AI面试官打分，真的比人更公平吗？ 这个问题我想了很久。 很多公司现在用AI做简历初筛、甚至视频面试打分。候选人对着镜头说完一段话，系统给出评分。有人觉得这终于公平了，没有「和面试官聊不来」、「长得不顺眼」、「不是校友」这些乱七八糟的因素。我理解这种期待。人类面试官的随机偏见确实很真实，同一个候选人上午去下午去，可能拿到完全不同的评价，取决于面试官当天心情和前一个人表现得怎样。AI至少在这一点上赢了，它用同一套标准，不受情绪波动，一致性比人高很多。但你想想看，公平问题真的解决了吗？ 记得之前亚马逊有一套招聘算法，系统性地把含「女性」相关词汇的简历打低分。不是工程师故意设计的，是模型从历史数据里学出来的，过去十年招进去的人里男性居多，它就学到了这个「规律」。最后亚马逊直接弃用了这套系统。这就是AI可能更不公平的地方。它继承的是历史数据里的偏见，而历史数据本身就不干净。更麻烦的是，它是个黑箱，候选人被拒了甚至不知道为什么，这本身就是一种不公平。 还有一件事我觉得很少人提到，AI的微表情分析、语音语调评分，对口音重、表达习惯不同的候选人天然吃亏。这其实属于文化差异，但模型可能把它解读成「不自信」或者「抗压差」。 所以坦率的讲，AI能消除人的随机偏见，但可能引入系统性偏见。前者你看得见，好发现也好改。后者藏在模型和数据里，发现的时候可能已经影响了一大批人。 我的判断是，AI做初筛有它的价值，效率和一致性确实是优势。但做最终决定这件事，现在还不能全交给它。真正的公平，是训练数据有没有去偏、评分标准够不够透明、有没有人工复核的机制。.[视频初稿，由MiniMax H3辅助创作]
发布于 北京
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