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Trotz seiner riesigen Zahl von mehr als 750 Millionen Mitgliedern reduziert Ya Xu, Head of Data des beschäftigungsorientierten Social-Media-Riesen LinkedIn, die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) und der Daten im Unternehmen auf drei Kategorien: Talent, Wissen und Produkt .

Unabhängig davon, wo Daten oder KI angewendet werden, behauptet Xu, dass LinkedIn letztendlich darauf abzielt, alles so anzugehen, dass „wirtschaftliche Chancen und Werte für Mitglieder, Kunden und Unternehmen geschaffen werden“.

Aber wie geht der Netzwerkgigant Schlüsselprobleme wie Voreingenommenheit an und entwickelt gleichzeitig Innovationen für die Zukunft? Wie schützt es die Privatsphäre und stellt gleichzeitig eine Fülle nützlicher Daten zur Verfügung, um die Forschung zu informieren?

Hinter der KI, die moderne Vernetzung antreibt

Während sich der Bereich der KI weiter entwickelt, entwickeln sich auch die Gespräche zwischen Fachleuten in der Branche weiter – vielleicht, um die Technologie und ihre Entwickler zur Rechenschaft zu ziehen.

Threads und Posts über AI Bias, Sentience und ihre Möglichkeiten gibt es auf Twitter und natürlich auch auf LinkedIn in Hülle und Fülle. Diese Gespräche drehen sich oft darum, wie sich die KI auf die Nutzung und Erfahrung sozialer Plattformen selbst auswirkt.

Auf dem Transform 2022 Data and AI Executive Summit von VentureBeat haben die Gespräche diese Trends weiter unterstrichen.

LinkedIn ist sowohl als Entwickler und Anbieter eigener KI-Modelle als auch als Forscher mit seinem Spektrum an Datenerhebungen einzigartig positioniert. Es ist auch eine Plattform, die für professionelle Verbindungen von zentraler Bedeutung ist und einen Raum für den Dialog über Branchenthemen und -entwicklungen fördert.

Xu sagte, weil LinkedIn darauf abzielt, jedem Mitglied wirtschaftliche Möglichkeiten zu bieten, könne sich das Unternehmen „das einfach nicht leisten nicht KI verantwortungsbewusst tun.“

LinkedIn integriert verantwortungsbewusste KI im gesamten Unternehmen, mit Checks and Balances, die messen und darauf abzielen, unbeabsichtigte Folgen oder voreingenommene Ergebnisse von den Modellen zu erkennen, die die KI des Unternehmens trainieren. Wichtig, sagte Xu, sollten Teams, die mit irgendeinem Teil der KI-Algorithmen interagieren, gemeinsam planen, sich treffen und effektiv kommunizieren. Dies bietet insbesondere in einem großen Unternehmen eine weitere Möglichkeit, die KI „in Schach“ zu halten.

Xu sagte zum Beispiel, dass, wenn eine Personalvermittlerin auf der LinkedIn-Plattform eine Suche nach „Krankenschwestern“ oder „Datenwissenschaftlern“ durchführt, ihr Team hart daran arbeitet, sicherzustellen, dass verantwortungsvolle Ergebnisse angezeigt werden – was bedeutet, dass der Algorithmus nicht mehr weibliche Ergebnisse für die Krankenschwester hervorruft Beruf oder eine überproportionale Anzahl von Männern für Data Scientist-Suchergebnisse. Xu bemerkte, dass unabhängig davon, ob ein LinkedIn-Mitglied Lernfunktionen nutzt, sich auf Stellen bewirbt, Kontakte knüpft oder potenzielle Kandidaten für die Einstellung sucht, die KI immer unter Berücksichtigung der Interaktionen des Endbenutzers entwickelt werden muss.

„Es war interessant zu sehen, wie KI bei vielen Wirtschaftsführern zu einem solchen Schlagwort wurde“, sagte Xu. „Aber dieses [AI] ist ein Bereich, in dem LinkedIn besonders gut abschneidet. Die KI-Entwicklung sollte sehr gut in den Rest der Produktentwicklungsprozesse integriert sein und [across] Teams… Es unterscheidet sich von der Softwareentwicklung und ist auch nicht deterministisch. Wenn Sie entwerfen, müssen Sie darüber nachdenken, „interagiert die KI“. [with] einen Benutzer auf eine Weise, die Sinn macht? ‚ Es ist wichtig, die Nuancen zu differenzieren und zu verstehen [in its functionalities].“

Laut Xu sind Algorithmus-Optimierungen am Social-Media-Aspekt der Plattform, von denen ein Mitglied des Transform-Publikums sagte, dass sie in letzter Zeit „viel mehr wie Facebook geworden sind“, jedoch noch in Arbeit. Sie räumte ein, dass das Unternehmen dieses Feedback schon einmal gehört habe und dass „unsere Benutzererfahrung sehr wichtig für uns ist“, merkte jedoch an, dass es schwierig sei, bei diesem Artikel die richtige Balance zu finden. Xu sagte, dass LinkedIn letztendlich „ein professionelles soziales Netzwerk ist und es uns wichtig ist, dass wir dem treu bleiben“.

Eine Fülle von Daten, aber zu welchem ​​Preis?

Als Social-Media-inspirierte professionelle Engagement-Plattform hat das Unternehmen natürlich Zugriff auf eine Fülle von Daten – ein Aspekt, der täglich wächst. Die Daten, die sich LinkedIn über unsere Berufswelt zu Nutze gemacht hat, sind enorm – von der Frage, welche Hochschulabsolventen die meisten Jobs in einem bestimmten Bereich bekommen, bis hin zur Entwicklung der Arbeit aufgrund von COVID-19.

Es sind diese KI-gesteuerten Daten, die das Interesse von Behörden, gemeinnützigen Organisationen und globalen Wirtschaftsforen wecken. Mit der Datenflut des Unternehmens geht eine große Verantwortung für die Wahrung der Privatsphäre der Benutzer einher, während es gleichzeitig die globale Wirtschaftsforschung mit seinen detaillierten Erkenntnissen antreibt.

„Wir wissen, dass sich LinkedIn in einer einzigartigen Position befindet … unser Wirtschaftsgrafikteam, das von unserem Chefökonomen geleitet wird, stellt sicher, dass Datenerkenntnisse in einem aggregierten Format synthetisiert werden, um sicherzustellen, dass es keine Datenschutzbedenken gibt“, sagte Xu.

Sie fuhr fort, dass das Unternehmen anerkenne, dass innerhalb der unglaublichen Leistungsfähigkeit von KI-Algorithmen, die dabei helfen, Daten zu nutzen und die Benutzererfahrung zu gestalten, Probleme der Voreingenommenheit und der Privatsphäre priorisiert werden.

Ein Spektrum an Herausforderungen ausgleichen

Insbesondere die sich entwickelnde Landschaft des Datenschutzes ist eine der größten Herausforderungen, auf die sich Xu und ihr Team bei LinkedIn konzentrieren.

„Wenn wir über verantwortungsvolle KI sprechen, geht es nicht nur um Fairness, auch der Datenschutz ist eine wichtige Säule davon“, sagte sie.

Einerseits versuchen die von LinkedIn entwickelten Algorithmen für maschinelles Lernen, Daten zu sammeln, daraus zu lernen und sie für Benutzer zu personalisieren .

„Sie ziehen an der Oberfläche in zwei verschiedene Richtungen. Wie können wir Dinge voranbringen und gleichzeitig die Privatsphäre wahren? erklärte Xu. „Wir balancieren immer die Datenschutzherausforderungen aus … Es ist wirklich wichtig für uns, daran zu arbeiten, wie wir weiterhin die Vorteile der KI nutzen und die Privatsphäre des Einzelnen respektieren.“

Eine weitere Möglichkeit, auf die sich der Netzwerkgigant konzentriert, ist der Einsatz von MLops für die Datenbeobachtung über seine kritischen Funktionen, um reibungslose Pipelines und Benutzererfahrungen zu gewährleisten, was laut Xu keine Kleinigkeit ist.

„Viele Leute denken, dass KI etwas Magisches ist. Wenn Sie etwas streuen, werden die Dinge besser “, sagte sie. „Aber es ist nicht. Was KI in jedem Unternehmen zum Laufen bringen wird, sind Engineering, harte Arbeit und vor allem Daten … Sie brauchen gute Daten, um Ihren Benutzern ein gutes Erlebnis zu bieten.

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