室内茶香四溢，程夕鹿有条不紊地调出数十张备用表单，准备就绪后，于一室安静中，语速匀缓地开始。
她将光标指向其中一个SQL文件。
“这是AI深度学习过程中，技术团队投入使用的模拟数据库，虽然只有冰山一角，但从岗位类型ID这栏不难看出，在智能筛选简历这一块，产品存在严重的‘数据歧视’。”
“何为数据歧视，就是在某些岗位中，大数据通过分析，发现招聘方有过于明显的性别喜好，比如行政岗偏向女性，而技术岗更偏好男性。”
提到这一点时，程夕鹿余光不经意扫向旁侧，几分钟前还一脸不屑的前上司，此时脸色已发生急剧变化。
看来，真的被她一语戳中了要害。
她继续讲：“其实在早些年，这种‘数据歧视’现象是人工智能招聘工具的常见风险，但随着时代进步，技术不断革新，当前市面上的歧视率已普遍降低至不超过百分之九。
“不幸的是，该产品并未满足市场合理范围，它的数据歧视率依旧足足高达百分之五十。”
百分之五十是什么概念，与合理范围一做对比，哪怕是行外人，脑门上也得冒出个大写的‘无语’。
毋庸置疑，作为主听众的楼总，在经女孩分析后，心情已不太美妙。
“而较大的数据歧视率，所导致的结果是，可能明明有一名很合适的初试人选，却因为AI具有过分的性别意识，就自动将该男性或女性归入不考虑名单，导致公司极可能错失一位精英型人才。”
说到这里，程夕鹿将语速降下来，目光依次掠过现场两位，“试问在座各位老板，是真的每一个企业，都希望各个部门以性别来做单一划分，比如行政部优先考虑女性，技术部优先男性吗？并不是。
“我做过调研，招聘市场上，一千家囊括大中小型的内地企业中，平均有八成的公司，都不存在以上所说的岗位性别偏见，比起男女划分界限，他们更看重个人实力。”
程夕鹿边说，边用电脑登陆自己的云端网盘，里面有她之前做过的调研分析图，数据归类清晰，统计一目了然，放眼望去，排面整洁的令人赏心悦目。
有调研还不够，随即切换到AI交互界面，并提议楼总吩咐助理，去弄来几份在职员工的优秀电子简历，进行现场测试。
结果无疑证明，程夕鹿是对的。
楼氏公关部男总监的简历即刻被AI粉碎剔除。
在AI的认知里，公关就应该找女的，即便该名男士各方面条件都很优越。
但其实，不是AI的错。
是技术团队不给力。
成天将精力花在走偏门上，没有脚踏实地去攻克技术难关，完善修复产品漏洞。
如果这种产品真的投入使用，不仅会沦为行业笑柄，往严重点说，还会让求职者感受到明显的岗位性别歧视，背锅的往往不是开发者，而是企业使用者。
最后，程夕鹿就楼问津第一个问题，做出正面回答：“所以，对于王总说的，该产品AI简历筛选版块，吻合率高达百分之九十七的说法，我表示不认可。”
时间有限。