Pre-study on Fair Competence Assessment in AI Video Interviews

KI-Videointerviews (AVI) können bestimmte Umstände – wie Sprache, Behinderung, Neurodiversität oder technische Gegebenheiten – fälschlicherweise als Zeichen geringer Kompetenz interpretieren, was zu ungerechten Ergebnissen führt. Ziel des Projekts ist die Entwicklung gerechterer KI-basierter Kompetenzbewertungen.

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Beschreibung

KI-Videointerviews (AVI) können bestimmte Umstände – wie Sprache, Behinderung, Neurodiversität oder die technische Ausstattung – fälschlicherweise als Zeichen geringer Kompetenz interpretieren, was zu ungerechten Ergebnissen führt. Dieses Projekt soll Faktoren und Strategien identifizieren, die eine gerechtere KI-basierte Kompetenzbewertung ermöglichen.

Im Rahmen dieser Vorstudie soll eine menschliche und technische Taxonomie entwickelt werden, um KI-Vorstellungsgespräche unter Berücksichtigung der persönlichen Merkmale der Bewerber fair zu bewerten. Das Projekt wird zwei wesentliche Ergebnisse liefern: (i) eine Charakterisierung der Faktoren, die AVI-Bewertungen beeinträchtigen, und (ii) Lösungsvorschläge zur Unterscheidung zwischen den Kompetenzen der Bewerber:innen und anderen Faktoren, zusammen mit den Metriken und Testszenarien, die für deren spätere Validierung erforderlich sind. Diese Analyse wird sowohl algorithmische als auch verfahrenstechnische Ansätze identifizieren, um die Fairness in den KI-Vorstellungsgesprächs-Systemen zu verbessern.