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KI bevorzugt eigene Bewerbungen
Wenn Bewerbungsunterlagen von KI geschrieben wurden, bevorzugen Sprachmodelle diese deutlich gegenüber menschlich erstellten Lebensläufen – eine kritische Erkenntnis für den modernen Recruiting-Prozess.
Kurzbeschreibung
Forscher haben in einer umfangreichen Studie nachgewiesen, dass LLMs systematisch Bewerbungen bevorzugen, die von derselben KI erstellt wurden. Dieser Self-Preference Bias reicht von 67% bis 82% und hat ernsthafte Auswirkungen auf faire Einstellungsprozesse.
Abstract
In einer großangelegten Korrespondenzstudie mit Lebensläufen zeigten Jiannan Xu und Kollegen, dass Large Language Models systematisch eigene Outputs bevorzugen. Das Problem: Bewerber nutzen zunehmend KI-Tools wie ChatGPT zur Optimierung ihrer Unterlagen, während Unternehmen dieselben Modelle zur Vorauswahl einsetzen. Die Folge ist ein verzerrter Prozess, bei dem KI-generierte Bewerbungen systematisch bevorzugt werden.
Die Forscher simulierten realistische Einstellungspipelines für 24 verschiedene Berufe. Die Ergebnisse sind alarmierend: Kandidaten, die dasselbe LLM verwendeten wie der Bewertende, waren 23% bis 60% häufiger auf der Shortlist als gleich qualifizierte Bewerber mit menschlich geschriebenen Lebensläufen. In Geschäftsbereichen wie Vertrieb und Buchhaltung waren die Nachteile für menschliche Bewerbungen am größten.
Das Forschungsteam demonstrierte auch Lösungsansätze: Durch gezielte Interventionen, die die Selbstwahrnehmungsfähigkeit der Modelle adressieren, ließ sich der Bias um mehr als 50% reduzieren. Die Studie unterstreicht die Notwendigkeit, klassische Fairness-Frameworks zu erweitern – KI-Fairness muss nicht nur demografische Disparitäten berücksichtigen, sondern auch die dynamischen Wechselwirkungen zwischen verschiedenen KI-Systemen.
Die Arbeit wurde auf EAAMO 2025 und AIES 2025 akzeptiert und liefert wichtige Beiträge zur wachsenden Debatte über verantwortungsvolle KI im Recruiting-Prozess.