Künstliche Intelligenz Ethik Prinzipien & Richtlinien

Version 1.0 | 01.06.2025

Netconnect Global INC im Handel unter welocity.ai

Unser Engagement für ethische KI

Bei welocity.ai erkennen wir den tiefgreifenden Einfluss, den 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-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 Richtlinien, die sich mit technologischen Fortschritten, regulatorischen Veränderungen und gesellschaftlichen Erwartungen weiterentwickeln. Wir arbeiten aktiv mit Kunden, Kandidaten, Ethikern, Rechtsexperten, Arbeits- und Organisationspsychologen und der breiteren Gemeinschaft zusammen, um die höchsten ethischen Standards aufrechtzuerhalten.

Kernprinzipien der KI-Ethik

1. Menschzentriertes Design

Wir priorisieren die menschliche Würde und erweitern die menschliche Entscheidungsfindung.

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

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

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

  • Wir befähigen Recruiter mit Erkenntnissen, während wir ihre letztliche Entscheidungsautorität 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 unseres KI-Lebenszyklus

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

  • Wir prüfen regelmäßig unsere Systeme auf negative Auswirkungen auf alle demografischen Gruppen

  • Wir gestalten unsere Bewertungen so, dass Vielfalt und Chancengleichheit in der Beschäftigung gefördert werden

3. Transparenz und Erklärbarkeit

Wir bieten ein klares Verständnis unserer KI-Systeme.

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

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

  • Wir bieten 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 Prinzipien der Datenschutzgestaltung in all unseren KI-Systemen

  • Wir minimieren die Datenerfassung auf das, was für legitime Bewertungszwecke erforderlich ist

  • Wir bieten klare Einwilligungsmechanismen und Rechte der betroffenen Personen

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

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

5. Verantwortung und Verwaltung

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 Mechanismen zur Verantwortlichkeit für KI-bezogene Entscheidungen

  • Wir bieten Kanäle für Feedback, Anliegen und Abhilfe an

  • Wir führen regelmäßige ethische Überprüfungen 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 Optionen zur Kontrolle von Cookies:

  1. Vorentwicklung Analyse

    • Verschiedene und repräsentative Sammlung von Trainingsdaten

    • Einbeziehung von Interessenvertretern, einschließlich vielfältiger Perspektiven

    • Ethikfolgenabschätzung für neue KI-Funktionen

  1. Während der Entwicklung

    • Algorithmische Fairnessanforderungen, die in das Modelltraining integriert sind

    • Regelmäßige Bias-Tests über geschützte Merkmale

    • Merkmalsauswahl zur Ausschluss von voreingenommenen Variablen

    • Kreuzfunktionale Überprüfung durch diverse Teams

  1. Vorbereitende Tests

    • Umfassende Analyse der negativen Auswirkungen

    • Validierung anhand der EEOC-Einheitlichen Richtlinien

    • Drittanbieterprüfungen, falls zutreffend

    • Pilotprüfungen mit verschiedenen Bewerberpopulationen

  1. Überwachung nach der Bereitstellung

    • Kontinuierliche Überwachung der Modellleistung über Demografien hinweg

    • Regelmäßige Fairness-Prüfungen und Berichterstattung

    • Feedbackschleifen zur Verbesserung

    • Schnelle Reaktionsprotokolle für identifizierte Probleme

Einhaltung der gesetzlichen Standards

Wir halten uns an:

  • EEOC-Vorgaben für Auswahlverfahren (1978)

  • EU KI-Gesetz Anforderungen 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

AI-Modellentwicklungsprozess

Phase 1: Stellenanalyse und -gestaltung

  1. Umfassende Stellenanalyse zur Identifizierung relevanter Kompetenzen

  2. Klare, messbare Leistungsindikatoren definieren

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

  4. Validierungskriterien für den Erfolg des Modells festlegen

Phase 2: Datensammlung und Vorbereitung

  1. Verschiedene, repräsentative Trainingsdaten sammeln

  2. Kontrollen der Datenqualität implementieren

  3. Techniken zum Schutz der Privatsphäre anwenden

  4. Ausgewogene Datensätze über demografische Gruppen hinweg erstellen

Phase 3: Modellentwicklung

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

  2. Konzentrieren Sie sich auf jobrelevante Merkmale (Kommunikationsfähigkeiten, nicht Aussehen)

  3. Implementieren Sie Fairnessbeschränkungen 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 bias-induzierende Merkmale an

  4. Trainieren Sie Modelle neu mit Fairness-Optimierung

  5. Validieren Sie Verbesserungen durch Tests

Phase 5: Validierung und Bereitstellung

  1. Prüfen Sie die prädiktive Validität im Vergleich zur Arbeitsleistung

  2. Stellen Sie die Zuverlässigkeit in verschiedenen Kontexten sicher

  3. Führen Sie abschließende Fairnessbewertungen durch

  4. Implementieren Sie dies mit vorhandenen Überwachungssystemen

Phase 6: Kontinuierliche Verbesserung

  1. Überwachen Sie die tatsächliche Leistung

  2. Feedback von Benutzern und Kandidaten sammeln

  3. Regelmäßiges Nachschulen mit neuen Daten

  4. Periodische Prüfungen durch Dritte

  5. Modelle basierend auf sich ändernden Jobanforderungen 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

Computer Vision für Videoanalyse

  • Was wir analysieren : Professionelle Kommunikationsindikatoren, Engagement

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

  • Schutzmaßnahmen : Funktionsmaskierung, datenschutzfreundliche Techniken

Verhaltensbewertung

  • Was wir messen : Beruflich relevante Kompetenzen und Fähigkeiten

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

  • Schutzmaßnahmen : Kompetenzbasierte Rahmenbedingungen, Validierung anhand von Arbeitsergebnissen

Rechte und Schutzmaßnahmen von Kandidaten

Wir stellen sicher, dass die Kandidaten das Recht haben:

  1. Information über den Einsatz von KI in ihrer Bewertung

  2. Verstehen der Bewertungskriterien und des Prozesses

  3. Unterstützung für Behinderungen oder besondere Bedürfnisse

  4. Zugang zu ihren persönlichen Daten und Bewertungsergebnissen (wo gesetzlich erforderlich)

  5. Berichtigung ungenauer persönlicher Informationen

  6. Menschliche Überprüfung von KI-basierten Entscheidungen (wo anwendbar)

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

  8. Beschwerden über KI-Bewertungspraktiken einreichen

Governance und Aufsicht

KI-Ethischer Ausschuss

  • Quartalsüberprüfungen von KI-Praktiken und Ergebnissen

  • Untersuchung ethischer Bedenken

  • Leitfäden zu emerging ethischen Herausforderungen

  • Beteiligung und Konsultation der Interessengruppen

Teamzusammensetzung

  • Chief Technology Officer

  • Leiter der Datenwissenschaft

  • Industrielle-organisatorische Psychologen

  • Rechts- und Compliance-Beauftragte

  • Vertreter für Vielfalt, Gerechtigkeit und Inklusivität

  • Externe Ethikberater

Fortlaufende Bildung

  • Regelmäßige Schulungen zu KI-Ethische für alle Teammitglieder

  • Teilnahme an Branchenforen und Normungsgremien

  • Zusammenarbeit mit akademischen Forschern

  • Engagement mit Regulierungsbehörden

Messung und Berichterstattung

Wichtige Kennzahlen, die wir verfolgen

  1. Fairness-Metriken

    • Demographische Parität zwischen Gruppen

    • Gleichheit von Chancen und Möglichkeiten

    • Nachteilige Auswirkungsverhältnisse

  1. Leistungskennzahlen

    • Prädiktive Validitätskoeffizienten

    • Falsch-positive/-negative Raten nach Gruppe

    • Modellgenauigkeit und Zuverlässigkeit

  1. Transparenzmetriken

    • Erklärbarkeitswerte

    • Bewertungen des Benutzerverständnisses

    • Zufriedenheitsbewertungen der Kandidaten

Regelmäßige Berichterstattung

  • Jährlicher KI-Ethischer Bericht (öffentlich)

  • Vierteljährliche interne Ethiküberprüfungen

  • Kunden-spezifische Bias-Auditberichte

  • Dokumentation zur Einhaltung von Vorschriften

Engagement für kontinuierliche Verbesserung

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

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

  2. Aktiv auf Feedback aller Stakeholder hören

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

  4. Offen mit der breiteren AI-Ethisch-Community zusammenarbeiten

  5. Schnell auf neue Herausforderungen und Chancen reagieren

  6. Durch Vorbild im Bereich Rekrutierungstechnologie führen

Kontakt und Feedback

Wir begrüßen den Dialog über unsere Praktiken in der KI-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

Künstliche Intelligenz Ethik Team

Netconnect Global INC

415 Mission Street

San Francisco, CA 94105

[Bei Bedarf zu benennen]

[Kontaktdaten]

Referenzen und Standards

Unser Ethikrahmen für KI basiert auf:

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

  • ISO/IEC 23053:2022 Rahmenwerk für KI-Systeme mit ML

  • ISO/IEC 23894:2023 Risikomanagement für KI

  • Partnerschaft für KI Grundsätze und Beste 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 : 01/06/2025

Nächste Überprüfung : [Vierteljährlich]

Dokumentklassifizierung : Öffentlich

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