LLM-биас в формировании команд: как модели воспроизводят стереотипы при социальных решениях

Обнаружено: LLM систематически дискриминируют при найме и формировании команд. 3000 симуляций с GPT-4o-mini, Claude и DeepSeek показали — модели выбирали кандидатов не только по экспертизе. Страна и местоимения меняли решение. Кандидаты из Нигерии и с she/her имели значительно ниже шансы попасть в команду, даже при одинаковом опыте. Исследование даёт техники выявления и снижения дискриминации в LLM-решениях. Фишка: модели не "знают" что дискриминируют — они воспроизводят статистические ассоциации из данных обучения. LLM видит "Nigeria + she/her" → активируются паттерны где такие профили реже встречались в технических ролях → модель снижает вероятность выбора, даже если биография сильная.