二次有限理性：AI 招聘中结构性不平等的再生产理论

AI 驱动的招聘系统虽然声称提供效率与客观性，却常通过编码文化与社会资本差异来延续系统性不平等。本文发展并论证一种新颖的二次有限理性理论，认为尽管 AI 系统具备强大的计算能力，其仍通过技术与社会政治约束继承并放大人类认知与结构性偏见。分析多模态招聘框架，我们展示算法过程如何将历史性不平等（如精英学历特权与网络同质偏好）转化为表面公正的结果。运用 Bourdieu 的资本理论与 Simon 的有限理性，揭示 AI 通过优化可被理解却偏置的能力代理变量来 entrench 排斥的递归循环。我们提出缓解策略，包括反事实公平性测试、资本感知审计以及监管干预，以破坏这种自我强化的不平等。