2026-09-02 16:07:18 分类：案例研讨
前两周在咖啡店里见了个姑娘。海归硕士，做了十年前端开发，去年被公司裁员后，投了一百多份简历，全部死在网申环节。
她一开始以为是自己技术过时，直到托内部朋友打听，才知道大厂的招聘算法里，有个没写在明面上的规则：35岁以上女性，直接降权到搜索结果最后十页。说白了，就是算法帮HR把你筛掉了，你连见面的机会都没有。
看不见的筛子，普通人碰都碰不到
以前你遇到就业歧视，对方说出来，你好歹能拿到明面上说。现在的算法歧视，是藏在代码里的暗门。
你连对方长啥样都见不到，哪里去找歧视你的证据？
这个姑娘找过来的时候，翻遍了邮箱和招聘网站的通知，只有一句“暂不考虑您的申请”，没有任何其他说明。平台的算法是核心商业秘密，别说你一个求职者，就算是律师跑过去，也拿不到半行代码，拿不到训练数据。
互联网招聘算法筛选简历流程图
不止招聘。之前看到新闻，打车平台算法给夜间下单的女性用户，优先匹配距离更远的车辆，美其名曰“安全考虑”，本质就是把女性当成了“风险用户”歧视；租房平台给刚毕业的大学生推溢价更高的隔断房，因为算法通过数据算出，年轻人不懂行情，愿意多花钱。
这些偏见，写在算法的权重里，普通人根本察觉不到。等你反应过来的时候，坑已经踩完了。
现有的规则，追不上跑太快的算法
说实话，现在不是没法可依。《个人信息保护法》《算法推荐管理规定》都明明白白说了，不能利用算法实施歧视性行为。
可落到实处，难。
之前某招聘平台因为算法过滤女性求职者被处罚，那还是监管主动上门检查才查出来的。换成普通人自己维权，十个有九个连立案都立不上。
算法歧视治理监管合规检查现场图
更有意思的是，很多算法偏见真不是平台故意写进去的。我前阵子跟一个大厂算法工程师吃饭，他说训练招聘算法的时候，用的过去十年的招聘数据，数据里本来就是年轻男性的录取率远高于35+女性，算法学完自然就会偏向年轻男性——你说这是平台故意作恶吗？好像也不全是，可结果就是实打实的歧视。
这种“无心之失”，该怎么算？法律现在还没给出清晰的答案。太憋屈了。你被算法坑了，连找个责任人都难。
算法歧视治理，不是打死算法，是给代码装刹车
算法歧视治理，不是打死算法，是给代码装刹车
很多人一说起治理，就喊着要公开全部算法，要废掉平台的推荐机制。其实不对，对吧？算法本身只是工具，错的是没拦住偏见的规则。
现在已经有不少试点在往前摸了：比如要求算法做备案，不需要公开全部核心代码，但要说明算法的用途，可能存在的偏见风险，平台做了哪些防控措施；比如有人提议调整举证责任，只要求职者能初步证明自己符合条件却被无端拒绝，就由平台来证明自己的算法没有歧视——毕竟数据都在你平台手里，不能让老百姓空着手打官司。
那个找我的姑娘，最后找了做程序员的朋友帮她改了简历，隐掉了毕业年份，把生日信息也模糊处理了，不到两周就拿到了三个面试邀约。
你看，算法的偏见，只要改一个小小的信息就能绕过去，可这本来不该是普通人要花心思去做的事啊。
法律现在也跟我们一样，走在陌生的路上。见过太多普通人在算法的筛子下碰壁，才一点点长出新的规则。没有一步到位的解决办法，可至少，我们已经开始看见那些藏在代码里的偏见了。
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文章名称：算法歧视治理：藏在代码里的偏见，法律该怎么踩刹车
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