AI招聘工具阻碍女性职业发展？简历的“美颜”对策成为必要的时代

为了在求职过程中尽量展示自己，调整简历的文字。删减不必要的经历，强调与申请职位相关的成就。

到这里为止，这只是普通的求职对策。

然而现在，在英国，有中高年求职者采取了更进一步的对策。

“消除能够推测出自己年龄的信息”。

在英国时尚和出版行业等高级职位工作过的Stacey Duguid女士，考虑在50多岁时再次在组织中工作，开始寻找工作。

然而，在她过去的职业生涯中，从未遇到过找工作的大困难，即使在16个月内发送了大量简历，收到的也只是自动回复。她甚至无法进入面试阶段。

于是，她开始了一种自称为“给简历打肉毒杆菌”的方法。

减少简历中让人联想到年龄的信息，缩短过长的职业经历。删除旧的经历，使人无法一眼看出她工作了多少年。

讽刺的是，必须隐藏本应成为优势的“丰富经验”。

当她在社交媒体上分享自己的经历时，许多女性纷纷表示“我也是这样”。

问题仅仅是求职困难吗？还是说利用AI的招聘系统在不知不觉中再生产与“年龄”和“性别”相关的既有偏见？

即使申请了400多家公司，几乎没有反应

为了调查这个问题，BBC采访了60多名年龄在40岁到65岁之间的女性。

许多人是长期担任管理职务或专业职务的女性。

特点是，“以前从未需要主动找工作”的人并不少。

49岁的Koeyli Jaluka女士也是其中之一。

她在制造业、企业部门、医疗领域等担任过高级职务，过去10多年里，通常不需要主动申请就会被企业邀请。

然而，失去工作后，情况发生了变化。

她申请的工作超过了400个，但企业给予具体反应的情况却很少。

有时被认为“过于资深”。

她觉得这句话是企业不能直接说“年龄太大”的另一种表达。

有些女性被转职教练建议“删除简历中最初10年左右的职业经历”。

也就是说，

不是增加经验，而是减少展示经验成为求职对策。

这种逆转现象开始出现。

52岁的Anna Cowie女士也在广告行业工作了约30年。然而，近年来一直无法找到工作。

她曾参与大型品牌和伦敦的大型再开发项目，但现在已经无法记得自己发送了多少简历。

她反而感到有成效的是，不是在线大量申请的方法。

而是在地区活动等中进行志愿活动，与实际的人建立联系。

因为这样可以被视为一个人，而不是简历上的文字。

这种感觉象征着当前招聘市场的问题。

AI即使没有输入年龄也能推测“年龄”

这里重要的是，许多AI招聘服务并不一定将“年龄”或“性别”设为直接评价项目。

企业也并非为了歧视而引入AI。

即便如此，偏见仍可能发生。

例如在简历中，

“25年的管理职务经验”

“1990年代入职”

“7年的职业空白”

“在同一行业工作超过20年”

如果记载了这些信息，即使没有年龄，也不难推测出候选人的大致世代。

此外，如果AI从过去被录用的人的数据或互联网上的大量信息中学习“好候选人”的模式，也可能将社会中存在的偏见一并吸收。

因此，问题在于，

“AI在歧视”还是“AI在学习人类社会的歧视”

这个问题。

或许无法完全将两者分开。

斯坦福研究揭示的“女性年轻化”AI偏见

也有研究支持这种担忧。

斯坦福大学等研究人员的研究调查了在线图像和视频以及大规模语言模型如何将职业与年龄、性别联系起来。

研究团队使用54种职业，使用典型的男性或女性名字，让ChatGPT生成了超过34,500份虚拟简历。

结果发现，用女性名字创建的简历比男性名字的更倾向于被描绘为“年轻且经验不足的人物”。

此外，在对生成的简历进行评估的实验中，尽管出发条件相同，但年长的男性被更高评价的趋势也被报告。

需要注意的是，这项研究并未证明“所有实际使用的招聘AI都排除了中高年女性”。

这是一项调查生成AI中包含的社会性刻板印象的研究。

然而，如果类似的模型或想法被用于简历制作、候选人搜索、评分、推荐等，偏见进入招聘过程的风险不可忽视。

AI并不是从无到有地创造偏见。

互联网、文章、图像、过去的人类判断。

AI大量学习了其中存在的价值观。

如果将社会长期持有的“管理职务应为男性”“女性应更年轻”等隐性形象也吸收，AI可能成为高速且大规模再生产这些偏见的装置。

“职业空白”被处理为能力不足的风险

尤其容易影响女性的是职业空白。

由于育儿、照顾、家庭事务等原因，暂时离开工作的女性并不少见。

如果是人类的招聘人员，

“这段时间在育儿”

“在此之前有10年的管理职务经验”

“复职后有足够的技能可以使用”

等，可以读懂简历的背景。

然而，在机器筛选中，职业空白可能被简单处理为“缺损”或“需要注意的因素”。

对于人类来说可以解释的人生情况，对于机器来说可能成为降低分数的数据点。

这种问题不仅限于女性。

从疾病中恢复的人、照顾家人的人、创业失败的人、长期自由职业者、在海外生活过的人等，所有走过“非直线职业”的人都相关。

如果AI招聘继续扩大，只有“拥有整齐职业经历的人”才容易被算法理解，复杂的人生经验本身可能变得不利。

断定“AI是唯一原因”也是危险的

然而，也不能将当前严峻的求职市场完全归咎于AI。

企业的招聘预算削减、对经济的担忧、每个职位的申请者增加、远程申请导致的竞争范围扩大、企业要求的条件细分化等，多个因素同时存在。

对于BBC采访的女性们来说，也很难单独证明“因AI而被淘汰”。

企业本身，

使用了哪个AI服务。

在哪个阶段进行了自动处理。

低于多少分被淘汰。

谁做出了最终判断。

这些信息通常不向申请者解释。

求职者能看到的是，

“申请了”

“很快收到不录用邮件”

或者，

“没有任何联系”

这样的结果而已。

因此产生了不信任感。

不清楚是AI的筛选有问题，还是负责人看了简历后淘汰，甚至不知道招聘本身是否实际上已经停止。

“不知道被淘汰的原因”可能是AI招聘的最大问题之一。

AI和自动化导致的工作流失，另一方面则有12,100个数字职位短缺

问题不仅在于招聘。

伦敦市公司（City of London Corporation）的Women Pivoting to Digital Taskforce指出，到2035年，AI和自动化可能会取代大量女性的工作。

另一方面，英国的数字人才短缺也很严重。

根据该工作组，金融、专业服务、技术领域在2024年仅有12,100个数字职位未能填补。

也就是说，

“有些人可能因AI失去工作，而企业却为人才短缺而苦恼”

这种矛盾正在发生。

此外，在针对超过1000名女性的调查中，89%的女性表示，如果公司提供机会，她们愿意接受再教育以转行到数字领域。

然而，实际上从当前雇主那里获得再教育或转向数字职位机会的人仅占32%。

反过来说，约68%的人没有获得这种机会。

企业一边说“缺乏数字人才”，一边却没有对现有员工的再教育进行足够的投资。

这就是为什么中高年女性的再就业问题不能简单地归结为“个人的求职技能”问题。

围绕AI招聘的诉讼也开始了

在美国，围绕AI招聘工具的问题已经被带上法庭。

在关于人力资源软件巨头Workday的诉讼中，声称其使用AI的招聘工具因种族、年龄、残疾等原因不当排除了申请者。

2026年6月，美国联邦法院表示可以继续部分索赔的诉讼。

然而，这并不意味着法院认定“Workday的AI进行了歧视”。

诉讼仍在进行中，原告的主张尚未最终被认可。

Workday方面否认了诉讼。

该公司解释说，AI并不决定招聘本身，而是向招聘负责人展示申请者的资格和经验与招聘条件的匹配度的支持工具。

此外，声称没有使用年龄或性别等受保护属性作为判断依据，并对AI进行持续的公平性测试。

这一反驳也很重要。

使用AI并不一定会增加歧视。

人类面试官当然也存在偏见。

名字、外貌、说话方式、出身学校、年龄、性别等可能会无意识地改变判断，这一点早已被指出。

如果AI设计得当，经过审计，并结合人类的检查，反而可能减少这些人类的偏见。

问题在于，

“是AI还是人类”，而是“如何使用”

的问题。

在SNS上“我也是”引发共鸣，同时招聘负责人也对AI表示不满

这一问题的象征是SNS上的反应。

当Duguid女士分享自己的求职经历时，同龄女性纷纷表示有类似的经历。

在随后的LinkedIn帖子中，她主张问题不仅仅是AI，还包括简历的阅读方式、候选人的筛选、面试邀请、企业的回复与否等整个招聘过程中的年龄偏见。

在另一篇LinkedIn帖子中，有人指出，关于50多岁女性的失业和再就业，“年龄大的人可能工资高”“可能不擅长数字技术”“可能不够灵活”等是企业的固定观念。##HTML_TAG_