PopResume：用于评估 LLM/VLM 简历筛选器因果公平性的、以人群为代表的数据集
计算机与社会
2026-03-25 v1 人工智能
摘要
我们提出 PopResume，这是一个基于人群统计数据、用于因果公平性审计 LLM 和 VLM 简历筛选系统的、以人群为代表的简历数据集。不同于依赖人工注入人口统计信息和结果水平差异的现有基准，PopResume 建立在人群统计之上，保留了自然属性之间的关系，使其能够进行基于路径特定效应（PSE）的公平性评估。我们将受保护属性对简历评分的效应分解为两条路径：由与工作相关资格中介的业务必要路径，以及由人口统计代理变量中介的红线路径。这种区分使审计人员能够区分法律允许的与不允许的差异来源。我们在 PopResume 的 60.8K 份简历上，对五个职业评估了四个 LLM 和四个 VLM，识别出五种代表性歧视模式，这些模式传统聚合指标未能捕捉。我们的结果表明，基于 PSE 的评估揭示了结果水平措施掩盖的公平性问题，凸显了 AI 辅助招聘中基于因果的审计框架的必要性。
引用
@article{arxiv.2603.22714,
title = {PopResume: Causal Fairness Evaluation of LLM/VLM Resume Screeners with Population-Representative Dataset},
author = {Sumin Yu and Juhyeon Park and Taesup Moon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.22714},
year = {2026}
}
备注
Under Review