案例背景
某科技公司引入AI筛选系统后，发现其招聘算法对特定性别群体存在系统性偏见。通过数据溯源发现，训练数据中历史招聘记录的性别比例失衡，导致模型学习并强化了不公平的招聘偏好。
技术问题
- 数据偏差：训练数据反映传统招聘中的性别歧视模式
- 模型歧视：AI系统在简历筛选阶段自动过滤女性候选人
- 评估缺失：未设置公平性约束机制和偏见检测模块
AI伦理挑战
1. 算法透明性
系统决策逻辑未向招聘方公开，导致责任归属不清
2. 数据公平性
历史数据中的性别偏见被算法内化为决策标准
3. 社会影响
可能加剧职场性别歧视，违背平等就业原则
解决方案
技术修正
- 采用对抗性训练消除性别偏见
- 引入公平性约束调整决策权重
- 建立动态数据监测机制
政策建议
- 设置算法审计制度
- 制定数据伦理审查流程
- 开发可解释性评估工具