KI lässt Lebens­lauf & Co. ver­ges­sen – zählt wirk­lich nur noch Stimme?

Veröffentlicht am 21.02.2019
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Unter­neh­mens­kul­tur

Auf die Stim­me kommt es an – wer­den Vor­stel­lungs­ge­sprä­che künf­tig revolutioniert?

Emo­tio­nal auf­ge­la­de­ne und per­sön­li­che Ange­le­gen­hei­ten, wie bei­spiels­wei­se Vor­stel­lungs­ge­sprä­che, waren bis­her uns Men­schen vor­be­hal­ten. Kein geeig­ne­tes The­ma für Maschi­nen und Robo­ter – dach­ten wir zumin­dest. Künst­li­che Intel­li­genz soll dies aller­dings künf­tig ändern. Intel­li­gen­te und ler­nen­de Sprach­er­ken­nungs­sys­te­me machen es mög­lich und eröff­nen neue Hori­zon­te in der Welt der Emo­tio­nen. Aus­ge­reif­te Soft­ware­pro­gram­me und Trai­ner-Ava­tare kön­nen bereits jetzt, ganz ohne die Hil­fe einer Füh­rungs­kraft und meist mit deut­lich höhe­rer Tref­fer­quo­te, die Per­sön­lich­keit eines Bewer­bers und des­sen Gemüts­la­ge erken­nen, ein­ord­nen und die­sem im Anschluss auf ein Bewer­bungs­ge­spräch ein aus­sa­ge­kräf­ti­ges Feed­back geben. Müs­sen Recrui­ter jetzt Angst um Ihre Zukunft haben und die Per­so­nal­dia­gnos­tik in Ren­te gehen?

Quelle: https://unsplash.com/
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KI macht auch vor Emo­tio­nen nicht halt!

Vor­stel­lungs­ge­sprä­che lau­fen seit jeher in ähn­li­cher Form ab. Ein Inter­es­sent bewirbt sich, des­sen Unter­la­gen wer­den bei grö­ße­ren Fir­men von der Per­so­nal­ab­tei­lung und bei klei­ne­ren Unter­neh­men von den Geschäfts­füh­rern selbst ein­ge­se­hen und ein­ge­stuft. Gefällt der Bewer­ber, so wird er zu einem per­sön­li­chen Vor­stel­lungs­ge­spräch ein­ge­la­den und dabei auf Herz und Nie­ren über­prüft und in ver­schie­de­nen Pro­zes­sen auf sei­ne Taug­lich­keit hin getes­tet. Dabei gibt es zwar unter­schied­li­che Ver­fah­ren und immer wie­der neue Vor­ge­hens­wei­sen wie Tests, Bewer­ber­ta­ge, indi­vi­du­el­le Auf­ga­ben im Team oder Assess­ment Cen­ter, eines blieb bis­her aber immer gleich: der Per­so­na­ler oder der Geschäfts­füh­rer bewer­tet den Kan­di­da­ten und ent­schei­det über des­sen Einstellung.

Künst­li­che Intel­li­genz scheint auch vor per­sön­li­chen, emo­tio­na­len und von uns als nicht ratio­na­li­sier­bar ein­ge­stuf­ten Ange­le­gen­hei­ten nicht halt zu machen.

Die­ser Pro­zess könn­te künf­tig revo­lu­tio­niert wer­den. Wie jeder weiß ist Künst­li­che Intel­li­genz längst auf dem Vor­marsch und hält Ein­zug in immer mehr Berei­che, Geschäfts­fel­der und Bran­chen. Dabei scheint sie auch vor sol­chen Auf­ga­ben nicht Halt zu machen, die wir bis­her als per­sön­li­che, emo­tio­na­le und nicht ratio­na­li­sier­ba­re Tätig­kei­ten gehal­ten haben. Wie etwa einem Vorstellungsgespräch.

Seit 18 Jah­ren beschäf­tigt sich Björn Schul­ler bereits mit dem The­ma Spra­che inner­halb der Künst­li­chen Intel­li­genz. Er erforscht wie Com­pu­ter mensch­li­che Emo­tio­nen mit­tels Stim­me ent­schlüs­seln kön­nen. Laut Schul­ler las­sen sich die­se näm­lich mit Hil­fe bestimm­ter Merk­ma­le der Stim­me able­sen. Dabei geht es aber nicht, wie vie­le zunächst ver­mu­ten mögen, um den Inhalt des Gesag­ten oder die gewähl­ten Wor­te, son­dern allei­ne um den Klang der Stim­me und die Art und Wei­se wie wir spre­chen. Der Psy­cho­lo­ge Klaus Sche­rer des Neu­ro­sci­ence Cen­ter der Uni­ver­si­tät Genf erklärt, dass Men­schen kaum in der Lage sei­en ihre Emo­tio­nen in der Stim­me zu ver­ber­gen. So gelingt es ihnen nicht, ihren Gefühls­zu­stand durch ver­stel­len der eige­nen Stim­me zu verbergen.



T I P P   T O   G O 

für schlech­te Redner:

Ver­su­chen Sie den Klang und die Emo­tio­nen in Ihrer Stim­me bei Vor­trä­ge und Reden immer so abwechs­lungs­reich wie mög­lich zu gestal­ten. Plat­zie­ren Sie nach einem gespro­che­nen High­light eine nach­denk­li­che und melan­cho­lisch klin­gen­de Pas­sa­ge. Ver­än­dern Sie auch die Signa­le in Ihrer Stim­me und wech­seln von posi­ti­ven Emo­tio­nen zu nega­ti­ven Emo­tio­nen. Das erzeugt Span­nung in Ihren Vor­trä­gen. Ihre Mit­ar­bei­ter wer­den es Ihnen dan­ken und zukünf­tig vol­ler Neu­gier Ihren Reden folgen.



Ler­nen­den Algo­rith­men machen uns durchschaubar

Der Algo­rith­mus hin­ter der Künst­li­chen Intel­li­genz ach­tet dabei in ers­ter Linie auf ein ganz bestimm­tes Mus­ter in der mensch­li­chen Stim­me: die Abwechs­lung zwi­schen Signa­le für posi­ti­ve und nega­ti­ve Emo­tio­nen. Die Sys­te­me zur Sprach­er­ken­nung wer­den dabei mit ech­ten Gefüh­len trai­niert und las­sen sich daher nur schwer von uns Men­schen täu­schen, wenn wir bei­spiels­wei­se ver­su­chen „glück­lich zu klin­gen“, obwohl unse­re ech­te Gemüts­la­ge etwas ande­res ver­heißt. Sowohl flüch­ti­ge Emo­tio­nen und Sin­nes­emp­fin­dung, aber auch dau­er­haf­te Per­sön­lich­keits­merk­ma­le hin­ter­las­sen ein­deu­ti­ge Spu­ren in unse­ren Stim­men. Das macht sie für die ler­nen­den Algo­rith­men und damit für Maschi­nen erlern­bar und letzt­end­lich so durch­schau­bar. Mit Hil­fe des maschi­nel­len Ler­nens gelingt es den Wis­sen­schaft­lern also, ver­bor­ge­ne Mus­ter zu erkennen.

Es geht nicht um den Inhalt des Gesag­ten oder die gewähl­ten Wor­te, son­dern allei­ne um den Klang der Stim­me und die Art und Wei­se wie wir sprechen.

Die Com­pu­ter berück­sich­ti­gen in die­sen Pro­zes­sen etli­che Fak­to­ren und kön­nen dabei aus der Stim­me meh­re­re tau­send Ein­flüs­se ent­neh­men und bewer­ten. Die­se ent­nom­me­nen und ein­ge­ord­ne­ten Ein­flüs­se hel­fen den Maschi­nen schließ­lich, bestimm­te Mus­ter für Gefüh­le, Krank­hei­ten, Per­sön­lich­kei­ten und Gemüts­la­gen zu suchen und letzt­lich zu erken­nen. Emo­tio­nen zu erken­nen und auch dar­auf zu reagie­ren bzw. die­se ein­zu­ord­nen ist in der Welt der Robo­ter und Com­pu­ter­pro­gram­me schon län­ger ein prä­sen­tes The­ma. Nicht nur für Künst­li­che Intel­li­genz die mit Spra­che arbei­tet, son­dern auch Sys­te­me, die bei­spiels­wei­se wie ein Trai­ner-Ava­tar agie­ren und die Gesichts­zü­ge von Pro­ban­den erken­nen und ana­ly­sie­ren. Für uns Men­schen sind Gefüh­le enorm wich­tig und so müs­sen Emo­tio­nen auch zwangs­läu­fig für Maschi­nen essen­ti­ell wer­den. Ande­ren­falls wird Künst­li­che Intel­li­genz im digi­ta­len Zeit­al­ter nicht über­le­ben kön­nen. Beson­ders Deutsch­land und auch die USA sind auf die­sem Gebiet Vor­rei­ter, Visio­nä­re trei­ben­de Kraft.

Ein Bei­spiel – so funk­tio­niert KI und unse­re Ehe

Um die­ses maschi­nel­le Ler­nen und die Aus­ma­ße künst­li­cher Intel­li­genz bes­ser zu ver­ste­hen, soll das nach­fol­gen­de Anschau­ungs­bei­spiel dienen:
Es wur­den ver­schie­de­ne emo­tio­na­le Gesprä­che von Ehe­strei­ten auf­ge­zeich­net und von einem Com­pu­ter ana­ly­siert. Die­ser wer­te­te dabei nicht das Gesag­te bzw. den Inhalt der Wor­te, son­dern ledig­lich den Klang der Stim­me aus. Die Maschi­ne wur­de anschlie­ßend mit den Infor­ma­tio­nen gefüt­tert, wel­che der Ehen die­ser Streit­ge­sprä­che am Ende gehal­ten hat­te und wel­che schei­ter­ten. Der ler­nen­de Algo­rith­mus konn­te anschlie­ßend in vier von fünf Fäl­len kor­rekt vor­her­sa­gen, wenn er den Klang der Stim­men eines Ehe­strei­tes ana­ly­siert, ob die­se Ehe nach Ende der The­ra­pie noch hal­ten wird. Die­se Tref­fer­quo­te ist um eini­ges höher als die der behan­del­ten Therapeuten.

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Was bedeu­tet das für Personaler?

Die Fra­ge, die uns beim Lesen die­ser Neu­ig­kei­ten unter den Nägeln brennt, ist doch, was dies nun für Unter­neh­men, Füh­rungs­kräf­te, Per­so­na­ler und die HR Abtei­lung bedeu­tet bezie­hungs­wei­se bedeu­ten kann.
Ein Unter­neh­men aus Achen bie­tet bereits eine ent­spre­chen­de Soft­ware an, die wie­der­um von eini­gen Kon­zer­nen wie RWE für deren Bewer­ber­ver­fah­ren oder zur Per­so­nal­ent­wick­lung ein­ge­setzt wird. Die­se Soft­ware wer­tet mit Hil­fe eines 15-minü­ti­gen Tele­fon­in­ter­views, die Per­sön­lich­keit von Bewer­ber aus und ent­schlüs­selt dabei deren Qualifikationen.

Kann ein Algo­rith­mus unse­re Gefüh­le und unse­re Per­sön­lich­keit wirk­lich berechnen?

Der Ein­satz sol­cher Soft­ware in Bewer­bungs­ge­sprä­chen oder all­ge­mein, wenn es um die Bewer­tung und Ein­schät­zung von Men­schen und derer Per­sön­lich­keit geht, wird jedoch vie­ler­seits kri­ti­siert. Auch wenn die­se Soft­ware nicht allei­ne den opti­ma­len Bewer­ber ermit­telt und letzt­lich die Ent­schei­dung im Bewer­bungs­ge­spräch fällt, kann der Test dazu bei­tra­gen, dass man mehr über den Men­schen hin­ter dem Kan­di­da­ten erfährt. Der Per­so­na­ler, als Ent­schei­dungs­trä­ger, kann so zusätz­li­che Infor­ma­tio­nen als Input für sei­ne Bewer­tung des Cul­tu­ral Fit erhal­ten. Klei­ne Not­lü­gen, Aus­re­den, vor­ge­täusch­te Eigen­schaf­ten oder das blo­ße Sicher­stel­len kön­nen mit­tels die­ser Tech­nik auf­ge­deckt werden.

Die Maschi­ne erkennt klei­ne Not­lü­gen, Aus­re­den und vor­ge­täusch­te Eigen­schaf­ten des Bewerbers.

Im 15-minü­ti­gen Test­in­ter­view des oben erwähn­ten Sys­tem­an­bie­ters wer­den Fra­gen wie bei­spiels­wei­se „Wie ist ein typi­scher Sonn­tag“ gestellt. Das Sys­tem ver­gleicht anschlie­ßend die Sprech­mus­ter der Befrag­ten mit sog. Trai­nings­da­ten. Die­se stam­men aus Sprach­pro­ben von 5000 Pro­ban­den, wel­che einem aus­führ­li­chen psy­cho­lo­gi­schen Gut­ach­ten unter­zo­gen wur­den und schließ­lich ver­schie­de­nen Per­sön­lich­keits­ei­gen­schaf­ten zuge­ord­net wur­den. Wie dann im Ein­zel­nen der Algo­rith­mus mit­tels die­ser Trai­nings­da­ten die Aus­wer­tung vor­nimmt, kön­nen auch die Ent­wick­ler nicht vor­her­sa­gen. Sie ver­glei­chen die Ergeb­nis­se der Maschi­ne ledig­lich mit Sta­tis­ti­ken und kön­nen so deren Kor­rekt­heit ablesen.
Ein paar Tage nach einem Inter­view erhal­ten die Befrag­ten, dann eine Aus­wer­tung. Ergeb­nis­se kön­nen bei­spiels­wei­se lau­ten, dass es sich bei dem inter­view­ten Job­an­wär­ter um eine sehr offe­ne, durch­schnitt­lich neu­gie­ri­ge, wenig orga­ni­sier­te und hoch kon­takt- sowie risi­ko­freu­di­ge Per­son han­delt, die die Nei­gung besitzt, beruf­li­che Belan­ge vor per­sön­li­che Anlie­gen zu stellen.

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KI unser neu­er Kollege

Auch Patrick Geb­hard vom Deut­schen For­schungs­zen­trum für Künst­li­che Intel­li­genz in Saar­brü­cken hat mit sei­nen For­schungs­kol­le­gen und Psy­cho­lo­gen an einem Sys­tem getüf­telt, das dabei hilft zu erken­nen, wel­che Gefüh­le ein Pro­band im Vor­stel­lungs­ge­spräch besitzt. Die­ses Pro­gramm arbei­tet jedoch nicht mit der Stim­me, son­dern mit Mimik und Ges­tik. Dazu wur­den ver­schie­de­ne Regu­la­ti­ons­me­cha­nis­men von Men­schen unter­sucht. Eine sol­che Maschi­ne soll den Per­so­na­ler auf­zei­gen, ob der Bewer­ber bei­spiels­wei­se beschämt oder freu­dig lächelt, wenn die­se ver­sucht sei­ne Scham zu ver­ste­cken. Das ler­nen­de Sys­tem passt durch etli­che Ana­ly­sen von Test­ge­sprä­chen sei­ne Reak­ti­on immer wie­der neu und dem Gelern­ten ent­spre­chend an. So kann es schließ­lich aus allen ent­nom­me­nen Infor­ma­tio­nen in einem Vor­stel­lungs­ge­spräch ein Feed­back berech­nen. Es ist dann in der Lage, dem Bewer­ber am Ende des Vor­stel­lungs­ge­sprä­ches zum Bei­spiel fol­gen­de Rück­mel­dung zu geben: „An die­ser Stel­le hast du gelä­chelt, aber wir hat­ten kei­nen Blick­kon­takt – das wirkt unsicher.“

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Vie­le emp­fin­den die­se Ent­wick­lung als frag­wür­dig und kri­ti­sie­ren Sys­te­me, Maschi­nen und Pro­gram­me wie sie oben beschrie­ben wur­den. Damit sich Trends und neue Tech­ni­ken aus­brei­ten, benö­tigt es Akzep­tanz sei­tens der Gesell­schaft. Zumin­dest ein Teil der Gesell­schaft, soll­te hin­ter einem sol­chen Trend stehen.Wir fra­gen uns, ob die­se Akzep­tanz bereits vor­han­den ist, was es noch benö­tigt um sie her­zu­stel­len, was die Men­schen vom Ein­satz sol­cher Sys­te­me abhält, was sie an die­ser Art der Künst­li­chen Intel­li­genz abschreckt und was ihnen dar­an gefällt.

Die Maschi­nen spei­chern unse­re emo­tio­na­len Reak­tio­nen und Gefüh­le als Daten. Steht uns somit eine neue Form der Über­wa­chung bevor?

Neben der Tat­sa­che, dass Gefüh­le und Emo­tio­nen für vie­le Men­schen kei­ne Ange­le­gen­heit von Maschi­nen sein soll­te, gibt es noch wei­te­re kri­ti­sche Punk­te, die beim Ein­satz sol­cher Tech­no­lo­gien nicht ver­nach­läs­sigt wer­den dür­fen. Auch wenn es künf­tig tech­nisch mög­lich sein wird, dass Künst­li­che Intel­li­genz mit­tels Stim­me Emo­tio­nen erken­nen kann, blei­ben pro­ble­ma­ti­sche Sicher­heits­lü­cken zurück. So besteht durch sol­che Trai­nings-Ava­tare oder Stim­men­aus­wer­tungs-Maschi­nen die Gefahr, dass die emo­tio­na­len Reak­tio­nen von Pro­ban­den unwis­sent­lich als Infor­ma­tio­nen über unse­re Gefüh­le gespei­chert wer­den. Eine sol­che Form der Über­wa­chung erscheint beson­ders im Hin­blick auf ver­gan­ge­ne Daten­miss­brauchs-Skan­da­le als sehr frag­wür­dig. Auch die Tat­sa­che, dass bereits jetzt Sprach­sys­te­me wie das von Ale­xa, all unse­re Daten und alles Gesag­te auf ame­ri­ka­ni­schen Ser­vern spei­chert, trägt nicht unbe­dingt zur Schaf­fung einer Ver­trau­ens­ba­sis bei. Der Stim­merken­nungs­pio­nier Klaus Sche­rer aus Genf hat der­zeit noch gro­ße Beden­ken, an der Umset­zung die­ser Tech­no­lo­gie. Er stuft den Nut­zen die­ser Tech­no­lo­gie gerin­ger ein, als die mög­li­chen Gefah­ren, die uns dadurch dro­hen. Wie sich die­se neue Form der Künst­li­chen Intel­li­genz künf­tig wei­ter­ent­wi­ckelt und ob sie sich am Arbeits­markt eta­bliert und auch für Bewer­bungs­ver­fah­ren durch­setzt bleibt abzu­war­ten. Die Umset­zung hängt ent­schei­dend von Ihrer grund­sätz­li­chen unter­neh­mens­kul­tu­rel­len Aus­rich­tung (Daten­ethik als wer­te­ori­en­tie­rung) und der Bereit­schaft als Füh­rungs­kraft eine sol­che Tech­nik in Ihrem Unter­neh­men ein­zu­set­zen ab. Das macht uns beson­ders neu­gie­rig wie Sie einer sol­chen Ver­än­de­rung gegen­über stehen.



P A R T I Z I P A T I O N

Nun sind Sie gefragt:

Was hal­ten sie von einer sol­chen Soft­ware? Wür­de eine sol­che auch für Ihr Unter­neh­men in Fra­ge kom­men oder ste­hen Sie die­ser Ent­wick­lung kri­tisch gegenüber?
Berich­ten Sie uns ger­ne und sen­den Sie uns eine Mail an kontakt@​contas-​kg.​de mit Ihrer Mei­nung zu die­ser aktu­el­len The­ma­tik. Die inter­es­san­tes­ten und span­nends­ten Mei­nun­gen wer­den wir in einem wei­te­ren Blog­bei­trag zu die­sem The­ma in Ihrem Namen veröffentlichen.



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