Das Risiko von Bias in der KI, insbesondere im Bereich der Personalrekrutierung, ist ein komplexes und zunehmend diskutiertes Thema.

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Die grundlegende Herausforderung liegt darin, dass KI-Systeme, einschliesslich jener, die im HR-Bereich eingesetzt werden, auf Algorithmen basieren, die aus historischen Daten lernen. Diese Daten spiegeln oft die bestehenden Strukturen und Vorurteile der Gesellschaft wider, was bedeutet, dass KI-Systeme diese Vorurteile ‘erlernen’ und in ihren Entscheidungsprozessen replizieren können.

Was ist Bias?

Das Wort ‘Bias’ kommt aus dem Mittelenglischen und wurde im späten 15. Jahrhundert eingeführt. Es leitet sich vom Altfranzösischen ‘biais’ ab, was ursprünglich ‘schräg, schief, seitwärts’ bedeutete. Im Französischen wiederum hat das Wort seine Wurzeln im Vulgärlateinischen ‘biaxius’, was ‘mit zwei Achsen“ bedeutet, abgeleitet vom Lateinischen ‘biaxialis’.

 

‘Bias’ bezeichnet eine Voreingenommenheit oder Verzerrung, die in Entscheidungen, Bewertungen oder in der Wahrnehmung von Informationen auftreten kann. Diese Verzerrung kann aufgrund verschiedener Faktoren wie Vorurteilen, Perspektiven, Erfahrungen oder kulturellen Normen entstehen. Bias kann bewusst oder unbewusst sein und wirkt sich oft negativ auf die Objektivität und Fairness aus. Im Kontext von Künstlicher Intelligenz (KI) bezieht sich Bias auf systematische Verzerrungen in den Daten oder Algorithmen, die dazu führen, dass die KI ungerechte oder ungenaue Ergebnisse liefert, insbesondere in Bezug auf bestimmte Gruppen oder Individuen. Dies kann gravierende Folgen haben, insbesondere wenn KI in kritischen Bereichen wie Rekrutierung, Kreditvergabe oder Strafverfolgung eingesetzt wird, wo sie bestehende soziale Ungleichheiten verstärken kann.

Verstärkung bestehender Ungleichheiten

Die Verstärkung bestehender Ungleichheiten durch KI-Systeme ist zu einer bedeutenden Herausforderung in der heutigen digitalen Zeit geworden. Ein zentrales Problem besteht darin, dass KI-Algorithmen, die auf historischen Daten trainiert werden, die Ungleichheiten und Vorurteile widerspiegeln können, die in diesen Daten bereits vorhanden sind. Ein klares Beispiel hierfür ist der Einsatz von KI in Rekrutierungsprozessen. In Branchen, in denen traditionell mehr Männer als Frauen beschäftigt sind, könnten die Trainingsdaten für ein KI-basiertes Rekrutierungssystem eine überwältigende Mehrheit männlicher Kandidatenprofile enthalten. Diese Ungleichheit in den Daten kann dazu führen, dass das KI-System fälschlicherweise denkt, männliche Bewerbende seien ‘besser geeignet’ und somit eine Verzerrung in der Kandidatenauswahl verursacht.

Dazu drei Beispiele aus der Welt der Personalbeschaffung:

1. Voreingenommene Stellenausschreibungen: KI-Systeme, die für das Verfassen oder Filtern von Stellenausschreibungen eingesetzt werden, können unbewusst geschlechtsspezifische oder altersbedingte Vorurteile verstärken. Wenn das System beispielsweise auf Basis von Daten trainiert wird, die eine bevorzugte Ansprache junger männlicher Bewerber zeigen, könnte es in der Formulierung von Stellenausschreibungen unbewusst Formulierungen wählen, die besser auf diese Gruppe zugeschnitten sind, und somit Frauen oder ältere Bewerber benachteiligen.
2. Lebenslauf-Screening-Algorithmen: KI-gesteuerte Systeme, die zur Vorauswahl von Lebensläufen verwendet werden, können bestehende Ungleichheiten verstärken, wenn sie auf historischen Einstellungsdaten basieren, die eine Bevorzugung bestimmter Gruppen aufzeigen. Beispielsweise könnte ein System, das in einem von Männern dominierten Sektor eingesetzt wird, dazu neigen, Lebensläufe von Frauen oder Personen aus unterrepräsentierten Minderheiten zu übersehen, da es ‘gelernt’ hat, dass solche Profile in der Vergangenheit seltener eingestellt wurden.
3. KI-basierte Interviewsoftware: Einige Unternehmen setzen KI-gesteuerte Systeme für die Durchführung oder Analyse von Vorstellungsgesprächen ein. Diese Systeme könnten, wenn sie auf historischen Interviewdaten trainiert werden, die unbewussten Vorurteile der Interviewer widerspiegeln. Zum Beispiel könnten sie Kandidaten benachteiligen, die einen Akzent haben oder einer bestimmten ethnischen Gruppe angehören, wenn solche Merkmale in der Vergangenheit (bewusst oder unbewusst) negativ bewertet wurden.

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Ein ähnliches Problem tritt in anderen Bereichen auf. In der Finanzwelt verwenden Banken und Kreditinstitute KI-Systeme, um die Kreditwürdigkeit von Kunden zu bewerten. Wenn historische Kreditvergabedaten bereits rassistische oder sozioökonomische Vorurteile aufweisen, könnten KI-Algorithmen unbewusst diese Vorurteile übernehmen und dazu führen, dass bestimmte ethnische Gruppen oder soziale Schichten Schwierigkeiten beim Zugang zu Krediten haben.

Auch im Bereich der Strafverfolgung und Rechtsprechung ist die Verstärkung von Ungleichheiten durch KI ein ernstes Anliegen. Algorithmen zur Vorhersage von Straftaten und zur Bestimmung von Strafmassen basieren oft auf historischen Daten über polizeiliche Aktivitäten. Wenn bestimmte Gemeinschaften in der Vergangenheit überproportional häufig ins Visier genommen wurden, könnten KI-Systeme diese Ungerechtigkeiten verstärken und zu einer weiteren Verschärfung der Ungleichheit im Strafjustizsystem führen.

Im Gesundheitswesen sind KI-Systeme ebenfalls im Einsatz, um medizinische Diagnosen zu unterstützen. Doch auch hier können historische Ungleichheiten und Unterschiede in der Gesundheitsversorgung dazu führen, dass bestimmte Patientengruppen benachteiligt werden. Wenn KI-Algorithmen falsche oder verspätete Diagnosen für diese Gruppen stellen, entstehen ernsthafte gesundheitliche Ungleichheiten.

Um dieser Problematik entgegenzuwirken, ist es von entscheidender Bedeutung, die Qualität und Repräsentativität der Trainingsdaten zu verbessern und KI-Systeme so zu gestalten, dass sie Vorurteile erkennen und abbauen können. Dies erfordert nicht nur technische Lösungen, sondern auch eine ethische und gesellschaftliche Reflexion darüber, wie KI-Technologie eingesetzt wird und welche Auswirkungen sie auf bestehende Ungleichheiten hat.

Herausforderungen bei der Datenkorrektur

Das Erkennen und Korrigieren von Bias in Trainingsdaten stellt eine äusserst komplexe und anspruchsvolle Aufgabe dar, die ein tiefes Verständnis der Daten, der zugrunde liegenden Algorithmen sowie der soziokulturellen Kontexte erfordert, die zu diesen Verzerrungen geführt haben. Diese Herausforderungen sind von grosser Bedeutung, da sie direkte Auswirkungen auf die Fairness und Genauigkeit von KI-Systemen haben können.

Ein zentrales Problem besteht darin, dass Daten, die zur Schulung von KI-Systemen verwendet werden, oft bereits Vorurteile und Ungleichheiten widerspiegeln, die in der Gesellschaft existieren. Nehmen wir das Beispiel eines KI-gesteuerten Rekrutierungssystems. Wenn historische Rekrutierungsdaten zeigen, dass in einer Branche traditionell mehr Männer als Frauen beschäftigt waren, könnten die Trainingsdaten für ein solches KI-System mehr männliche Bewerberprofile enthalten. Diese Ungleichheit in den Daten kann dazu führen, dass das KI-System unbeabsichtigt die Annahme trifft, männliche Kandidierende seien ‘besser geeignet’ als weibliche, was zu einer Verzerrung in der Kandidatenauswahl führt.

Um diesen Bias zu korrigieren, reicht es oft nicht aus, einfach mehr Daten von unterrepräsentierten Gruppen hinzuzufügen. Vielmehr erfordert es eine umfassendere Überprüfung und Anpassung der Algorithmen selbst. Dies kann bedeuten, dass die Gewichtung bestimmter Merkmale oder Attribute in den Algorithmen neu bewertet werden muss, um sicherzustellen, dass keine unfaire Bevorzugung oder Benachteiligung stattfindet.

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Darüber hinaus ist es entscheidend, die soziokulturellen Kontexte zu berücksichtigen, die zur Entstehung von Bias beigetragen haben. In einigen Fällen können historische Ungleichheiten und Vorurteile in den Daten auf tiefer liegende soziale Probleme hinweisen, die ausserhalb des Einflussbereichs der KI liegen. Dies erfordert eine breitere gesellschaftliche Reflexion und Massnahmen zur Beseitigung von Ungleichheiten, die über die reine Datenkorrektur hinausgehen.

Insgesamt ist die Korrektur von Bias in Trainingsdaten eine komplexe und interdisziplinäre Aufgabe, die technische Expertise, soziales Bewusstsein und ethische Überlegungen miteinander verknüpft. Sie ist jedoch von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass KI-Systeme fair, gerecht und diskriminierungsfrei arbeiten und nicht bestehende Ungleichheiten verstärken.

Die Notwendigkeit kontinuierlicher Überwachung

Die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Überwachung von KI-Systemen, um das Risiko von Bias zu minimieren, ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass diese Systeme fair und unvoreingenommen agieren. Unternehmen und Organisationen, die KI-Systeme entwickeln oder einsetzen, stehen vor der Herausforderung, sicherzustellen, dass diese Technologien ethische Standards einhalten und keine diskriminierenden oder verzerrten Entscheidungen treffen.

Eine wesentliche Komponente der kontinuierlichen Überwachung besteht darin, regelmässig zu überprüfen, wie die KI-Systeme Entscheidungen treffen. Dies erfordert eine detaillierte Analyse des Prozesses, wie die Algorithmen Daten verarbeiten und Schlussfolgerungen ziehen. In dieser Phase werden mögliche Anzeichen von Bias oder Verzerrung erkannt, die darauf hinweisen könnten, dass bestimmte Gruppen bevorzugt oder benachteiligt werden.

Darüber hinaus ist die Einbindung von Fachleuten für ethische KI von grosser Bedeutung. Diese bringen ihr Wissen und ihre Erfahrung ein, um potenzielle Bias-Probleme zu identifizieren und Lösungen zu entwickeln. Sie helfen auch dabei, ethische Leitlinien für die Nutzung von KI in einem Unternehmen zu erstellen und sicherzustellen, dass diese Leitlinien in der Praxis eingehalten werden.

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Die Implementierung von Feedbackmechanismen ist ebenfalls entscheidend. Hierbei werden Mechanismen geschaffen, die es Nutzenden ermöglichen, Unregelmässigkeiten und Probleme in der Funktionsweise von KI-Systemen zu melden. Dies kann durch Feedbackformulare, Benutzerumfragen oder andere Kommunikationskanäle erfolgen. Diese Rückmeldungen sind äusserst wertvoll, da sie eine frühzeitige Identifizierung von Bias und anderen Herausforderungen ermöglichen.

Schliesslich sollten Unternehmen regelmässige Audits ihrer KI-Systeme durchführen. Diese Audits können intern oder extern durchgeführt werden und sollten transparent und umfassend sein. Sie dienen dazu, sicherzustellen, dass die KI-Systeme den ethischen Anforderungen entsprechen und keine ungewollten Verzerrungen in ihren Entscheidungen aufweisen.

Die kontinuierliche Überwachung von KI-Systemen ist ein dynamischer Prozess, der sich an verändernde soziale und technologische Bedingungen anpasst. Sie stellt sicher, dass KI-Systeme nicht nur zum Zeitpunkt ihrer Entwicklung ethischen Standards entsprechen, sondern auch in einer sich ständig wandelnden Welt fair und unvoreingenommen agieren. Dies ist von entscheidender Bedeutung, um das Vertrauen der Öffentlichkeit in KI-Technologie aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass sie einen positiven Beitrag zur Gesellschaft leistet.

Schlussfolgerung

Das Risiko von Bias in der KI ist eine bedeutende Herausforderung, insbesondere in Bereichen wie der Personalrekrutierung, wo solche Verzerrungen schwerwiegende Auswirkungen auf das Leben von Menschen haben können. Unternehmen, die KI-Systeme in der Personalrekrutierung einsetzen, müssen sich dieser Risiken bewusst sein und aktive Schritte unternehmen, um sicherzustellen, dass ihre Systeme fair und unvoreingenommen sind. Dies erfordert eine Kombination aus technologischem Know-how, ethischen Überlegungen und einem kontinuierlichen Engagement für die Verbesserung und Überwachung dieser Systeme.