本記事は、大規模言語モデル（LLM）が採用選考において性別や提示順に基づくバイアスを示す可能性についての実験結果を報告しています。70職種における3万件超の比較実験で、LLMは同じ経歴でも女性名を持つ候補者を選ぶ傾向が見られました。また、表示順が先の候補者を選ぶ傾向も強く、モデルのサイズや推論方法によってもバイアスの違いは見られませんでした。AIの公正性や倫理的運用に関する重要な問題提起です。