大型语言模型中的性别偏见：招聘中的AI歧视？

一项针对22个领先大型语言模型（LLM）的实验发现，即使简历内容完全相同，仅姓名性别不同，这些模型在选择最合格的求职者时，持续偏向女性候选人。 研究人员发现，这种偏见在70种不同职业中都存在，并且与模型大小或推理计算量无关。即使在添加性别字段或使用通用标签后，偏见依然存在，只是程度有所变化。该研究强调了在将LLM应用于招聘等高风险决策领域时，需要警惕算法中的性别偏见，并呼吁在部署前进行更全面的模型审查。