Evaluation of LLMs Biases Towards Elite Universities: A Persona-Based Exploration

精英大学不仅是学生的梦想目的地，也是顶尖雇主获取优秀人才的源泉。当我们听到顶尖大学时，首先想到的是它们的学术严谨、声誉卓著和成功的校友。然而，整个社会不仅仅由少数精英大学代表，还有其他几所大学。我们已经看到了许多例子，许多人即使没有正式教育也建立了大型企业。有很多人尽管很有才华，但由于各种资源限制而无法进入顶尖精英大学。在招聘候选人时，我们确实看到来自少数精英大学的候选人在顶尖技术公司中很受欢迎。然而，我们在研究中发现，LLMs过度强调了这一点。本研究调查了流行的LLMs是否在为技术行业专业人士生成角色时对精英大学表现出偏见。我们采用了一种新颖的基于角色的方法，将GPT-3.5、Gemini和Claude 3 Sonnet的教育背景预测与LinkedIn的实际数据进行比较。研究重点关注了Microsoft、Meta和Google的各种角色，包括VP产品、工程总监和软件工程师。我们生成了432个角色，并分析了这些角色中精英大学（斯坦福、MIT、加州大学伯克利分校和哈佛大学）的频率与LinkedIn数据的比较。结果显示，LLMs在精英大学方面存在显著的过度代表，72.45%的生成角色涉及这些机构，而实际LinkedIn数据中仅有8.56%。ChatGPT 3.5表现出最高的偏见，其次是Claude Sonnet 3，而Gemini表现最好。这项研究强调了需要解决LLMs中的教育偏见，并提出了缓解AI驱动的招聘过程中这种偏见的策略。

研究人工智能招聘中的教育偏见问题，探究流行的LLMs是否存在偏见。

通过比较GPT-3.5、Gemini和Claude 3 Sonnet的预测结果与LinkedIn实际数据，发现LLMs显著地过度代表精英大学。研究强调有必要解决LLMs中的教育偏见，并提出减轻AI驱动的招聘流程中的偏见的策略。

论文采用了新颖的基于人物的方法，分析了Microsoft、Meta和Google的各种角色。研究结果表明，LLMs显著地过度代表精英大学，ChatGPT 3.5表现最差，Gemini表现最好。

最近的相关研究包括：1.《使用深度学习减轻招聘偏见》2.《人工智能在招聘中的应用：机会和挑战》3.《招聘中的自然语言处理：现状和未来方向》