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KI-Ethische Prinzipien & Richtlinien

Version 1.0 | [Datum]

Netconnect Global INC d/b/a welocity.ai

Unser Engagement für ethische KI

Bei welocity.ai erkennen wir die tiefgreifende Auswirkung, die KI-gestützte Rekrutierungstechnologie auf die Karrieren von Einzelpersonen, den Erfolg von Organisationen und den gesellschaftlichen Fortschritt in Richtung gerechter Beschäftigung hat. Diese Verantwortung leitet jeden Aspekt unserer Arbeit, während wir unsere KI-gestützte Video-Interviewplattform entwickeln, bereitstellen und kontinuierlich verbessern.

Diese Prinzipien repräsentieren unser Engagement für die ethische Entwicklung und den Einsatz von KI. Sie sind lebendige Richtlinien, die sich mit dem technologischen Fortschritt, Änderungen der Vorschriften und den gesellschaftlichen Erwartungen weiterentwickeln. Wir arbeiten aktiv mit Kunden, Kandidaten, Ethikern, Rechtsexperten, Organisationspsychologen und der breiteren Gemeinschaft zusammen, um die höchsten ethischen Standards aufrechtzuerhalten.

Kern-KI-Ethische Grundsätze

1. Menschzentriertes Design

Wir setzen die menschliche Würde an erste Stelle und unterstützen die menschliche Entscheidungsfindung.

  • Unsere KI-Systeme sind darauf ausgelegt, menschliches Urteilsvermögen bei Einstellungsentscheidungen zu erweitern, nicht zu ersetzen.

  • Wir gewährleisten eine sinnvolle menschliche Aufsicht an jedem kritischen Entscheidungspunkt.

  • Wir respektieren die Würde der Bewerber, indem wir transparente und respektvolle Interviewerlebnisse bieten.

  • Wir befähigen Recruiter mit Erkenntnissen, während wir ihre endgültige Entscheidungsgewalt bewahren.

2. Fairness und Nichtdiskriminierung

Wir arbeiten aktiv daran, Vorurteile abzubauen und Vielfalt zu fördern.

  • Wir implementieren strenge Techniken zur Erkennung und Minderung von Vorurteilen während des gesamten Lebenszyklus unserer KI

  • Wir stellen sicher, dass unsere Algorithmen nicht diskriminieren aufgrund geschützter Merkmale, einschließlich Rasse, Geschlecht, Alter, Behindertenstatus, sexueller Orientierung oder Religion

  • Wir auditieren regelmäßig unsere Systeme auf negative Auswirkungen in allen demografischen Gruppen

  • Wir gestalten unsere Bewertungen so, dass sie Vielfalt und Chancengleichheit in der Beschäftigung fördern

3. Transparenz und Erklärbarkeit

Wir bieten ein klares Verständnis unserer KI-Systeme.

  • Wir kommunizieren klar, wann und wie KI im Bewertungsprozess eingesetzt wird

  • Wir bieten erklärbare Ergebnisse, die Personalvermittler verstehen und darauf reagieren können

  • Wir geben den Kandidaten Informationen über den Bewertungsprozess und die Kriterien

  • Wir führen detaillierte Dokumentationen unserer KI-Modelle und ihrer Entscheidungslogik

4. Datenschutz und Datensicherheit

Wir schützen persönliche Daten nach den höchsten Standards

  • Wir setzen die Prinzipien des Datenschutzes von Anfang an in all unseren KI-Systemen um

  • Wir minimieren die Datenerhebung auf das, was für legitime Prüfungszwecke erforderlich ist

  • Wir bieten klare Einwilligungsmechanismen und Rechte der betroffenen Personen

  • Wir gewährleisten eine sichere Handhabung sensibler Daten, einschließlich Videoaufnahmen und biometrischer Informationen

  • Wir erfüllen die globalen Datenschutzvorschriften, einschließlich GDPR, CCPA und BIPA

5. Verantwortlichkeit und Governance

Wir übernehmen die Verantwortung für die Auswirkungen unserer KI-Systeme.

  • Wir pflegen klare Governance-Strukturen für die Entwicklung und den Einsatz von KI

  • Wir etablieren Verantwortungssysteme für KI-relevante Entscheidungen

  • Wir bieten Kanäle für Feedback, Bedenken und Wiedergutmachung an

  • Wir führen regelmäßige ethische Bewertungen unserer KI-Praktiken durch

6. Wissenschaftliche Validität und Zuverlässigkeit

Wir stellen sicher, dass unsere Bewertungen wissenschaftlich fundiert sind.

  • Wir basieren unsere Algorithmen auf etablierten Prinzipien der Industrie- und Organisationspsychologie

  • Wir validieren unsere Bewertungen anhand tatsächlicher Leistungskennzahlen

  • Wir gewährleisten Zuverlässigkeit und Konsistenz in unseren Messungen

  • Wir arbeiten mit IO-Psychologen und Datenwissenschaftlern zusammen, um wissenschaftliche Strenge aufrechtzuerhalten

Rahmen zur Verhinderung und Minderung von Vorurteilen

Unser mehrschichtiger Ansatz

Sie haben mehrere Möglichkeiten, Cookies zu steuern:

  1. Analyse vor der Entwicklung

    • Vielfältige und repräsentative Sammlung von Trainingsdaten

    • Beratung von Interessengruppen einschließlich vielfältiger Perspektiven

    • Bewertung der ethischen Auswirkungen neuer KI-Funktionen

  1. Während der Entwicklung

    • Algorithmische Fairnessbeschränkungen, die in das Modelltraining eingebaut sind

    • Regelmäßige Bias-Tests über geschützte Merkmale

    • Merkmalsauswahl zum Ausschluss von Bias-induzierenden Variablen

    • Cross-funktionale Überprüfung durch vielfältige Teams

  1. Prüfung vor der Bereitstellung

    • Umfassende Analyse negativer Auswirkungen

    • Validierung gemäß den EEOC-Einheitlichen Richtlinien

    • Drittanbieterprüfungen, wo zutreffend

    • Pilotversuche mit unterschiedlichen Kandidatenpopulationen

  1. Überwachung nach der Bereitstellung

    • Kontinuierliche Überwachung der Modellleistung über Demografien hinweg

    • Regelmäßige Fairness-Audits und Berichterstattung

    • Rückkopplungsschleifen zur Verbesserung

    • Schnelle Reaktionsprotokolle für identifizierte Probleme

Einhaltung der gesetzlichen Standards

Wir halten uns an:

  • EEOC-Einheitliche Richtlinien zur Auswahlverfahren für Mitarbeiter (1978)

  • EU-KI-Gesetz Vorgaben für hochriskante KI-Systeme

  • Staatliche und lokale Gesetze zur KI-Bias-Prüfung (NYC Local Law 144 usw.)

  • Internationale Standards einschließlich ISO/IEC 23053 und 23894

Prozess der KI-Modellentwicklung

Phase 1: Stellenanalyse und -design

  1. Umfassende Jobanalyse zur Identifizierung relevanter Kompetenzen

  2. Klare, messbare Leistungsindikatoren definieren

  3. Strukturierte Interviewfragen basierend auf der Forschung der Arbeits- und Organisationspsychologie entwerfen

  4. Validierungscriteria für den Erfolg des Modells festlegen

Phase 2: Datensammlung und Vorbereitung

  1. Verschiedene, repräsentative Trainingsdaten sammeln

  2. Datenqualitätskontrollen implementieren

  3. Techniken zum Schutz der Privatsphäre anwenden

  4. Ausgewogene Datensätze über demografische Gruppen erstellen

Phase 3: Modellentwicklung

  1. Trainieren Sie anfängliche Modelle mit modernster NLP- und Computer Vision-Technologie

  2. Fokussieren Sie sich auf jobspezifische Merkmale (Kommunikationsfähigkeiten, nicht Aussehen)

  3. Implementieren Sie Fairness-Beschränkungen während des Trainings

  4. Erstellen Sie erklärbare Modellarchitekturen

Phase 4: Verzerrungstest und Minderung

  1. Führen Sie umfassende Bias-Audits durch

  2. Analysieren Sie die negativen Auswirkungen auf geschützte Gruppen

  3. Entfernen oder passen Sie biasinduzierende Merkmale an

  4. Trainieren Sie Modelle mit Fairness-Optimierung neu

  5. Validieren Sie Verbesserungen durch Tests

Phase 5: Validierung und Bereitstellung

  1. Validierung der prädiktiven Validität gegenüber der Arbeitsleistung

  2. Gewährleistung der Zuverlässigkeit in verschiedenen Kontexten

  3. Durchführung abschließender Fairnessbewertung

  4. Einsatz mit vorhandenen Überwachungssystemen

Phase 6: Kontinuierliche Verbesserung

  1. Überwachung der realen Leistung

  2. Feedback von Nutzern und Bewerbern sammeln

  3. Regelmäßige Neutrainings mit neuen Daten

  4. Periodische Prüfungen durch Dritte

  5. Modelle basierend auf sich ändernden Anforderungen an den Job aktualisieren

Spezifische KI-Technologien und ihre ethischen Sicherheitsvorkehrungen

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

  • Was wir analysieren : Inhalte, Struktur und Relevanz von Antworten

  • Was wir nicht analysieren : Akzente, Sprachmuster, die auf geschützte Merkmale hindeuten könnten

  • Schutzmaßnahmen : Sprachunabhängige Modelle, dialektneutrale Verarbeitung

Rechnersehen für Videoanalyse

  • Was wir analysieren : Professionelle Kommunikationsindikatoren, Engagement

  • Was wir ausdrücklich ausschließen : Rasse, Geschlechtsdarstellung, Altersindikatoren, körperliches Erscheinungsbild

  • Schutzmaßnahmen : Merkmalsmaskierung, datenschutzfreundliche Techniken

Verhaltensbewertung

  • Was wir messen : Job-relevante Kompetenzen und Fähigkeiten

  • Was wir vermeiden : Persönlichkeitsinferenz, die nicht mit der Arbeitsleistung zusammenhängt

  • Schutzmaßnahmen : Kompetenzbasierte Rahmenbedingungen, Validierung gegen Arbeitsergebnisse

Rechte und Schutz der Kandidaten

Wir gewährleisten, dass die Kandidaten das Recht haben:

  1. Informationen über die Verwendung von KI in ihrer Bewertung

  2. Verstehen der Bewertungskriterien und des Prozesses

  3. Unterbringung für Behinderungen oder besondere Bedürfnisse

  4. Zugriff auf ihre persönlichen Daten und Bewertungsergebnisse (wo gesetzlich erforderlich)

  5. Korrektur ungenauer persönlicher Informationen

  6. Überprüfung von KI-basierten Entscheidungen durch Menschen (wo zutreffend)

  7. Opt-out von bestimmten KI-Verarbeitungen (unterliegt den Richtlinien des Arbeitgebers)

  8. Beschwerden über Praktiken der KI-Bewertung einreichen

Governance und Aufsicht

AI-Ethischer Ausschuss

  • Vierteljährliche Überprüfungen von KI-Praktiken und -Ergebnissen

  • Untersuchung ethischer Bedenken

  • Leitlinien zu aufkommenden ethischen Herausforderungen

  • Einbindung und Konsultation von Interessengruppen

Teamzusammensetzung

  • Technischer Leiter

  • Leiter der Datenwissenschaft

  • Industrielle und Organisationspsychologen

  • Rechts- und Compliance-Beauftragte

  • Vertreter für Vielfalt, Gleichheit und Integration

  • Externe Ethikberater

Fortlaufende Bildung

  • Regelmäßiges Training zur KI-Ethisch für alle Teammitglieder

  • Teilnahme an branchenbezogenen Foren und Normungsorganisationen

  • Zusammenarbeit mit akademischen Forschern

  • Engagement mit Regulierungsbehörden

Messung und Berichterstattung

Wichtige Kennzahlen, die wir verfolgen

  1. Fairness-Metriken

    • Demografische Parität zwischen Gruppen

    • Gleichgewichtete Chancen und Möglichkeiten

    • Nachteiligkeitsquotienten

  1. Leistungskennzahlen

    • Prädiktive Validitätskoeffizienten

    • Falsch-positiv/Falsch-negativ-Raten nach Gruppe

    • Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells

  1. Transparenzmetriken

    • Erklärbarkeitspunkte

    • Bewertungen des Benutzerverständnisses

    • Zufriedenheitsbewertungen der Kandidaten

Regelmäßige Berichterstattung

  • Jährlicher AI-Ethisikbericht (öffentlich)

  • Vierteljährliche interne Ethiküberprüfungen

  • Warenkorbspezifische Bias-Auditberichte

  • Regulatorische Compliance-Dokumentation

Engagement für kontinuierliche Verbesserung

Wir erkennen an, dass ethische KI kein Ziel, sondern eine fortlaufende Reise ist. Wir verpflichten uns zu:

  1. Aktuell bleiben mit sich entwickelnden ethischen Standards und Best Practices

  2. Aktiv auf das Feedback aller Interessengruppen hören

  3. Ständig in die Forschung und Entwicklung zur Minderung von Vorurteilen investieren

  4. Offen mit der breiteren AI-Ethischen Gemeinschaft zusammenarbeiten

  5. Schnell auf neue Herausforderungen und Chancen reagieren

  6. Mit gutem Beispiel im Bereich der Rekrutierungstechnologie vorangehen

Kontakt und Feedback

Wir begrüßen den Dialog über unsere Praktiken zur KI-Ethischkeit.

  • E-Mail :ethics@welocity.ai

  • Website : https://welocity.ai/ai-ethics

  • Telefon : +1 (415) XXX-XXXX

Ethik-Hotline (Anonym): https://welocity.ai/ethics-concerns

Postanschrift

KI-Ethisches Team

Netconnect Global INC

415 Mission Street

San Francisco, CA 94105

[Nach Bedarf zu benennen]

[Kontaktdaten]

Referenzen und Standards

Unser KI-Ethischer Rahmen wird informiert durch:

  • IEEE-Standards für ethische KI (P7000-Serie)

  • ISO/IEC 23053:2022 Rahmenwerk für KI-Systeme unter Verwendung von ML

  • ISO/IEC 23894:2023 Risiko-Management für KI

  • Partnerschaft für KI Grundsätze und bewährte Praktiken

  • OECD-KI-Grundsätze (2019)

  • EU-Ethische Richtlinien für vertrauenswürdige KI

  • Asilomar KI-Grundsätze

  • Montrealer Erklärung für verantwortungsvolle KI

  • ACM-Verhaltenskodex und berufliche Ethik

Zuletzt aktualisiert : [Date]

Nächste Überprüfung : [Vierteljährlich]

Dokumentenklassifizierung : Öffentlich

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