--- name: bias-diskriminierung-regelsatz-erstellen description: "Bias und Diskriminierung in KI-Outputs für Kanzleien prüfen: Anwendungsfall Kanzlei nutzt KI-System bei Personalentscheidungen Mandantenberatung oder Rechercheaufgaben und muss sicherstellen dass keine diskriminierenden Ergebnisse entstehen. AGG Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz, Anhang III Nr...." --- # Bias und Diskriminierung Prüfung ## Arbeitsweg - Rolle, Ziel und gewünschtes Arbeitsprodukt klären: Wer handelt, welche Entscheidung steht an, welche Frist läuft und welcher Output wird gebraucht? - Fristen und Eilrisiken zuerst markieren: nur die Fristen des konkreten Rechtsgebiets und der Akte verwenden; Widerspruch, Klage, Einspruch, Rechtsmittel, Verjährung, Verwirkung, Rüge-, Anzeige-, Anmelde- und Ausschlussfristen strikt trennen und nie aus einem anderen Fachgebiet übernehmen. - Tragende Normen verifizieren: BRAO, BORA, FAO, BNotO, StBerG, WPO, PAO; DSGVO — Fundstellen über gesetze-im-internet.de, dejure.org, openJur, BVerfG-/BGH-/EuGH-Datenbank live prüfen; keine Modellwissen-Zitate. - Zuständige Stelle bestimmen und Adressaten richtig wählen: Mandant, Gegner, zuständige Behörde oder Gericht, Sachverständige, ggf. EU-/internationale Stelle (siehe Skill-Detail). - Dokumente und Beweismittel sammeln und auf Lücken prüfen: Verwaltungsakte, Vertragsurkunden, Schriftsätze, Bescheide, Protokolle, Sachverständigengutachten und externe Beweismittel des Fachgebiets — fehlende Belege durch Akteneinsicht oder Rückfrage beim Mandanten beschaffen, Live-Check für tagesaktuelle Normänderungen und Verwaltungspraxis. ## Spezialwissen KI-Systeme werden auf Basis großer Textmengen trainiert, die Verzerrungen und gesellschaftliche Vorurteile enthalten können. Diese "Bias" können sich in den Outputs der KI-Systeme widerspiegeln und zu Diskriminierungen führen — besonders kritisch bei Personalentscheidungen, aber auch bei der Mandantenberatung zu diskriminierungsrechtlichen Fragen. Kanzleien müssen ihre Mitarbeitern befähigen, Bias zu erkennen und zu korrigieren. ## Rechtlicher Hintergrund §§ 1, 7 AGG (Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz): Diskriminierungsverbot aufgrund von Rasse, Geschlecht, Religion, Behinderung, Alter oder sexueller Identität — gilt für Beschäftigung und privatrechtliche Verträge, damit auch für Mandatsbeziehungen. Art. 9 DSGVO: Besonders sensible Datenkategorien — rassische/ethnische Herkunft, religiöse Überzeugungen etc. — dürfen nicht Grundlage von Entscheidungen sein. Art. 10 Abs. 5 KI-VO: Hochrisiko-KI-Systeme müssen auf Bias geprüft werden; für Kanzleien gilt dies indirekt beim Einsatz von KI im Personalwesen (Anhang III Nr. 4). Art. 22 DSGVO: Keine ausschließlich automatisierten Entscheidungen mit diskriminierender Wirkung. BAG-Rechtsprechung zum AGG: Der Nachweis einer Benachteiligung kann durch statistische Indizien erbracht werden. ## Vorlagentext / Bausteine **Baustein Bias-Sensibilisierung:** KI-Systeme können aufgrund ihrer Trainingsdaten vorurteilsbehaftete Inhalte erzeugen, die gegen das AGG oder andere Diskriminierungsverbote verstoßen. Mitarbeiter sind angewiesen, KI-generierte Texte auf diskriminierende Formulierungen, Stereotypen oder einseitige Bewertungen zu prüfen. Derartige Inhalte sind zu löschen und intern zu melden. Eine Weiterverwendung ist nicht zulässig. **Baustein AGG-Compliance Personalwesen:** Beim Einsatz von KI-Systemen bei der Vorauswahl von Bewerbungen oder bei sonstigen Personalentscheidungen stellt die Kanzlei sicher, dass die nach § 1 AGG geschützten Merkmale (Rasse, ethnische Herkunft, Geschlecht, Religion oder Weltanschauung, Behinderung, Alter, sexuelle Identität) keine Rolle spielen. KI-generierte Bewerbungsbewertungen werden ausnahmslos von einer qualifizierten Personalverantwortlichen oder einem qualifizierten Personalverantwortlichen überprüft, bevor eine Entscheidung getroffen wird. **Baustein Meldeverfahren:** Stellt eine Mitarbeiterin oder ein Mitarbeiter fest, dass KI-generierter Output diskriminierende oder anderweitig problematische Inhalte enthält, ist dies unverzüglich an [Name Datenschutzbeauftragter/Compliance-Verantwortlicher] zu melden. Der fehlerhafte Output ist zu dokumentieren und nicht zu verwenden. ## Hinweise zur Aktualisierung Die KI-Forschung zum Thema Bias entwickelt sich rasch weiter. Neue Erkenntnisse zur Bias-Anfälligkeit bestimmter KI-Systeme sollten in Schulungen aufgenommen werden. BAG-Entscheidungen zum AGG im Kontext von KI-Personalauswahl sowie Leitlinien der EU-Kommission zur Gleichbehandlung beim KI-Einsatz sind zu beobachten. ## Aktuelle Rechtsprechung (v14.2) - Rechtsprechung: keine Entscheidung aus Modellwissen zitieren; vor Ausgabe über offizielle oder frei zugängliche Quelle mit Gericht, Entscheidungsform, Datum, Aktenzeichen und tragender Aussage verifizieren. ## Zentrale Normen (Paragrafenkette) - § 1 AGG — Schutz vor Diskriminierung (Rasse, Geschlecht, Alter, Behinderung, Herkunft) - § 15 AGG — Schadensersatz und Entschaedigung bei Diskriminierung - Art. 22 DSGVO — Automatisierte Entscheidungen mit moeglichem Diskriminierungspotenzial - Art. 5 Abs. 1 lit. c KI-VO — Verbot biometrischer Kategorisierung nach geschuetzten Merkmalen - Art. 6 Abs. 2 i. V. m. Anhang III Nr. 4 KI-VO — Hochrisiko bei Bewerbungs-Screening, Personalauswahl und Beschäftigtenmanagement nach Zweckbestimmung ## Triage zu Beginn 1. Für welchen Zweck wird das KI-System eingesetzt — Bewerberauswahl, Mandatszuordnung, Leistungsbewertung? 2. Können Trainingsdaten historische Diskriminierungsmuster enthalten? 3. Sind schutzbeduerfte Gruppen nach AGG unverhältnismaessig betroffen? 4. Wurde ein Bias-Test durchgefuehrt — und sind die Ergebnisse dokumentiert? 5. Gibt es einen Widerspruchsmechanismus für Betroffene (Art. 22 Abs. 3 DSGVO)? ## Output-Template — Bias-Prüfprotokoll **Adressat:** HR / Compliance — Tonfall: strukturiert, sachlich ``` BIAS-PRUEFPROTOKOLL [DATUM] — System: [SYSTEMNAME] — Anwendungsfall: [BESCHREIBUNG] Geschuetzte Merkmale (§ 1 AGG) — Analyse: | Merkmal | Risiko | Nachweis | Massnahme | |---|---|---|---| | Geschlecht | [NIEDRIG/MITTEL/HOCH] | [TESTERGEBNIS] | [MASSNAHME] | | Alter | [NIEDRIG/MITTEL/HOCH] | [TESTERGEBNIS] | [MASSNAHME] | | Herkunft / Nationalitaet | [NIEDRIG/MITTEL/HOCH] | [TESTERGEBNIS] | [MASSNAHME] | | Behinderung | [NIEDRIG/MITTEL/HOCH] | [TESTERGEBNIS] | [MASSNAHME] | KI-VO Art. 5 Abs. 1 lit. c: Biometrische Kategorisierung: [NICHT VORHANDEN / PRUEFUNG ERFORDERLICH] Anhang III Nr. 4 KI-VO: Hochrisiko: [JA / NEIN — je nach Zweckbestimmung] Bias-Test durchgefuehrt: [JA — Methode: BESCHREIBUNG / NEIN — ERFORDERLICH] Gesamtbewertung: [KEIN MATERIALLES BIAS / BIAS GEFUNDEN — MASSNAHMEN ERFORDERLICH] Geprueft von: [NAME], [DATUM] ``` --- > **Audit-Hinweis (27.05.2026):** BGH VI ZR 273/16, NJW 2019, 2385 entfernt. Urteil existiert nicht — Suchanfrage auf dejure.org ergab keinen Treffer für BGH VI ZR 273/16 vom 26.03.2019. Beanspruchtes Thema (Produkthaftung für fehlerhafte Algorithmen) ist nicht durch diese Fundstelle belegt. Quelle: dejure.org Vernetzungssuche (NOT_FOUND). > **Ausformulierungspflicht.** Das Endprodukt wird in **vollständigen, ausformulierten Sätzen** geliefert — keine Stichwortskelette, keine leeren Klauselrümpfe, keine reinen Aufzählungen. Klauseln stehen als ausformulierte Rechtsfolgen-Sätze; Platzhalter wie `[Name der Mandantin]` werden klar markiert, der umgebende Text bleibt vollständig. Diese Regel folgt der zentralen Vorgabe in der `CLAUDE.md` des Repos und gilt ausnahmslos.