作者称其研究分析了 25,500 次大语言模型简历评估：在保持同一份工作经历不变的情况下，只替换少量身份和人口统计变量，并覆盖 10 个不同模型，独立 AI 审计器标记出 45% 的偏见率，主要来自“沉默偏见”。与直接输出冒犯性判断不同，这些模型会用看似专业的理由降低候选人评分，例如仅把学校改成 MIT 后，模型就从肯定同一段经历变为称其“不相关”。研究还发现不同系统稳定性差异可达 6 倍，Qwen 和较旧 Gemini 模型波动较大，而 Claude、Mistral-Large 和 Llama 4 相对更稳定、公平。作者的核心警示是，AI 简历筛选输出的并非客观真相，而可能是受统计噪声驱动的主观且不可预测意见；在欧盟 AI 法案等监管框架下，这类工具可能带来重大合规责任。不过帖子只概述了方法和结论，具体数据细…
来源：Reddit（r/artificial）
原始发布时间：2026-06-01 21:46