AI招聘风波再起：从算法歧视到“赛博相面”的争议

硅谷大厂HR青睐的AI招聘系统，近期引发众怒。

微软、拜耳、PayPal等企业使用的AI招聘工具Eightfold AI，被两名求职者告上法庭。

这家以“AI助力企业高效选人”为卖点的公司，被指控其算法在招聘中存在歧视行为。

除要求经济赔偿外，求职者还呼吁法院加强对黑箱算法的监管，提升招聘筛选过程的透明度。

此事发酵之际，另一项更离谱的研究浮出水面——

AI竟能通过人脸照片预测职业发展轨迹……

这难道是“赛博相面”？

AI缘何沦为“面相大师”

尽管听起来像AI算命的升级版，但该研究由美国多所顶尖高校的研究者完成。

从学术层面看，其数据规模与研究方法较为严谨。

研究团队收集了近10万名MBA毕业生的数据，覆盖美国排名前110的商学院；

数据包含教育背景、完整职业轨迹，以及领英头像和院校相册照片。

研究核心步骤是：先用1.2万余人的自拍及性格问卷训练AI，使其能将人脸转化为数字信号，并据此预测五大人格特质。

五大人格是心理学界公认的测评标准，涵盖外向性、尽责性、开放性、宜人性（易相处）和神经质。

随后，将AI预测的人格特征与现实职场数据对照分析。

对照数据包括MBA院校排名、毕业起薪、薪资增速、是否进入管理岗及职业稳定性等。

结果显示，AI得出的“性格分”与现实职场数据存在对应关系。

以薪资为例，男性中尽责性与外向性越强，初始薪资越高，且尽责性强的男性薪资增长更快；

女性中外向性同样加分，但尽责性强反而可能抑制薪资增长。

毕业五年后的薪资及增长仍受人格影响，男性尽责性、女性宜人性与薪资增长的关联最为显著。

再看跳槽情况，宜人性和尽责性强的人工作更稳定；外向性、神经质高的人跳槽更频繁；

不过神经质者跳槽行业范围较窄，尽责性强者即便跳槽也能跨行业适应。

尽管AI“看脸”有一定准确性，有人甚至想借此“算命”，但该研究引发巨大争议，多数人认为其有失公平。

AI筛选的争议焦点

争议核心在于训练数据。

若数据本身存在隐性偏见与不公，模型学习后只会放大这些问题。

与传统筛选相比，算法的可怕之处在于隐蔽性。即便无歧视意图，若训练数据有问题，也会将部分人拒之门外。

而求职者往往不知被拒原因、筛选时间，更无法质疑“系统决定”。

这正是Eightfold AI被起诉，且该案引发招聘透明度热议的原因。

不仅AI招聘，部分高校也引入AI招生。

例如，弗吉尼亚理工大学借助AI审核入学申请材料，节省约8000小时人工工作量。

尽管AI审核效率高，能让录取通知书提前一个月发放，但质疑声随之而来。

多位高校教授认为，过度依赖AI模型进行排名或决策风险极高。比如用AI评估作文，迎合算法的特定格式更易获高分。

这与AI招聘类似，可能因算法或训练数据暗含不公平偏好。

只能说，虽AI筛选近年兴起，但有些判断不能随意交由机器。

参考链接：

[1]https://x.com/hamptonism/status/2015257884951753068?s=20

[2]https://www.nytimes.com/2026/01/21/business/ai-hiring-tools-lawsuit-eightfold-fcra.html

本文来自微信公众号“量子位”，作者：闻乐，36氪经授权发布。

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