算法遗传：姓氏偏见强化代际不平等

姓氏往往传递社会地位、财富与血统的隐性标记，塑造人们的感知，可能延续系统性偏见并加剧代际不平等。本研究首次探讨姓氏是否及如何影响AI驱动的决策，聚焦招聘推荐、领导任命及贷款批准等关键领域。我们采用来自美国和泰国的72,000项600个姓氏评估，将姓名分类为“富豪”、“传统”、“普通”及相似音变的“变体”组。研究发现，精英姓氏持续提升AI对权力、智力和财富的感知，从而影响高风险情境下的AI决策。中介分析揭示，感知智力是姓氏偏见影响AI决策过程的关键机制。虽为候选人提供客观资历可缓解大部分偏见，但在候选人资历较低的情境中仍无法完全消除。这些发现凸显需要公平导向的算法及健全的政策措施，以防止AI系统强化与姓氏相关的系统性不平等——这种偏见常被忽视，相较于种族与性别等显性特征更不为人知。我们的工作呼吁对算法问责进行深入审视，及时评估其对社会影响的广泛影响，尤其是旨在维护功绩制度同时遏制代际特权延续的系统。