banner large

Bagaimana data dan AI mendorong peluang bagi LinkedIn – serta anggota dan pelanggannya

Comment
X
Share

Kami sangat antusias untuk menghadirkan Transform 2022 kembali secara langsung pada 19 Juli dan 20 – 28 Juli secara virtual. Bergabunglah dengan AI dan pemimpin data untuk pembicaraan yang berwawasan luas dan peluang jaringan yang menarik. Daftar hari ini!


Meskipun memiliki lebih dari 750 juta anggota, raksasa media sosial yang berfokus pada pekerjaan, kepala data LinkedIn, Ya Xu, menyaring peran kecerdasan buatan (AI) dan data di perusahaan menjadi tiga kategori: Bakat, pengetahuan, dan produk .

Terlepas dari di mana data atau AI diterapkan, Xu menegaskan bahwa LinkedIn pada akhirnya bertujuan untuk mendekati segala sesuatu dengan cara yang “menciptakan peluang dan nilai ekonomi bagi anggota, pelanggan, dan perusahaan.”

Tapi, bagaimana raksasa jaringan itu mengatasi masalah utama seperti bias saat berinovasi untuk masa depan? Bagaimana melindungi privasi, sementara juga menyediakan petak data yang berguna untuk menginformasikan penelitian?

Di balik AI yang mendorong jaringan modern

Ketika bidang AI terus berkembang, percakapan di antara para profesional di industri ini terus berkembang bersamanya — mungkin sebagai cara untuk meminta pertanggungjawaban teknologi dan pengembangnya.

Utas dan posting tentang bias AI, perasaan, dan peluangnya berlimpah di Twitter dan, tentu saja, LinkedIn juga. Percakapan ini sering kali beralih ke bagaimana AI memengaruhi penggunaan dan pengalaman platform sosial itu sendiri.

Pada Transform 2022 Data dan AI Executive Summit dari VentureBeat, percakapan tersebut semakin menggarisbawahi tren ini.

LinkedIn diposisikan secara unik baik sebagai pengembang dan penyebar model AI-nya sendiri dan peneliti dengan spektrum pengumpulan datanya. Ini juga merupakan platform yang penting bagi koneksi profesional, mendorong ruang untuk dialog tentang masalah dan evolusi industri.

Xu mengatakan bahwa karena LinkedIn bertujuan untuk memberikan peluang ekonomi bagi setiap anggota, perusahaan secara sederhana, “tidak mampu untuk bukan lakukan AI secara bertanggung jawab.”

LinkedIn mengintegrasikan AI yang bertanggung jawab di seluruh perusahaannya, dengan checks and balances yang mengukur dan bertujuan untuk menangkap konsekuensi yang tidak diinginkan atau hasil yang bias dari model yang melatih AI perusahaan. Yang penting, kata Xu, tim yang berinteraksi dengan bagian mana pun dari algoritme AI harus merencanakan bersama, bertemu satu sama lain, dan berkomunikasi secara efektif. Melakukannya, terutama di perusahaan besar, membantu menyediakan cara lain untuk menjaga AI tetap “terkontrol”.

Misalnya, Xu mengatakan bahwa jika seorang perekrut melakukan pencarian di platform LinkedIn untuk “perawat” atau “ilmuwan data”, timnya bekerja keras untuk memastikan hasil yang bertanggung jawab ditampilkan — artinya algoritme tidak menarik lebih banyak hasil wanita untuk perawat. profesi atau jumlah laki-laki yang tidak proporsional untuk hasil pencarian ilmuwan data. Xu mencatat bahwa terlepas dari apakah anggota LinkedIn memanfaatkan fitur pembelajaran, melamar pekerjaan, membuat koneksi, atau mencari kandidat potensial untuk perekrutan, AI harus selalu dikembangkan dengan mempertimbangkan interaksi pengguna akhir.

“Sangat menarik melihat AI menjadi kata kunci dengan banyak pemimpin bisnis,” kata Xu. “Tapi ini [AI] adalah area yang sangat cocok dengan LinkedIn. Pengembangan AI harus terintegrasi dengan baik dengan proses pengembangan produk lainnya dan [across] tim… Ini berbeda dari pengembangan perangkat lunak, dan juga tidak deterministik. Saat Anda mendesain, Anda harus memikirkan, ‘apakah AI berinteraksi? [with] pengguna dengan cara yang masuk akal?’ Penting untuk membedakan dan memahami nuansa [in its functionalities].”

Namun, algoritma tweak ke aspek media sosial platform, yang salah satu anggota audiens Transform mengatakan telah “menjadi lebih seperti Facebook” akhir-akhir ini, masih dalam proses, menurut Xu. Dia mengakui bahwa itu adalah umpan balik yang telah didengar perusahaan sebelumnya dan bahwa “pengalaman pengguna kami sangat penting bagi kami,” tetapi mencatat bahwa bagian ini menantang untuk mencapai keseimbangan yang tepat. Xu mengatakan bahwa pada akhirnya, LinkedIn adalah “jejaring sosial profesional dan penting bagi kami untuk tetap setia pada hal itu.”

Banyak data, tetapi berapa biayanya?

Tentu saja, sebagai platform keterlibatan profesional yang diresapi media sosial, perusahaan memiliki akses ke banyak data — sebuah aspek yang tumbuh setiap hari. Data yang LinkedIn telah memposisikan dirinya untuk memanfaatkan tentang dunia profesional kita sangat besar — ​​mulai dari lulusan universitas yang mendapatkan pekerjaan paling banyak di bidang tertentu hingga bagaimana pekerjaan berkembang karena COVID-19.

Data berbasis AI inilah yang menarik minat dari entitas pemerintah, organisasi nirlaba, dan forum ekonomi global. Dengan petak data perusahaan datang tanggung jawab besar untuk menjaga privasi pengguna, sementara juga mendorong penelitian ekonomi global dengan wawasan rinci.

“Kami menyadari LinkedIn berada dalam posisi yang unik … tim grafik ekonomi kami, yang dijalankan oleh kepala ekonom kami, memastikan bahwa wawasan data disintesis dalam format agregat untuk memastikan tidak ada masalah privasi,” kata Xu.

Dia melanjutkan dengan mencatat bahwa perusahaan mengakui bahwa dalam kekuatan luar biasa dari algoritma AI yang membantu memanfaatkan data dan membentuk pengalaman pengguna — masalah bias dan privasi diprioritaskan.

Menyeimbangkan spektrum tantangan

Lanskap privasi yang berkembang, khususnya, adalah salah satu tantangan utama yang menjadi fokus Xu dan timnya di LinkedIn.

“Ketika kita berbicara tentang AI yang bertanggung jawab, ini bukan hanya tentang keadilan, privasi juga merupakan pilar penting,” katanya.

Di satu sisi, algoritme pembelajaran mesin yang dikembangkan LinkedIn mencoba mengumpulkan data, belajar darinya, dan mempersonalisasikannya untuk pengguna, tetapi karena privasi berakar pada tidak ingin informasi tertentu diketahui, kata Xu, perusahaan terus menavigasi dua prioritas yang kontras ini. .

“Mereka menarik dua arah yang berbeda di permukaan. Bagaimana kita bisa memajukan sesuatu sambil juga menjaga privasi?” Xu menjelaskan. “Kami selalu menyeimbangkan tantangan privasi… Sangat penting bagi kami untuk terus berupaya menikmati manfaat AI dan menghormati privasi individu.”

Peluang lain yang menjadi fokus raksasa jaringan ini adalah menggunakan MLops untuk observabilitas data atas fungsi-fungsi kritisnya untuk memastikan saluran pipa yang lancar dan pengalaman pengguna, yang menurut Xu bukanlah prestasi kecil.

“Banyak orang berpikir AI adalah hal yang ajaib. Bahwa jika Anda memercikkan beberapa, maka semuanya akan menjadi lebih baik, ”katanya. “Tapi tidak. Apa yang akan membuat AI bekerja di perusahaan mana pun adalah rekayasa, kerja keras, dan yang paling penting data … Anda memerlukan data yang baik untuk memberikan pengalaman yang baik bagi pengguna Anda.”

Leave a Reply

Your email address will not be published.