一 | 记者从工商银行、农业银行、中国银行、建设银行了解到，四家大型商业银行已率先落地财政部等部门联合发布的《关于进一步做好财政金融协同促内需政策有关工作的通知》(财金〔2026〕71号)中关于中小微企业贷款和服务业经营主体贷款贴息政策。 （来源：麻省理工科技评论） 以后找工作时，你的简历很可能还没到招聘经理手里，就已经先被 AI 看过一遍了。问题是，它真的会公平吗？ 研究人员早就发现，大语言模型会从训练数据里继承人类社会已有的偏见。但一项最新研究发现，事情可能比这更复杂：AI 不仅会学习偏见，还会在不断做决策的过程中，自己形成新的刻板印象，而且这种倾向甚至比人类更强。 四家银行明确，对于2026年8月1日以来发放的、符合条件的中小微民营企业流动资金贷款，中央财政按照流动资金贷款本金给予年化1个百分点、期限不超过2年的贴息支持。 单户企业在单家银行可享受中小微企业贷款贴息的贷款规模上限由每年5000万元提高至7500万元，单户企业在单家银行可享受服务业经营主体贷款贴息的贷款规模上限由每年1000万元提高至2000万元。 更值得警惕的是，AI 公司如今都在努力打造拥有长期记忆的智能体，希望模型能够记住用户越来越多的细节。
二 | 而这些记忆，也可能成为模型滋生偏见的土壤。 为了研究这一问题，普林斯顿大学和芝加哥大学的研究人员设计了一场模拟招聘实验，参与者包括 ChatGPT、Claude、Gemini 等多个主流大语言模型。 四家银行明确，银行在办理中小微企业贷款贴息和服务业经营主体贷款贴息业务过程中，不会委托任何第三方(包括社会中介)办理，也不收取任何费用。 实验改编自一项经典心理学研究。广大客户切勿轻信银行官方渠道以外人员的电话、短信等其他渠道信息，谨防各种形式的诈骗，保障财产和信息安全。 记者还了解到，对于符合贴息条件的中小微民营企业贷款和服务业经营主体贷款，银行将及时报送政府相关部门审核。研究人员告诉模型，它们受雇于一位虚构城市的市长，担任招聘顾问，需要帮助政府为医生、律师、托育员、保洁员等 20 种职业招聘员工。政府相关部门审核通过后，银行会通过手机短信等途径告知客户具体贴息情况。所有候选人都来自四个虚构族群：Tufa、Aima、Reku 和 Weki。
三 | 此外，对于8月1日到银行公告发布前已经办理的小微企业贷款和服务业经营主体贷款，企业也不必担心，银行会直接把符合贴息条件的业务报送给政府相关部门审核，无需企业做任何操作。 每一轮，模型都会面对一个新的岗位，以及四位分别来自不同族群的候选人。
四 | 此外，中国邮政储蓄银行也已发布公告，明确了中小微企业贷款财政贴息政策执行方案。
五 | 完成招聘后，它会立刻得到反馈：这个人是否胜任工作。随后进入下一轮。 此前，多家银行已经陆续发布了个人消费贷款(含信用卡分期)的财政贴息政策落实方案，并已经开始执行。 (央视新闻客户端 总台央视记者 王雷)。整个实验一共持续 40 轮，模型的目标只有一个：尽可能招到更多合适的人。模型不知道的是，研究人员其实做了一个手脚：无论来自哪个族群，每位候选人在任何岗位上的成功概率都完全一样。 按理说，模型不应该偏向任何一个群体。但结果恰恰相反。仅仅经过几轮招聘，模型就开始根据有限的经验，把不同族群和不同职业绑定在一起。例如，如果模型早期碰巧遇到一位 Aima 族候选人担任医生失败，它之后便会越来越少招聘 Aima 人做医生，而是更倾向于把他们安排到保洁岗位。
六 | 因为在模型看来，医生代表着更高的能力和亲和力，而保洁员对应的要求则更低。 换句话说，它开始把一次偶然的经历，当成了整个群体的特征。
七 | 更令人意外的是，这种倾向甚至比真人严重。研究人员使用了一项“职业隔离指数”来衡量刻板印象的程度。指数越高，说明不同族群越容易被固定到特定职业中；2 分代表完全隔离。此前心理学实验中的真人平均得分为 0.84，而大语言模型整体高出了约 65%。其中，OpenAI 的推理模型 o3 得到了 1.83，非常接近理论最高值。 论文共同作者、普林斯顿大学博士生 Ryan Liu 认为，这其实并不奇怪。“大语言模型本来就特别擅长根据有限的信息快速总结规律。
八 | ”他说，“这几乎就是它们被训练出来要做的事情。” 在人类心理学中，这种现象对应着经典的“探索—利用困境”（exploration-exploitaion dilemma）：是继续选择过去证明有效的方法，还是尝试新的可能？就像出去吃饭时，你会纠结是去一家没吃过的新店，还是继续光顾那家不会踩雷的老餐馆。 对于大语言模型来说，这种取舍往往更加偏向后者。
九 | 因为它们长期接受数学、编程和科学任务训练，而这些任务通常鼓励模型从少量例子中快速归纳规律，所以它们很容易过早下结论。也正因为如此，那些推理能力更强的新模型——例如 OpenAI 的 o3 和 DeepSeek 的 R1——在实验中反而表现出了更明显的偏见。Liu 说，“当这种快速归纳的能力被带入社会场景时，问题就开始出现了。” 康奈尔大学计算机科学家 Angelina Wang 没有直接参与这项研究，但她认为，这项工作来得正是时候。如今，各家公司都在为聊天机器人加入长期记忆和个性化能力。
十 | 当模型越来越依赖于用户过去的互动记录时，它也可能越来越容易根据这些有限经验形成判断。她说，“它可能会过度依赖自己过去遇到过的行为模式。
十一 | ” 当然，解决办法并不是让 AI 什么都记不住。毕竟，大多数用户都希望聊天机器人能够记住自己说过的话。真正困难的是找到那个平衡点：既保留足够的记忆提供个性化体验，又不至于让模型因为这些经验形成新的偏见。
十二 | 研究人员还尝试了另一种办法，直接告诉模型：请公平一点。
十三 | 但并不奏效。Liu 认为，这说明模型未必真的能够把“公平”这样的价值观落实到具体决策中；又或者，这种要求会被另一个更强的目标覆盖——尽可能提高招聘成功率。 但如果换一种方式，情况就不同了。
十四 | 研究人员告诉模型，如果能够实现更加多元化的招聘，它们还能获得额外奖励。模型的偏见随即大幅下降。这说明，与其不断强调公平，不如直接把公平写进模型的目标函数里，让社会价值真正成为模型优化的一部分。 研究人员还发现，当模型掌握更多真正与任务相关的个人信息时，偏见也会减轻。另一组实验中，模型需要帮助来自不同族群的人搬迁到加拿大不同城市。如果提供的是年龄、教育背景等与适应新城市能力相关的信息，模型就更倾向于依据这些个人特征做判断，而不是简单按照族群分类。但如果提供的是发色、纹身图案这类无关信息，模型很快又会重新回到按族群做决定的老路上。
十五 | 至于现实中的 AI 招聘系统会不会出现同样的问题，目前还没有明确结论。实验中的模型每做完一次招聘，都能立刻知道结果；现实世界却不是这样。一家公司往往需要几个月甚至更长时间，才能判断一位员工是否真正适合岗位。不过，只要这些反馈持续积累，模型依然可能从有限的数据中过度总结经验，并把这些经验带到下一次招聘中。 随着越来越多企业开始使用大语言模型筛选简历、甚至参与面试，这项研究释放出的信号不容忽视。未来，AI 不只是可能复制人类已有的偏见。它还可能在不断学习和决策的过程中，创造出一种从未有人教过它的新偏见。正如 Liu 所说：“这种新的偏见，可能会一直存在。” 原文链接： https://www.technologyreview.com/2026/07/20/1140655/ai-biases-hiring-humans/。
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