美国零售与电子商务2014–2017亚马逊
机器学习简历筛选工具
亚马逊放弃一款试验性的简历评分AI，因其学会了歧视女性
问题
亚马逊当时招聘节奏极快，希望在海量简历中找出优秀候选人，同时减少人工筛选。工程师将目标描述为：输入100份简历，系统返回最值得录用的前五名。
方法
自2014年起，亚马逊爱丁堡工程中心一个约12人的团队开发了按1星到5星给应聘者打分的模型。模型从10年间提交给亚马逊的简历中学习规律，这些简历大部分来自男性。到2015年，公司发现该系统会降低含有“women's”一词的简历的评分，也会降低2所女子学院毕业生的评分。
主要数据
10 yrs模型所学习的往年简历的时间跨度，大部分来自男性
1–5 stars该工具给每位候选人的评分区间
~12开发该工具的爱丁堡团队人数
启示
该模型复现了过往招聘数据中的性别失衡；亚马逊调整模型以消除对这些词的偏向，但无法排除出现其他歧视性模式的可能。截至2017年初，该团队已被解散。据路透社的消息来源称，招聘人员会参考其排名，但不会仅凭排名做决定；亚马逊拒绝就该工具置评。
分类
来源
来源摘要
[1]Reuters (via CNBC)2018年10月10日
路透社援引5名了解该项目的人士报道称，爱丁堡的一个团队自2014年起开发了一款工具，利用10年间大多来自男性的简历，对应聘者按1星到5星评分。到2015年，该系统会对“women's”一词和2所女子学院的毕业生扣分；修改无法保证它不会找到其他歧视方式。截至2017年初，该团队已被解散，亚马逊拒绝就该工具置评。
[2]BBC News2018年10月10日
BBC新闻报道称，该工具利用十年间大多来自男性的训练数据，按一星到五星的区间给候选人评分。报道指出，招聘人员据称会查看该工具的推荐，但从不单凭推荐做决定，亚马逊则未回应相关说法。报道还提到，亚马逊全球员工的男女比例为60比40，男性占多数。
详细内容请参阅原始来源。
收录日期 2026年10月25日 · 更新日期 2026年10月25日
