尽管所有候选人能力完全相同,大语言模型在模拟招聘中仅凭早期观察结果,便开始将特定族裔与低端职业绑定。这项来自普林斯顿大学与芝加哥大学的研究揭示,AI不仅会继承训练数据中的偏见,还能在交互中自发“创造”刻板印象,且固化速度远超人类。实验中,ChatGPT、Claude、Gemini等主流模型在40轮招聘任务中,迅速将不同虚构族群分配到医生或清洁工等岗位上,完全偏离了均等机会的事实。研究者警告,随着AI公司争相打造能记住用户细节的“记忆型”模型,可能正为系统偏见提供更危险的弹药。
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