AI 评估者偏好由特定 AI 模型撰写的求职申请，且独立于候选人资质

研究揭示在 AI 筛选求职申请时，本地模型生成的求职信因评估者偏好系统性处于劣势，且评估者存在自我偏好偏差。 构建由 11 个 LLM 写手和 9 个评估者组成的审计框架，发现最不利配对下约 1.8 名合格候选人仅因模型不匹配被误拒。 该机制涉及风格线索的奖励或惩罚差异，为招聘算法公平性与监管提供设计依据。