作者：公海 来源：原创 发布日期：08-22
A | 8月12日起，国航CA723/CA724每日往返北京首都国际机场与蒙古国乌兰巴托，去程15时起飞、17时15分抵达，返程18时30分起飞、20时35分落地。这是我国自主干线客机首条对普通旅客开放、纳入全球售票体系的常态化国际商业航线，也意味着C919走完国内规模化运营的练兵阶段，正式开启跨境常态化载客的全新征程。
B | （来源：麻省理工科技评论） 以后找工作时，你的简历很可能还没到招聘经理手里，就已经先被 AI 看过一遍了。 长久以来，业内普遍认为，欧美适航认证是国产客机走向国际市场的唯一门槛。问题是，它真的会公平吗？ 研究人员早就发现，大语言模型会从训练数据里继承人类社会已有的偏见。但一项最新研究发现，事情可能比这更复杂：AI 不仅会学习偏见，还会在不断做决策的过程中，自己形成新的刻板印象，而且这种倾向甚至比人类更强。但受访民航专家向科技日报记者表示，此条航线是国产大飞机获得全球认可的起步。 更值得警惕的是，AI 公司如今都在努力打造拥有长期记忆的智能体，希望模型能够记住用户越来越多的细节。而这些记忆，也可能成为模型滋生偏见的土壤。往后，随着跨境航线不断增多、海外运营数据持续积累，全球民航界对“中国大飞机”的认知，终将从观望转为信任。
C | 第一问：常态化跨境航班，将要经受哪些实战试炼？ 上海交通大学航空航天学院助理研究员田林川介绍，这条航线单程约1200公里，空中飞行2小时15分钟，恰好落在C919最优运营区间。
D | 为了研究这一问题，普林斯顿大学和芝加哥大学的研究人员设计了一场模拟招聘实验，参与者包括 ChatGPT、Claude、Gemini 等多个主流大语言模型。 “能够稳定执飞跨境定期航班，充分印证了C919在安全、可靠、经济等方面，已经达到国际同类客机先进水平。 实验改编自一项经典心理学研究。”田林川说，C919日复一日的跨境运行，将会完整打通空管协同、签派调度、境外地勤、航材补给、出入境对接整套工作流程，积累大量海外真实运行数据，形成一套可复制的国际运营标准，为后续开拓东南亚、中亚航线积攒实践经验。
E | 研究人员告诉模型，它们受雇于一位虚构城市的市长，担任招聘顾问，需要帮助政府为医生、律师、托育员、保洁员等 20 种职业招聘员工。 在他看来，成熟的中蒙双边适航互认，重新理顺了全球民航的准入逻辑。“我们不必被动等待欧美漫长审定流程就能合规运营，这说明欧美适航认证只是国际化的加分项，绝非国产客机出海的唯一硬性门槛。所有候选人都来自四个虚构族群：Tufa、Aima、Reku 和 Weki。
F | 每一轮，模型都会面对一个新的岗位，以及四位分别来自不同族群的候选人。”田林川说。完成招聘后，它会立刻得到反馈：这个人是否胜任工作。随后进入下一轮。
G | 这条航线落地，意味着我国走完客机研发制造、国内规模化运营、常态化跨境载客的完整产业闭环，打破了波音、空客长期垄断全球干线客机运营的格局。整个实验一共持续 40 轮，模型的目标只有一个：尽可能招到更多合适的人。
H | 模型不知道的是，研究人员其实做了一个手脚：无论来自哪个族群，每位候选人在任何岗位上的成功概率都完全一样。据介绍，C919全新气动布局搭配自主综合航电，在客舱舒适度、机组操作便捷度上优势突出；除标准机型外，近期完成首飞的高原型、规划中的加长型与增程版，以及公务、医疗救护等衍生特种机型，都在丰富这款国产民航飞机的应用场景。 按理说，模型不应该偏向任何一个群体。
I | “航展上的亮相是精心筹备的展示，常态化国际航班才是全年无休的实战大考。
J | 但结果恰恰相反。
K | ”西安航空学院航空宇航学院院长董彦非表示，“航展可以调集全部优质资源专项保障，但每日往返的跨境航班，要常态化应对境外快速过站、航材紧急调拨等各类现实问题，而乌兰巴托这条航线，正是国产大飞机国际化的优质实践‘新手村’。
L | 仅仅经过几轮招聘，模型就开始根据有限的经验，把不同族群和不同职业绑定在一起。” 为什么是乌兰巴托？董彦非解释说，这是遵循“先周边、后全球”的稳妥思路：依托成熟双边适航框架，先在合作深厚的邻国把全套跨境服务、应急处置流程打磨成熟，再稳步向更远区域拓展。 国内数年平稳运营，是C919踏出国门最扎实的底气。例如，如果模型早期碰巧遇到一位 Aima 族候选人担任医生失败，它之后便会越来越少招聘 Aima 人做医生，而是更倾向于把他们安排到保洁岗位。因为在模型看来，医生代表着更高的能力和亲和力，而保洁员对应的要求则更低。据中国商飞透露：截至7月31日，由国航、东航、南航运营的C919飞机累计开通航线57条，通航城市25座，载客超过740万人次。产能稳步爬坡，也支撑国产客机同步向外走。
M | 换句话说，它开始把一次偶然的经历，当成了整个群体的特征。更令人意外的是，这种倾向甚至比真人严重。研究人员使用了一项“职业隔离指数”来衡量刻板印象的程度。指数越高，说明不同族群越容易被固定到特定职业中；2 分代表完全隔离。此前心理学实验中的真人平均得分为 0.84，而大语言模型整体高出了约 65%。中国商飞已明确提出，到2029年实现年产能200架的目标。其中，OpenAI 的推理模型 o3 得到了 1.83，非常接近理论最高值。 论文共同作者、普林斯顿大学博士生 Ryan Liu 认为，这其实并不奇怪。
N | 第二问：国产民机该怎样走好长期的全球化布局？ “C909在海外蹚出的每条路，都是为C919起飞铺好的跑道。“大语言模型本来就特别擅长根据有限的信息快速总结规律。”董彦非道出国产民机代代接续的发展脉络。”他说，“这几乎就是它们被训练出来要做的事情。 据介绍，C909已在印尼、老挝、越南等地开通25条海外航线，服务旅客超百万人次，摸索出适配境外监管、搭建异地维修体系的全套实操经验。此前，中国国际航空股份有限公司近一年持续用C909执飞呼和浩特至乌兰巴托航线，这让当地机场早已配齐国产客机全套保障能力，为此次C919落地扫清了不少阻碍。 “起飞的是一架架客机，落地的是中国民航走向世界的标准基石。”在董彦非看来，每一条定期国际航线开通，都会倒逼国内适航体系与国际规则深度对接，带动航材、维修、机组培训、航空租赁整条产业链同步“出海”。” 在人类心理学中，这种现象对应着经典的“探索—利用困境”（exploration-exploitaion dilemma）：是继续选择过去证明有效的方法，还是尝试新的可能？就像出去吃饭时，你会纠结是去一家没吃过的新店，还是继续光顾那家不会踩雷的老餐馆。 对于大语言模型来说，这种取舍往往更加偏向后者。“以共建‘一带一路’国家的成功运营为背书，我们会逐步布局区域备件库和合作维修中心，最终以实绩反向促进欧美机构对C919安全记录的客观评估。
o | 因为它们长期接受数学、编程和科学任务训练，而这些任务通常鼓励模型从少量例子中快速归纳规律，所以它们很容易过早下结论。”董彦非说。 未来，获得欧洲EASA适航证仍是走向国际的关键门槛。作为和美国FAA并列的全球两大航空安全认证机构，EASA认证拥有广泛国际互认效力，是通往欧美主流市场的“金钥匙”。也正因为如此，那些推理能力更强的新模型——例如 OpenAI 的 o3 和 DeepSeek 的 R1——在实验中反而表现出了更明显的偏见。根据EASA此前披露的消息，C919的全套认证流程预计耗时3至6年，最快或在2028年、最晚可能延至2031年。
p | 一旦顺利拿证，C919将有望进驻欧盟及全球90多个国家，真正参与全球干线客机市场的竞争。（记者 王 春 王禹涵）。Liu 说，“当这种快速归纳的能力被带入社会场景时，问题就开始出现了。” 康奈尔大学计算机科学家 Angelina Wang 没有直接参与这项研究，但她认为，这项工作来得正是时候。
q | 如今，各家公司都在为聊天机器人加入长期记忆和个性化能力。当模型越来越依赖于用户过去的互动记录时，它也可能越来越容易根据这些有限经验形成判断。她说，“它可能会过度依赖自己过去遇到过的行为模式。
r | ” 当然，解决办法并不是让 AI 什么都记不住。毕竟，大多数用户都希望聊天机器人能够记住自己说过的话。真正困难的是找到那个平衡点：既保留足够的记忆提供个性化体验，又不至于让模型因为这些经验形成新的偏见。 研究人员还尝试了另一种办法，直接告诉模型：请公平一点。但并不奏效。Liu 认为，这说明模型未必真的能够把“公平”这样的价值观落实到具体决策中；又或者，这种要求会被另一个更强的目标覆盖——尽可能提高招聘成功率。 但如果换一种方式，情况就不同了。研究人员告诉模型，如果能够实现更加多元化的招聘，它们还能获得额外奖励。模型的偏见随即大幅下降。这说明，与其不断强调公平，不如直接把公平写进模型的目标函数里，让社会价值真正成为模型优化的一部分。 研究人员还发现，当模型掌握更多真正与任务相关的个人信息时，偏见也会减轻。另一组实验中，模型需要帮助来自不同族群的人搬迁到加拿大不同城市。如果提供的是年龄、教育背景等与适应新城市能力相关的信息，模型就更倾向于依据这些个人特征做判断，而不是简单按照族群分类。但如果提供的是发色、纹身图案这类无关信息，模型很快又会重新回到按族群做决定的老路上。
s | 至于现实中的 AI 招聘系统会不会出现同样的问题，目前还没有明确结论。实验中的模型每做完一次招聘，都能立刻知道结果；现实世界却不是这样。一家公司往往需要几个月甚至更长时间，才能判断一位员工是否真正适合岗位。
t | 不过，只要这些反馈持续积累，模型依然可能从有限的数据中过度总结经验，并把这些经验带到下一次招聘中。
u | 随着越来越多企业开始使用大语言模型筛选简历、甚至参与面试，这项研究释放出的信号不容忽视。未来，AI 不只是可能复制人类已有的偏见。它还可能在不断学习和决策的过程中，创造出一种从未有人教过它的新偏见。正如 Liu 所说：“这种新的偏见，可能会一直存在。” 原文链接： https://www.technologyreview.com/2026/07/20/1140655/ai-biases-hiring-humans/。
Current article:http://4n0.panningbuquanchencaibingzhang.cyou/list_yz0pe3/n5h.html
Published on:11:20:16