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室內茶香四溢，程夕鹿有條不紊地調出數十張備用表單，準備就緒後，於一室安靜中，語速勻緩地開始。

她將游標指向其中一個SQL檔案。

“這是AI深度學習過程中，技術團隊投入使用的模擬資料庫，雖然只有冰山一角，但從崗位型別ID這欄不難看出，在智慧篩選簡歷這一塊，產品存在嚴重的‘資料歧視’。”

“何為資料歧視，就是在某些崗位中，大資料透過分析，發現招聘方有過於明顯的性別喜好，比如行政崗偏向女性，而技術崗更偏好男性。”

提到這一點時，程夕鹿餘光不經意掃向旁側，幾分鐘前還一臉不屑的前上司，此時臉色已發生急劇變化。

看來，真的被她一語戳中了要害。

她繼續講：“其實在早些年，這種‘資料歧視’現象是人工智慧招聘工具的常見風險，但隨著時代進步，技術不斷革新，當前市面上AI.HR的歧視率已普遍降低至不超過百分之九。

“不幸的是，該產品並未滿足市場合理範圍，它的資料歧視率依舊足足高達百分之五十。”

百分之五十是什麼概念，與合理範圍一做對比，哪怕是行外人，腦門上也得冒出個大寫的‘無語’。

毋庸置疑，作為主聽眾的樓總，在經女孩分析後，心情已不太美妙。

“而較大的資料歧視率，所導致的結果是，可能明明有一名很合適的初試人選，卻因為AI具有過分的性別意識，就自動將該男性或女性歸入不考慮名單，導致公司極可能錯失一位精英型人才。”

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