🎯 情报来源：Artificial Intelligence – The Next Web
德国维尔茨堡-施韦因富特应用技术大学(THWS)最新研究发现，包括ChatGPT在内的主流大语言模型(LLMs)存在系统性性别偏见。在相同资质条件下，模型建议女性求职者提出的薪资要求平均比男性低12万美元/年，法律和医疗领域差异最为显著。
研究团队由THWS人工智能与机器人学教授Ivan Yamshchikov领导，测试了5款主流LLMs。通过控制变量实验显示，仅改变用户性别标识（其他条件完全一致），模型给出的薪资建议即产生显著差异。值得注意的是，这些模型均未主动声明其建议可能存在偏见。
💡 核心要点
- 12万美元年薪差距：ChatGPT-3对相同资历男女求职者的薪资建议差异
- 4大重灾区领域：法律(最严重)、医学、工商管理、工程学，仅社会科学领域差异较小
- 5款模型均中招：测试涵盖的主流LLMs全部表现出性别偏见
- 2018年亚马逊案例：AI招聘工具曾系统性降低女性候选人评分
- 2022年临床诊断偏差：医疗AI对女性和黑人患者存在漏诊倾向
📌 情报分析
技术价值：高
研究采用控制变量法揭示LLMs潜在偏见，方法论具有可复现性，为模型审计提供标准框架
商业价值：极高
涉及职场公平和法律责任，企业使用存在合规风险。据亚马逊案例，相关偏见可能导致产品下架和声誉损失
趋势预测：高
随着生成式AI渗透率提升（2023年全球企业采用率达48%），监管压力将推动形成AI伦理审查产业