由来以及为什么选择它吗？

Knockri 这个名字有两个词源。 首先，我们用“敲”这个词来指敲机会之门。 第二个词是“Knockri”，与我、Maaz 和 Jahanzaib 的遗产密切相关，在许多南亚语言中，这个词对超过 XNUMX 亿人来说意味着“工作”。

您能否分享一下 Knockri 的起源故事以及它是如何源自招聘过程中的个人经历？

Knockri 的想法最初于 2016 年实现，当时我们的首席执行官 Jahanzaib 由于自己的名字而很难找到工作。在马兹建议他在简历上将自己的名字英语化后，贾汉扎伊布获得了更多的就业机会。这看似一个微小的改变，但却让世界变得不同。注意到招聘过程中存在明显缺陷的部分，我们共同开发了一个利用技术的解决方案。这就是我的切入点。通过与 Jahanzaib 和 Maaz 合作，我想利用技术为候选人提供公平的竞争环境。由于人工智能当时还处于起步阶段，我知道这将是一个雄心勃勃的项目，但挑战让我更想解决这个问题。早在 2016 年，我们就看到了机器学习在减少求职者障碍方面的潜力，从那时起，我就一直很高兴能够解决招聘偏见问题。

为什么当前大多数多元化、公平和包容 (DEI) 培训对公司和整个社会来说都失败了？

DEI 培训之所以失败，是因为公司的动机可能不正确。 有些政治和指标驱动的动机并不能带来真正的改变，反而会导致更大的偏见分歧。 撰写使命宣言并执行企业导向的偏见培训，其动机仅仅在于“因为我们必须这样做”，并没有什么区别。 行动胜于雄辩，并且出于正确的原因（例如生产力或员工对公司成功的不同观点）而受到激励，将使培训更加有效。

您曾被任命为世界经济论坛全球平等与包容委员会的成员，这个角色意味着什么？您从这次经历中学到了什么？

在与世界经济论坛合作期间，我们为领导者开发了多元化、公平和包容性 4.0 工具包，以加速未来工作中的社会进步。 该报告探讨了快速新兴技术为多样性、公平和包容性努力带来的实际机遇和风险。 它还概述了技术如何帮助减少招聘流程中的偏见、实现人才库多元化以及衡量组织之间的多样性和包容性。 除此之外，我们还为论坛新发布的2020年全球社会流动指数做出了贡献，该指数深入了解了打破社会经济背景与个人生活成果之间联系的条件。 我们认识到社会进步的重要性，并很自豪能够为论坛做出贡献，以在未来技术的帮助下进一步推进 DEI 举措。

Knockri 如何利用人工智能帮助雇主克服招聘过程中无意识的偏见？

Knockri 将 I/O 心理学和机器学习结合起来，帮助识别与某些工作所需的特定技能组相关的行为。 我们不关注一个人的说话方式、外表、性别或来自哪里，而是关注他们带来的技能。 在 Knockri 看来，第一印象并不像传统面试那么重要——重要的是你可以运用哪些重要技能来成为工作中的佼佼者。 事实上，我们甚至可以在不看到候选人名字的情况下选择合适的候选人！

您能否定义一下什么是道德人工智能系统，以及 Knockri 如何避免自己的人工智能平台出现偏见？

总的来说，人工智能是一种强大的工具，可以用来做好事，也可以用来做坏事。 这也是一个像我这样的工程师比人们更了解人的系统。 我们对系统的行为方式有相当大的控制力，在构建道德系统时，我相信只要动机正确，就更容易以积极的方式训练模型。 在人工智能系统中，我们可以控制其行为并在特定的规则和流程中构建，以确保人工智能的决策比经过训练的人类流程更加道德。 而且它不仅仅止于此。 在构建系统时，您可能会忽略一些错误和盲点，但在 Knockri，我们始终确保跟踪结果，并且我们的结果始终给出正确的输出。 通过对系统的严厉批评，我们通过算法进行广泛的测试可以确定某些品质是否受到青睐，并通过算法解决这个问题，从而为我们提供透明度。

Knockri 从哪里获取训练数据并确保这些数据不会无意中出现偏差？

简而言之，我们使用我们自己的数据。 我们不会从我们无法控制的开源来源获取任何数据。 我们会从 I/O 心理学家设计的评估中收集成绩单，以确保确定正确的问题和技能。 然后，我们审核注释以确保没有偏爱的语言——基本上我们完全控制我们的数据收集。 这确保了我们收集的数据是高质量的，并且算法为我们提供的结果更加有效。 因为我们希望确保忠于以 DEI 为中心的使命，所以我们已将实施范围扩大到各个领域，这意味着我们在不同的地理位置、工作职位和行业开展工作，收集全面的数据集。 通过拥有更多样化的数据，我们可以确保它的偏见更少。

关于诺克利，您还有什么想分享的吗？

我想分享一些事情。 第一个是关于 I/O 心理学。 人们常常认为人工智能令人生畏，尤其是考虑到它在过去几年的发展。 然而，我们正在将古老的 I/O 心理学（对人类行为的研究）结合起来来推动我们的技术发展。 事实上，我们正在机器学习的帮助下大规模提供 I/O 心理学，以减少招聘实践中的偏见。 最后，DEI 不仅仅以我们的客户为起点和终点。 在 Knockri，我们和那些来找我们的人一样重视 DEI，我们在自己的组织中为此感到自豪。 作为一家热衷于 DEI 的公司，我们鼓励您尽自己的一份力量，减少对那些过去在就业市场上可能没有那么多机会的人的偏见。 正如我之前所说，行动胜于雄辩。