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Resume Screening System
– KI Bias Analyse

Ethische Analyse eines KI-gestützten Bewerbungssystems

KI & Ethik Fairness EU AI Act Bias-Analyse

Der Fall

Ausgangssituation & Systemarchitektur

Trainingsdaten

CVs der letzten 10 Jahre – interne Einstellungsprozesse für Software-Engineering-Positionen

Problematische Verteilung

85 % eingestellte Männer
70 % Top-10-Uni-Hintergrund

AusgabeRangliste

Precision78 %

Zeitraum10 Jahre

DomäneSoftware Eng.

KI zur automatischen Vorauswahl von Bewerbungen – ohne explizite Fairness-Anforderungen im Design.

Bias-Identifikation

4 systemische Verzerrungsarten im Modell

Historical Bias

Modell lernt aus vergangenen Einstellungen – 85 % Männer = männliche Bewerber werden systematisch bevorzugt.

Representation Bias

Frauen (15 %) und Nicht-Top-10 (30 %) stark unterrepräsentiert – kaum Positive-Label-Beispiele.

Confirmation Bias

System verstärkt und reproduziert bestehende Muster → geschlossene Feedback-Schleife.

Measurement Bias

78 % Precision misst Mustererkennung relativ zu historischen Entscheidungen – nicht Fairness.

Proxy-Variablen

Scheinbar neutrale Merkmale kodieren geschützte Eigenschaften

NameGeschlecht & Ethnie

UniversitätSozialer Status & Ethnie

StudienfachGeschlecht (MINT vs. Geistes)

EhrenamtKultureller Hintergrund

Wohnort / PLZEthnie & Sozialstatus

SprachstilHerkunft & Bildung

Ohne explizite Merkmale ermöglichen Proxy-Variablen dennoch indirekte Diskriminierung – bekannt als Disparate Impact.

Fairness-Metrik

Empfehlung: Equalized Odds

Metrik	Definition	Schwäche	Status
Demographic Parity	Gleiche Auswahlquoten für alle Gruppen	Ignoriert Qualifikationsunterschiede	Alternativ
Equalized Odds	Gleiche TPR + gleiche FPR für alle Gruppen	Komplexer zu optimieren	Empfohlen

Warum Equalized Odds?

Kombiniert Fairness und Leistung: Qualifizierte Bewerber·innen aller Gruppen gleich häufig erkannt (TPR) + Nicht-Qualifizierte gleich selten fälschlicherweise empfohlen (FPR).

Re-Sampling vs. Re-Weighting

Empfehlung: Kombination beider Methoden

Re-Sampling

Unterrepräsentierte Gruppen im Trainingsdatensatz überrepräsentieren (Oversampling) oder Überrepräsentierte reduzieren.

Ziel: Ausgeglichene Klassenverteilung.

Re-Weighting

Fehler bei unterrepräsentierten Gruppen in der Loss-Funktion stärker bestrafen.

Ziel: Gleiche Verlustoptimierung über alle Gruppen.

Kombination liefert das robusteste Ergebnis: Re-Sampling korrigiert die Datenbasis, Re-Weighting steuert die Lernprioritäten.

Evaluation

Nach jeder Anpassung: Equalized Odds auf Validierungsdaten getrennt nach Gruppen messen – iterativ bis zum Fairness-Schwellenwert.

EU AI Act – Dokumentation

High-Risk System nach Anhang III – Pflichtanforderungen

Technische Dokumentation – Architektur, Trainingsverfahren, Datenquellen und Systemgrenzen

Risikobewertung – Identifikation, Analyse und Mitigation aller Risiken inkl. Diskriminierungsrisiken

Datensatzdokumentation – Herkunft, Zusammensetzung, Vorverarbeitung und bekannte Verzerrungen

Fairness-Nachweise – Messungen nach Equalized Odds für alle relevanten demografischen Gruppen

Menschliche Aufsicht – Prozesse zur Überprüfung und Überstimmung von Systementscheidungen

Entscheidungs-Logging – Vollständige Protokollierung für Audits und Betroffenenanfragen

Conformity Assessment – Konformitätsnachweis vor Inbetriebnahme + laufende Überwachung

Fazit

Zusammenfassung & Handlungsempfehlung

Das System reproduziert historische Diskriminierung: 10 Jahre verzerrte Einstellungsdaten → systematische Benachteiligung von Frauen und Nicht-Top-10-Absolvent·innen.

Fairness-Metrik

Equalized Odds – gleiche TPR und FPR für alle demografischen Gruppen

Bias-Mitigation

Re-Sampling + Re-Weighting kombiniert für maximale Wirkung

EU AI Act Compliance

7 Pflichtdokumente nach Anhang III: Techn. Doku · Risiko · Datensatz · Fairness · Aufsicht · Logging · Conformity

Nur die Kombination aller drei Maßnahmen ergibt ein technisch leistungsfähiges, ethisch vertretbares und rechtlich konformes System.

Test134679852

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