Voreingenommenheit bei KI zur Personalbeschaffung verstehen
Die Idee, die hinter der Personalbeschaffung steht, ist einfach: den perfekten Kandidaten für eine Stellenausschreibung zu finden, eine Person, die alle Kriterien erfüllt, um sich in der Rolle zu bewähren. Diese einfach erscheinende Aufgabe wird jedoch durch menschliches Urteilsvermögen erschwert.
Faktoren, die für die Arbeitsleistung irrelevant sind – einschließlich ethnischer Zugehörigkeit, Geschlecht und Bildungshintergrund – können den Prozess weniger objektiv machen, was zu einer ungleichen Verteilung der Chancen und einer geringeren Vielfalt auf dem Arbeitsmarkt führt.
In vielen Fällen sind sich die Personalverantwortlichen dieser Voreingenommenheit nicht einmal bewusst, was zu “unbewussten Vorurteilen” führt. Und KI ist nicht immun dagegen. Das liegt daran, dass KI-Systeme grundsätzlich lernende Systeme sind, die Vorhersagen auf der Grundlage von Trainingsdaten treffen. Es ist wichtig, diese Voreingenommenheit zu verstehen und zu bekämpfen, um Fairness und Vielfalt im Rekrutierungsprozess zu fördern. Deshalb engagiert sich Textkernel dafür, die Auswirkungen von Voreingenommenheit in der KI-Rekrutierung zu mildern.
Förderung ethischer und integrativer Einstellungslösungen
Wir setzen uns für eine verantwortungsbewusste KI bei der Einstellung ein, wobei wir ethischen Praktiken und Inklusivität für eine intelligentere, gerechtere Zukunft Vorrang einräumen.
VERMEIDUNG VON VORURTEILEN FÜR EINE VERANTWORTUNGSBEWUSSTE KI
VERANTWORTUNGSVOLLER EINSATZ VON KI FÜR VERZERRUNGSFREIE ERGEBNISSE
Der Einsatz von KI kann ein zweischneidiges Schwert sein. Sie kann Schaden anrichten, wenn sie unbedacht eingesetzt wird, sie kann aber auch Fairness fördern und Voreingenommenheit abbauen, wenn sie verantwortlich eingesetzt wird.
Bei einigen Anwendungen, die KI nutzen, wie z. B. Spam-Filtern, ist es unwahrscheinlich, dass Voreingenommenheit auftritt. In den Nachrichten häufen sich jedoch Berichte über KI, die voreingenommene Entscheidungen trifft, die sich auf das Leben Einzelner auswirken, z. B. wenn eine Bank einen Kredit verweigert oder ein großer Arbeitgeber Bewerber aufgrund ihres Geschlechts oder ihrer Herkunft ablehnt. Die Gemeinsamkeit in diesen Fällen ist, dass die KI versucht, menschliche Entscheidungen in Situationen nachzuahmen, die anfällig für Voreingenommenheit sind, da der KI der gesunde Menschenverstand, die Intuition und das Einfühlungsvermögen fehlen.
Wir müssen uns fragen, ob die KI das richtige Werkzeug für diese Aufgabe ist. Wenn Voreingenommenheit ein Thema ist, lautet die einfache Antwort oft nein. Aber so einfach ist es nicht. Sorgfältig eingesetzte KI kann Voreingenommenheit reduzieren.
Bei Textkernel unterteilen wir den Prozess des Bewerber-Job-Matchings in zwei Schritte: das Verstehen der Dokumente und den eigentlichen Abgleich. Während das Extrahieren von Daten aus einem Lebenslauf oder einer Stellenausschreibung verantwortungsbewusst und mit minimalem Risiko für Verzerrungen durchgeführt werden kann, erfordert das Matching von Bewerbern und Stellen einen transparenteren und kontrollierbareren Ansatz.
Um Voreingenommenheit in der KI zu mindern, sind Kontrollen unerlässlich. Aus diesem Grund haben wir unsere Prozesse zur Eindämmung von Vorurteilen in einer Fairness-Checkliste formalisiert, genau wie Tech-Giganten wie Google und IBM. Unsere Checkliste hilft uns, potenzielle Vorurteile zu erkennen und zu beseitigen, um die Entwicklung sicherer, unvoreingenommener Software zu gewährleisten.
Ein Beispiel für verantwortungsvolle KI in der Praxis ist die Normalisierung von Berufen, d. h. die Umwandlung einer frei formulierten Berufsbezeichnung in ein standardisiertes Konzept. Dieser Prozess birgt zwar ein geringeres Risiko der Voreingenommenheit, unterstreicht aber die Bedeutung einer verantwortungsvollen KI-Implementierung, da das Ergebnis ausschließlich von der Berufsbezeichnung selbst abhängt, unabhängig von persönlichen Merkmalen wie Herkunft oder Religion.
Verantwortungsvolle KI in der Praxis
Wie die KI-Lösungen von Textkernel Vorurteile abbauen
Wir engagieren uns für eine verantwortungsvolle KI und setzen robuste und transparente Verfahren für das Verstehen, die Beschaffung und den Abgleich von Dokumenten ein, um Verzerrungen zu vermeiden.
Verständnis dokumentieren
Verbesserung der Datenextraktion, -standardisierung und -anreicherung zur Verringerung von Verzerrungen und zum besseren Verständnis von Dokumenten.
Source & Match
Verbessern Sie die Beschaffungs- und Matching-Präzision mit KI-gesteuerten Suchanfragen und angereicherten Kriterien, die die Suchgenauigkeit erhöhen.
Verantwortungsvolle Nutzung von KI
Gewährleistung von Transparenz und Kontrolle in KI-gesteuerten Prozessen, um Voreingenommenheit zu verringern und faire KI-Praktiken zu fördern.
Leitfaden für Textkernels Ansatz
Textkernels KI Grundsätze
Bei Textkernel ist unser Ansatz für verantwortungsvolle KI in unseren Grundsätzen verankert. Wir sind der Meinung, dass KI als ein von Menschen geführtes Werkzeug dienen sollte, nicht als ein unbeaufsichtigter Entscheidungsträger. Transparenz, Vielfalt und Datensicherheit sind für uns von größter Bedeutung.
