第109章 年龄、学历、地域都成标签（2 / 2）
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“一点够吗？”
“不够。”林凡说，“但没有这一点，就更不够。”
晚上，云启未来白板写：
标签越体面，越要问它压住了谁。
何苗写：
职业路径不直，不代表人走错了。
张磊写：
我的人生波动，不得作为硬淘汰依据。
苏晓发来：
群体统计不能替个人判决。
林凡写：
精准如果没有申诉，就是精准地不公平。
林桂兰看到白板，问：“那我这种退休阿姨会被打什么标签？”
张磊说：“社区高活跃风险观察员。”
林桂兰满意地点头：“听着挺厉害。”
林凡笑了。
笑完，他看向那句“精准地不公平”。
工作被机器追着跑那阵子的风，已经不只是吹岗位了。
它开始吹到每个人的标签上。
偏见评估报告提交后，客户HR私下找林凡聊天。
“你们说得都对。”她说，“但人工招聘也有偏见。面试官也看学历、年龄、地域，甚至看长相和说话口音。AI至少把规则摆出来了。”
林凡承认：“是。AI不是凭空制造偏见，它把偏见规模化、稳定化，还让它看起来更客观。”
HR叹气：“那我们是不是不用AI更好？”
“不是。”林凡说，“用，但要知道它在继承谁的眼光。以前一个面试官偏见，伤一批人；现在一个模型偏见，可能伤几万人。工具越大，纠偏越不能靠良心。”
HR沉默很久，说：“我会把抽检比例再往上提一点。”
这不是胜利，只是一点松动。
林凡越来越明白，很多改变不是靠一场漂亮辩论赢来的，而是靠一次次把“这不对”说到别人愿意多改一行配置。
张磊把偏见报告转给维权群，群里有人说自己三十六岁投简历全是已读不回，有人说二本学历像写在脸上的水印，还有人说离开一线城市后，系统推荐的岗位自动降了一个档次。
张磊看完，半天没贫。
他在群里发：
以前我们以为是没人看见我们，后来发现，有些系统看见了，但只看见标签。
这句话被很多人复制。
标签不是新东西，但AI让标签跑得更快，也更难追上去解释。
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