尽管所有候选人能力完全相同，大语言模型在模拟招聘中仅凭早期观察结果，便开始将特定族裔与低端职业绑定。这项来自普林斯顿大学与芝加哥大学的研究揭示，AI不仅会继承训练数据中的偏见，还能在交互中自发“创造”刻板印象，且固化速度远超人类。实验中，ChatGPT、Claude、Gemini等主流模型在40轮招聘任务中，迅速将不同虚构族群分配到医生或清洁工等岗位上，完全偏离了均等机会的事实。研究者警告，随着AI公司争相打造能记住用户细节的“记忆型”模型，可能正为系统偏见提供更危险的弹药。

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