精选理由
这篇论文用43200次测试发现，五个主流LLM在日文简历上全有亲女性偏见，改提示没用，删名字才行，看清AI招聘的坑。
该研究使用60份日本履歴書格式简历、12个基于语言性别信号的名字对，以及Claude Sonnet 4.6、GPT-4o、DeepSeek-V3、Gemini 2.5 Flash、Llama 3.3 70B五个SOTA模型，进行了43200次API调用。交叉随机效应线性混合模型确认所有五个模型均存在显著亲女性偏见。提示级性别中立指令未能有效减少偏见。移除名字几乎完全消除了女性效应，表明名字是主要性别通道。隐私过滤器与GPT-4o安全过滤器的不兼容导致42%的请求被拒绝。
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该研究使用60份日本履歴書格式简历、12个基于语言性别信号的名字对，以及Claude Sonnet 4.6、GPT-4o、DeepSeek-V3、Gemini 2.5 Flash、Llama 3.3 70B五个SOTA模型，进行了43200次API调用。交叉随机效应线性混合模型确认所有五个模型均存在显著亲女性偏见。提示级性别中立指令未能有效减少偏见。移除名字几乎完全消除了女性效应，表明名字是主要性别通道。隐私过滤器与GPT-4o安全过滤器的不兼容导致42%的请求被拒绝。
Large language models (LLMs) are increasingly deployed in hiring workflows, yet most research on gender bias in LLM hiring decisions has focused on English-language, Western-format resumes. This study examines whether pr…