谁会收到回调？生成式 AI 与性别偏见

生成式人工智能（AI），特别是大型语言模型（LLM），正在快速部署于招聘和候选人筛选中。我们对几款中型开源 LLM 进行性别偏见审计，数据来源为 332,044 条真实世界的线上职位招聘信息。针对每条招聘信息，我们让模型推荐应接受男性还是女性候选人面试的建议。我们发现大多数模型倾向于偏爱男性，尤其是在高薪职位上。通过将职位描述映射到标准职业分类系统，我们发现女性在男性主导职业中的回调率较低，在女性关联职业中的回调率较高，表明职业隔离现象。对职位广告中语言特征的全面分析揭示，模型的建议与传统性别刻板印象高度一致。为考察招聘人员身份对模型行为的影响，我们通过注入大五人格特质并模拟历史人物的视角来引导模型行为。我们发现较不友善的人格形象会降低刻板印象，这与 LLM 中的友善偏见相符。我们的发现凸显了 AI 驱动的招聘可能延续劳动力市场中的偏见，并对企业的公平性和多样性具有深远影响。