AI面试官比HR更容易产生偏见？

很多人相信，AI参与招聘可以减少人为偏见。但普林斯顿大学和芝加哥大学的一项模拟实验发现：即使四个虚构群体的真实胜任概率完全相同，大模型仍可能根据几次偶然的早期反馈，逐渐把不同群体固定到不同职业。本期一talk从这场连续招聘实验出发，解释什么是“探索与利用”、分层指数究竟衡量什么，以及为什么一些推理能力更强的模型在这项任务中反而表现出更明显的职业分层。我们也会讨论：一句“请保持公平”为什么作用有限，企业又该如何设计目标、反馈、人工复核与纠错机制。需要强调的是，这是一项模拟实验，不能直接等同于现实招聘中的歧视率。它真正提出的警告是：AI不仅可能继承旧偏见，也可能在反复决策和学习反馈的过程中形成新的偏见。 本节目基于公开报道和公开资料进行评论与分析，仅供信息参考，不构成投资、法律或财务建议。