KI-Ethische Prinzipien & Richtlinien

Version 1.0 | [Datum]

Netconnect Global INC, auch bekannt als welocity.ai

Unser Engagement für ethische KI

Bei welocity.ai erkennen wir den tiefgreifenden Einfluss, den KI-gestützte Rekrutierungstechnologie auf die Karrieren von Individuen, den Erfolg von Organisationen und den Fortschritt der Gesellschaft in Richtung gerechter Beschäftigung hat. Diese Verantwortung leitet jeden Aspekt unserer Arbeit, während wir unsere KI-gestützte Video-Interview-Plattform entwickeln, bereitstellen und kontinuierlich verbessern.

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

Kernethische Prinzipien der KI

1. Menschzentriertes Design

Wir priorisieren die Menschenwürde und unterstützen die menschliche Entscheidungsfindung.

  • Unsere KI-Systeme sind darauf ausgelegt, das menschliche Urteilsvermögen bei Einstellungsentscheidungen zu verbessern, nicht zu ersetzen

  • Wir gewährleisten sinnvolle menschliche Aufsicht an jedem kritischen Entscheidungspunkt

  • Wir respektieren die Würde der Kandidaten, indem wir transparente und respektvolle Vorstellungsgespräche anbieten

  • Wir unterstützen Recruiter mit Einblicken, während wir ihre letztendliche Entscheidungsbefugnis wahren

2. Fairness und Nichtdiskriminierung

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

  • Wir implementieren strenge Methoden zur Erkennung und Minderung von Vorurteilen während unseres KI-Lebenszyklus

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

  • Wir überprüfen 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 Nachvollziehbarkeit

Wir bieten ein klares Verständnis unserer KI-Systeme an.

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

  • Wir liefern erklärbare Ergebnisse, die Recruiter verstehen und darauf reagieren können

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

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

4. Datenschutz und Datensicherheit

Wir schützen persönliche Daten nach den höchsten Standards

  • Wir implementieren Datenschutzprinzipien von Anfang an in all unseren KI-Systemen

  • Wir minimieren die Datensammlung auf das, was für legitime Bewertungszwecke notwendig ist

  • Wir bieten klare Zustimmungsmöglichkeiten und Rechte der betroffenen Personen an

  • Wir gewährleisten eine sichere Handhabung von sensiblen Daten, einschließlich Videoaufnahmen und biometrischen Informationen

  • Wir halten uns an globale Datenschutzbestimmungen, einschließlich DSGVO, CCPA und BIPA

5. Verantwortung und Governance

Wir übernehmen die Verantwortung für die Auswirkungen unserer KI-Systeme

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

  • Wir schaffen Rechenschaftsmechanismen für KI-bezogene Entscheidungen

  • Wir bieten Möglichkeiten für Feedback, Bedenken und Wiedergutmachung

  • Wir führen regelmäßige ethische Überprüfungen unserer KI-Praktiken durch

6. Wissenschaftliche Gültigkeit 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 stellen Zuverlässigkeit und Konsistenz in unseren Messungen sicher

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

Rahmen zur Verhinderung und Minderung von Vorurteilen

Unser mehrschichtiger Ansatz

Sie haben mehrere Möglichkeiten, Cookies zu steuern:

  1. Vorentwicklung Analyse

    • Vielfältige und repräsentative Datensammlung für das Training

    • Beratung der Interessengruppen unter Einbeziehung unterschiedlicher Perspektiven

    • Ethikbewertung für neue KI-Funktionen

  1. Während der Entwicklung

    • Algorithmische Fairnessanforderungen, die in das Modelltraining integriert sind

    • Regelmäßige Bias-Tests über geschützte Merkmale hinweg

    • Merkmalsauswahl zur Ausschluss von voreingenommenen Variablen

    • Kollaborative Überprüfung durch vielfältige Teams

  1. Vorab-Test

    • Umfassende Analyse negativer Auswirkungen

    • Überprüfung gemäß den EEOC-Einheitlichen Richtlinien

    • Drittanbieter-Audits, wo zutreffend

    • Pilotversuche mit diversen Kandidatenpopulationen

  1. Überwachung nach der Bereitstellung

    • Ständige Überwachung der Modellleistung über Demografien hinweg

    • Regelmäßige Fairness-Prüfungen und Berichterstattung

    • Feedback-Schleifen 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 Anforderungen an hochriskante KI-Systeme

  • Gesetze zur KI-Bias-Prüfung auf Staats- und lokaler Ebene (NYC Local Law 144 usw.)

  • Internationale Standards, einschließlich ISO/IEC 23053 und 23894

Entwicklung eines KI-Modells

Phase 1: Stellenanalyse und -gestaltung

  1. Umfassende Stellenanalyse zur Identifizierung relevanter Kompetenzen

  2. Klar definierte, messbare Leistungsindikatoren festlegen

  3. Strukturierte Interviewfragen basierend auf der Forschung zur IO-Psychologie entwerfen

  4. Validierungskriterien 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 hinweg erstellen

Phase 3: Modellentwicklung

  1. Trainieren Sie initiale Modelle unter Verwendung von modernster NLP und Computer Vision

  2. Fokussieren Sie sich auf jobrelevante Fähigkeiten (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-Prüfungen durch

  2. Analysieren Sie die negativen Auswirkungen auf geschützte Gruppen

  3. Entfernen oder passen Sie Bias-induzierende Merkmale an

  4. Modelle mit Fairness-Optimierung neu trainieren

  5. Verbesserungen durch Tests validieren

Phase 5: Validierung und Bereitstellung

  1. Validierung der prädiktiven Validität in Bezug auf die Arbeitsleistung

  2. Gewährleistung der Zuverlässigkeit über verschiedene Kontexte hinweg

  3. Durchführung abschließender Fairness-Bewertungen

  4. Einsatz mit implementierten Überwachungssystemen

Phase 6: Kontinuierliche Verbesserung

  1. Überwachung der realen Leistung

  2. Feedback von Benutzern und Kandidaten sammeln

  3. Regelmäßiges Nachschulen mit neuen Daten

  4. Periodische Prüfungen durch Dritte

  5. Modelle basierend auf wechselnden Anforderungen an Stellen aktualisieren

Spezifische KI-Technologien und ihre ethischen Schutzmaßnahmen

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

  • Was wir analysieren: Inhalt, Struktur und Relevanz der Antworten

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

  • Schutzmaßnahmen: Sprachunabhängige Modelle, dialektneutrale Verarbeitung

Computersicht für Videoanalyse

  • Was wir analysieren : Professionelle Kommunikationsindikatoren, Engagement

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

  • Schutzmaßnahmen : Merkmalsmaskierung, datenschutzfreundliche Techniken

Verhaltensbewertung

  • Was wir messen : Berufsrelevante Kompetenzen und Fähigkeiten

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

  • Schutzmaßnahmen : Kompetenzbasierte Rahmenbedingungen, Validierung anhand von Arbeitsergebnissen

Rechte und Schutzmaßnahmen für Kandidaten

Wir stellen sicher, dass die Kandidaten das Recht haben:

  1. Informationen über die Nutzung von KI in ihrer Bewertung

  2. Verstehen Sie die Bewertungskriterien und -verfahren

  3. Unterbringung für Behinderungen oder besondere Bedürfnisse

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

  5. Korrektur ungenauer persönlicher Informationen

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

  7. Opt-out von bestimmten KI-Verarbeitungen (vorbehaltlich der Richtlinien des Arbeitgebers)

  8. Beschwerden über Praktiken der KI-Bewertung einreichen

Governance und Aufsicht

KI-Ethischer Ausschuss

  • Vierteljährliche Überprüfungen von KI-Praktiken und Ergebnissen

  • Untersuchung ethischer Bedenken

  • Leitlinien zu aufkommenden ethischen Herausforderungen

  • Beteiligung der Interessengruppen und Konsultation

Teamzusammensetzung

  • Technischer Leiter

  • Leiter der Datenwissenschaft

  • Industrielle und organisatorische Psychologen

  • Rechts- und Compliance-Beauftragte

  • Vertreter für Diversität, Gleichheit und Inklusion

  • Externe Ethikberater

Fortlaufende Bildung

  • Regelmäßige Schulungen zur KI-Ethische für alle Teammitglieder

  • Teilnahme an Branchenforen und Normungsorganisationen

  • Zusammenarbeit mit akademischen Forschern

  • Engagement mit Regulierungsbehörden

Messung und Berichterstattung

Wichtige Kennzahlen, die wir verfolgen

  1. Gerechtigkeitsmetriken

    • Demographische Parität zwischen Gruppen

    • Gleichmäßige Chancen und Gelegenheiten

    • Negative Auswirkungsverhältnisse

  1. Leistungskennzahlen

    • Prädiktive Validitätskoeffizienten

    • Falsch-Positiv/Falsch-Negativ-Raten nach Gruppe

    • Modellgenauigkeit und Zuverlässigkeit

  1. Transparenzmetriken

    • Erklärbarkeitspunkte

    • Nutzerverständnisbewertungen

    • Kandidatenzufriedenheitsbewertungen

Regelmäßige Berichterstattung

  • Jährlicher Bericht zur Ethik von KI (öffentlich)

  • Vierteljährliche interne Ethiküberprüfungen

  • Kunden spezifische Bias-Auditberichte

  • Dokumentation zur Einhaltung von Vorschriften

Engagement für kontinuierliche Verbesserungen

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

  1. Aktuell bleiben mit den sich entwickelnden ethischen Standards und besten Praktiken

  2. Aktiv auf das Feedback aller Stakeholder hören

  3. Kontinuierlich in Forschung und Entwicklung zur Minderung von Vorurteilen investieren

  4. Offen mit der breiteren AI-Ethischgemeinschaft zusammenarbeiten

  5. Schnell auf neue Herausforderungen und Chancen reagieren

  6. Im Bereich der Rekrutierungstechnologie durch Vorbild führen

Kontakt und Feedback

Wir begrüßen den Dialog über unsere Praktiken zur AI-Ethische:

  • 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 GmbH

415 Mission Street

San Francisco, CA 94105

[Bei Bedarf zu benennen]

[Kontaktinformationen]

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 Risikomanagement für KI

  • Partnerschaft für KI Grundsätze und bewährte Praktiken

  • OECD-KI-Prinzipien (2019)

  • EU-Ethische Richtlinien für vertrauenswürdige KI

  • Asilomar-KI-Prinzipien

  • Montreal-Erklärung für verantwortungsvolle KI

  • ACM-Ethischer Kodex und berufliches Verhalten

Zuletzt aktualisiert : [Date]

Nächste Überprüfung : [Vierteljährlich]

Dokumentenklassifikation : Öffentlich

© 2024 Netconnect Global INC. Alle Rechte vorbehalten.