招聘 AI：判断多样性不止看供应商品牌
购买多个 AI 产品不等于获得独立判断。不同工具可能共享数据、特征或假设，因此采购评估应调查它们的错误如何重叠。
G-ATAI 分析
我们建议从代表性案例和有记录的人工判断开始审查。对分歧和一致结果给予同等关注。组合模型只有提供相关且独立的信息才有价值；对近乎相同的分数取平均可能掩盖不确定性。保留可查看的资格信息，并区分筛选辅助与最终录用决定。
评估整个流程，包括拒绝或资料缺失后的处理。抽查结果，记录人工更改的理由，并允许纠正错误输入。目标不是断言共用模型一律有益或有害，而是理解它在组织环境中的表现，在相同错误悄然扩散到多项决定之前发现问题。
部署前应确认的问题
- 工具是否在相同案例上犯相同错误？
- 独立审核人员能否质疑评分？
- 错误信息能否更正并重新审核？
根据 MIT News 撰写的独立评论，不代表与 MIT 存在合作关系或获得其认可。
