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AI招聘的隐形偏见：机器开始偏爱“自己人”了
过去几年，我们讨论 AI 招聘时，最担心的问题通常是：它会不会歧视女性？会不会歧视少数族裔？会不会把学历、年龄、地域、学校背景变成隐形门槛？ 但一篇新论文提出了一个更微妙、也更容易被忽视的问题：当求职者用 AI 写简历，企业也用 AI 筛简历时，模型会不会偏爱“自己写出来的简历”？ 这个问题听起来像科幻，却已经进入了现实招聘场景。论文《AI Self-preferencing in Algorithmic Hiring》研究的正是这种现象：大语言模型在充当评审者时，是否会系统性地偏好由自己生成的内容，而不是人类写的内容，或者其他模型生成的内容。作者将其称为 AI self-preferencing，也就是“AI 自我偏好”。 这件事真正危险的地方，不在于模型“有意识地偏心”，而在于它可能通过文风、句式、表达结构、信息组织方式，识别出某种熟悉的语言模式，然后把这种熟悉感误判成“更专业”“更清晰”“更适合岗位”。 换句话说，未来招聘中真正吃亏的人，可能不是能力差的人，而是没有用对同一个 AI 工具的人。