Hack the Hat ist ein interaktives Erlebnis, das die Frustrationen der KI-gestützten Personalbeschaffung beleuchtet. Du wirst Merlin Kepler, einem frisch gebackenen Zauberer, dabei helfen, seinen Lebenslauf so zu verändern, dass er den Test eines magischen Auswahlhutes besteht. Dieses spielerische Projekt untersucht versteckte Vorurteile in KI-Systemen und regt zum Nachdenken über die Auswirkungen automatisierter Entscheidungsfindung bei der Arbeitsvermitlung an.
Im heutigen digitalen Zeitalter wird KI zunehmend im Personalwesen eingesetzt, was Bewerber*innen oft im Unklaren darüber lässt, warum sie abgelehnt wurden. Das Kunstprojekt Hack the Hat will Licht in die Black Box der KI-gesteuerten Entscheidungen bringen.
In Hack the Hat wird der Rekrutierungsprozess von einem magischen KI-Auswahlhut gesteuert. Die Spielenden begleiten Merlin Kepler, der wiederholt abgelehnt wird, indem sie seinen Lebenslauf anpassen, um zu sehen, wie Änderungen in Geschlecht, Alter, Erfahrung und Fähigkeiten die Entscheidungen der KI beeinflussen. Ziel ist es, Merlin durch den Auswahlprozess zu helfen und die versteckten Vorurteile und Kriterien der KI aufzudecken. Zwei weitere Teilnehmende konkurrieren um die höchste Punktzahl. Doch die eigentliche Herausforderung besteht darin, herauszufinden, ob Kooperation oder Konkurrenz zu besseren Ergebnissen führt. Das übergeordnete Ziel ist es, die Besucher*innen Vorurteile in KI-gesteuerten Rekrutierungsprozessen erforschen zu lassen und zum Nachdenken über die weitreichenden Auswirkungen der automatisierten Entscheidungsfindung anzuregen.
Bios
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Anna Hausberger
AT
Anna Hausberger ist Masterstudentin und studentische Forscherin an der Johannes Kepler Universität Linz mit den Schwerpunkten kontextbasierte Empfehlungssysteme, multimodale Daten und KI-Erklärbarkeit.
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Deepak Kumar
IN
Deepak Kumar ist Doktorand an der Johannes Kepler Universität Linz. Er beschäftigt sich mit Fairness in Empfehlungssystemen, insbesondere im Bereich der Personalrekrutierung, und mit der Entwicklung parameter-effizienter Techniken zur Reduktion von Verzerrungen.
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Dominik Baumann
AT
Dominik Baumann ist Masterstudent der Mathematik an der JKU. In seiner Freizeit entwickelt er leidenschaftlich gerne Spiele.
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Gerald Gruber
AT
Gerald Gruber ist Student der Digitalen Kunst an der Fachhochschule Oberösterreich, Campus Hagenberg. Er ist Künstler, Animator und Designer für Spiele und Kurzfilme und hat eine Leidenschaft dafür, Geschichten und interaktive Erlebnisse zum Leben zu erwecken.
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Ghazal Hosseini
IR
Ghazal Hosseini ist eine Medienkünstlerin und Ingenieurin. Sie studiert im Masterstudiengang Interface Cultures an der Kunstuniversität Linz. In ihrer künstlerischen Arbeit beschäftigt sie sich mit interaktivem Storytelling, Affective Computing, maschineller Wahrnehmung und immersiven Technologien.
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Gustavo Escobedo
PE
Gustavo Escobedo ist Doktorand an der Johannes Kepler Universität Linz im Bereich Empfehlungsdienste. Derzeit arbeitet er an „Debiasing“-Methoden und Technologien zum Schutz der Privatsphäre.
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Markus Schedl
AT
Markus Schedl ist ordentlicher Professor an der JKU und am LIT und leitet die Gruppen Multimedia Mining and Search (MMS) und Human-centered AI (HCAI). Seine Forschungsinteressen umfassen Empfehlungssysteme, Information Retrieval, vertrauenswürdige KI und Multimedia.
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Michael Preisach
AT
Michael Preisach ist Systemadministrator und leistet technische Unterstützung in diesem Projekt. Er kümmert sich um die Hardware, installiert die Software und konfiguriert das Netzwerk. Außerdem stellt er Werkzeuge für die Integration und Nutzung der Softwarekomponenten zur Verfügung und greift bei Bedarf zum Lötkolben.
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Parisa Ayati
IR
Parisa Ayati ist eine multidisziplinäre Künstlerin aus dem Iran, die derzeit in Wien lebt. Als professionelle Künstlerin und Designerin hat sie eine große Leidenschaft für Bewegung, sei es in Form von Motion Graphics oder interaktiven Installationen.
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Stefan Brandl
AT
Stefan Brandl, studentischer Forscher an der JKU, beschäftigt sich mit der Optimierung von Musikempfehlungssystemen. Sein Schwerpunkt liegt dabei auf der Entwicklung von Algorithmen und Methoden zur Reduktion von Verzerrungen. Mit seiner Arbeit möchte er Musikempfehlungssysteme verbessern und den Nutzer*innen ein ausgewogeneres und gerechteres Musikerlebnis gewährleisten.
Credits
This project is supported by the State of Upper Austria.