最新研究：AI模型於招聘決策中比人類更易產生全新刻板印象

企業日益採用大型語言模型（LLM）協助履歷篩選與求職者評估，原本期待降低人工作業成本並提升一致性。然而，普林斯頓大學與芝加哥大學研究顯示，AI 不只可能複製訓練資料中的既有偏見，還會自行建立人類未明確教導的新刻板印象，對招聘公平與反歧視治理構成風險。

研究團隊近期比較多款 LLM 與真人的招聘判斷，發現 AI 的整體刻板印象程度較人類高出約 65%；模型規模愈大、推理能力愈強，偏見反而更加明顯。研究指出，這類新偏見可在缺乏直接人類示範下形成，警告企業若未建立稽核、人工覆核與有效介入機制，AI 招募系統可能進一步放大社會歧視。