在当今竞争激烈的求职市场中，人工智能技术正在逐渐渗透到招聘过程中。然而，一项新研究发现，通过语言模型检索的AI简历筛选中存在着性别和种族偏见。
该研究发现，人工智能技术在筛选简历时往往会偏向男性和白人，而对女性和少数族裔的简历则给予更低的评分。这种偏见可能会造成一些合适的候选人被排除在招聘过程之外，从而影响企业的多样性和包容性。
该研究指出，这种偏见的根源可能在于训练数据的不平衡，以及模型对不同人群的关注度不足。为了解决这一问题，需要采取一系列措施，包括重新平衡训练数据、审查算法决策过程等。
在未来的招聘过程中，我们需要更加关注人工智能技术对多样性和包容性的影响，并积极采取措施消除其中的偏见。只有这样，我们才能确保每个人都有平等的机会在职场上获得成功。【来源：布鲁金斯研究所】.
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