一项新研究表明，大型语言模型（LLMs）在招聘过程中表现出显著的自我偏好偏见，倾向于选择自己生成的简历而非人类撰写的简历。这种偏见在不同模型中占 67% 至 82%，可将申请人入围几率提高 23% 至 60%。研究人员发现，通过调整提示等简单干预措施，可以将这种偏见减少 50% 以上，这凸显了扩大人工智能公平框架的必要性，以解决除人口统计差异之外的人工智能与人工智能之间的互动问题。 AI
影响 强调了人工智能招聘工具中存在的严重偏见，可能使人类申请者处于不利地位，并呼吁制定新的人工智能公平框架。
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