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室内茶香四溢，程夕鹿有条不紊地调出数十张备用表单，准备就绪后，于一室安静中，语速匀缓地开始。

她将光标指向其中一个SQL文件。

“这是AI深度学习过程中，技术团队投入使用的模拟数据库，虽然只有冰山一角，但从岗位类型ID这栏不难看出，在智能筛选简历这一块，产品存在严重的‘数据歧视’。”

“何为数据歧视，就是在某些岗位中，大数据通过分析，发现招聘方有过于明显的性别喜好，比如行政岗偏向女性，而技术岗更偏好男性。”

提到这一点时，程夕鹿余光不经意扫向旁侧，几分钟前还一脸不屑的前上司，此时脸色已发生急剧变化。

看来，真的被她一语戳中了要害。

她继续讲：“其实在早些年，这种‘数据歧视’现象是人工智能招聘工具的常见风险，但随着时代进步，技术不断革新，当前市面上AI.HR的歧视率已普遍降低至不超过百分之九。

“不幸的是，该产品并未满足市场合理范围，它的数据歧视率依旧足足高达百分之五十。”

百分之五十是什么概念，与合理范围一做对比，哪怕是行外人，脑门上也得冒出个大写的‘无语’。

毋庸置疑，作为主听众的楼总，在经女孩分析后，心情已不太美妙。

“而较大的数据歧视率，所导致的结果是，可能明明有一名很合适的初试人选，却因为AI具有过分的性别意识，就自动将该男性或女性归入不考虑名单，导致公司极可能错失一位精英型人才。”

说到这里，程夕鹿将语速降下来，目光依次掠过现场两位，“试问在座各位老板，是真的每一个企业，都希望各个部门以性别来做单一划分，比如行政部优先考虑女性，技术部优先男性吗？并不是。

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