AI招人竟然重女轻男 LLM在招聘中的性别偏见研究

这项研究探讨了大型语言模型（LLM）在日本企业招聘场景中是否存在性别偏见。研究人员利用 60 份日式简历并配以不同性别的姓名，对 GPT-4o 和 Claude 等五种主流模型进行了数万次测试。实验结果显示，即便在简历内容完全一致的情况下，所有模型均对女性申请者表现出明显的评分偏好。研究发现，简单的提示词指令无法有效消除这种偏见，因为模型主要通过候选人姓名来推断性别。相比之下，通过隐私过滤器对姓名进行脱敏处理能显著降低不公平性，但这也可能触发某些模型的安全审核机制而导致请求被拒绝。这项工作揭示了模型对齐策略在不同文化背景下的局限性，并为优化招聘公平性提供了实证参考。