Faisal Ahmed. Knockri 的联合创始人兼首席技术官 – 采访系列

Faisal Ahmed 是一位技术领袖和产品爱好者，对深度学习和人工智能充满热情，能够设计和开发复杂的技术解决方案来解决日常问题。他是一位计算机工程师，完成了多伦多大学的信息系统和设计硕士学位，并在索尼公司印度和加拿大 CPPIB 任职超过 8 年的软件工程师。

他同时也是 Knockri 的联合创始人兼首席技术官，Knockri 是一个行为技能评估平台，可以在不影响工作表现或招聘效率的情况下提高多样性。

您能否定义 Knockri 名称的起源以及为什么选择这个名称？

Knockri 名称有两个词源。首先，我们使用“Knock”一词来指“敲开机会的大门”。第二，很大程度上与我的、Maaz 的和 Jahanzaib 的遗产有关，“Knockri”一词在许多南亚语言中意味着“工作”，适用于超过 10 亿人。

您能否分享 Knockri 的起源故事以及它如何源自招聘过程中的个人经历？

Knockri 的想法最初是在 2016 年形成的，当时我们的首席执行官 Jahanzaib 因为他的名字而难以找到工作。Maaz 建议他在简历上使用英文名称，Jahanzaib 随后获得了更多的工作机会。这是一个看似微小的变化，但它带来了巨大的差异。我们注意到招聘过程中存在一个明显的缺陷，因此我们一起开发了一个解决方案，利用技术来解决这个问题。这就是我参与的开始。与 Jahanzaib 和 Maaz 合作，我想利用技术为候选人创造一个公平的环境。由于当时人工智能仍处于初期阶段，我知道这将是一个雄心勃勃的项目，但挑战让我更加想要解决它。我们看到了机器学习在 2016 年减少候选人障碍的潜力，我从那时起就一直渴望解决招聘偏见的问题。

为什么当前的大多数多样性、公平和包容性（DEI）培训都未能为公司和整个社会带来成效？

DEI 培训之所以失败，是因为公司的动机可能不在正确的位置。存在政治和指标驱动的动机，这些动机并不能带来真正的改变，反而会加剧偏见。仅仅因为“必须这么做”而撰写使命声明和实施公司指导的偏见培训，并不能带来改变。行动比言语更有说服力，出于正确的动机（例如，为了公司成功而提高生产力或雇佣多样化的员工），可以使培训更加有效。

您曾是世界经济论坛全球平等和包容委员会的指定成员，您在这个角色中做了什么，您从这次经历中获得了什么？

在我们与世界经济论坛的合作中，我们为领导者加速未来工作中的社会进步做出了贡献，开发了多样性、公平和包容性 4.0 工具包。该报告探讨了快速出现的技术为多样性、公平和包容性工作带来的实际机会和风险。它还概述了如何使用技术从招聘过程中减少偏见、多样化人才库以及在整个组织中基准多样性和包容性。此外，我们为论坛的新全球社会流动性指数 2020 做出了贡献，该指数提供了有关打破社会经济背景和个人结果之间联系的条件的见解。我们了解了社会进步的重要性，并为能够通过技术为未来推进 DEI 计划做出贡献而感到自豪。

Knockri 如何使用人工智能使雇主能够在招聘过程中克服无意识偏见？

Knockri 结合了工业和组织心理学和机器学习来识别与特定技能相关的行为，而不是关注一个人说话的方式、外貌、性别或出身。我们专注于他们带来的技能。使用 Knockri，第一印象不再像传统面试那样重要——重要的是您能带来什么技能来做好这份工作。事实上，我们使得可以在不看到候选人姓名的情况下选择合适的候选人成为可能。

您如何定义一个道德的人工智能系统，Knockri 如何避免在其自身的人工智能平台中出现偏见？

人工智能是一种通用工具，可以用于善事或恶事。它也是工程师（如我）比人们更好地理解的人工智能系统。我们对系统的行为有很大的控制权，当构建道德系统时，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建立特定的规则和流程，以确保人工智能的决策比训练有素的人类过程更具道德性。并且这还不止于此。构建系统时可能会出现错误和盲点，但在 Knockri，我们始终确保结果是正确的输出。通过对系统进行彻底的审查，我们的广泛算法测试可以识别出是否偏爱某些特征，并算法地修复它以提供透明度。

Knockri 从哪里获取训练数据，并确保这些数据不会无意中产生偏见？

简单地说，我们使用自己的数据。我们不从我们无法控制的开放来源获取任何数据。我们使用由我们的工业和组织心理学家设计的评估收集的记录，以确保识别正确的问题和技能。然后，我们审计注释以确保没有偏爱任何语言——基本上，我们对数据收集有完全的控制权。这确保了我们收集的数据是高质量的，算法给出的结果更加有效。由于我们希望忠于我们的使命，即致力于 DEI，我们已经将实施扩展到各个领域，这意味着我们在不同地理位置、工作岗位和行业中工作，以收集一套多样化的数据。通过拥有更多多样化的数据，我们可以确保它的偏见更小。

您是否还有其他关于 Knockri 的内容想要分享？

有几件事我想分享。首先是关于工业和组织心理学。人们经常认为人工智能令人生畏，尤其是在过去几年中，它的发展非常迅速。然而，我们正在将工业和组织心理学的古老科学——人类行为的研究——与我们的技术相结合。实际上，我们正在使用机器学习来扩大工业和组织心理学，以减少招聘实践中的偏见。最后，DEI 不仅仅是针对我们的客户。在 Knockri，我们与那些来找我们的客户一样重视 DEI，我们为在自己的组织中做到这一点而感到自豪。作为一家热衷于 DEI 的公司，我们鼓励您为那些在职场市场中可能没有那么多机会的人做出贡献，减少偏见。正如我之前所说，行动比言语更有说服力。