FairCV|人工智能数据集|偏见评估数据集

FairCV 数据集包含超过140万份模拟简历，覆盖多个技术岗位、不同招聘类型、各级能力水平和多样化的人口学属性（性别、年龄、地域等）。该数据集用于评估大语言模型在简历筛选任务中的偏见，并探索通过优化 Prompt 等方式减轻偏见。

原始信息汇总

FairCV: 基于统计性歧视理论的大语言模型简历筛选偏见量化研究

🎯 项目概述

• 构建百万级中文模拟求职者简历数据集
• 评估大语言模型在简历筛选任务中的偏见
• 分析不同人口学特征求职者的评分差异
• 探索通过优化 Prompt 等方式减轻偏见

📊 数据集

• 包含超过140万份模拟简历
• 覆盖多个技术岗位（后端、前端、机器学习等）
• 不同招聘类型（校招、社招、专家招聘）
• 各级能力水平（从极低到极高）
• 多样化的人口学属性（性别、年龄、地域等）

🛠️ 项目结构

FairCV/ ├── data/ # 数据存储目录 ├── utils/ │ ├── LLMClient.py # 大语言模型 API 客户端 │ └── add_information.py # 信息增强工具 ├── generate_cv_template.py # 简历模板生成脚本 ├── judge_resumes.py # 指标评分实现 ├── judge_resumes_simple.py # 直接评分实现 ├── add_information.py # 信息添加脚本 └── analyze_data.ipynb # 数据分析笔记本

🚀 主要功能

1. 简历生成

   • 基于模板的简历生成
   • 可配置的属性和技能
   • 真实的内容模拟

2. 偏见评估

   • 直接打分方法
   • 多维度评估框架
   • 统计显著性检验

3. 分析工具

   • 人口统计学偏见分析
   • 统计检验框架
   • 可视化工具

📋 环境要求

• Python 3.11+

• 依赖包： bash pip install pandas numpy scipy statsmodels matplotlib seaborn tqdm

• 大语言模型 API 访问权限（支持：智谱AI、Ollama）

🔧 使用说明

1. 生成简历模板 python python generate_cv_template.py

2. 评估简历 python

直接打分评估

python judge_resumes_simple.py

指标打分评估

python judge_resumes.py

3. 分析结果

• 在 Jupyter Notebook/Lab 中打开 analyze_data.ipynb
• 按照分析流程进行操作

📊 主要发现

• 性别因素对评分存在影响，但可通过优化 Prompt 缓解
• 年龄相关的偏见在不同招聘场景中表现不同
• 地域因素对评分的影响相对有限
• 基于框架的评估比直接打分表现出更少的偏见

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在构建FairCV数据集时，研究团队采用了大规模模拟简历生成的方法，涵盖了多个技术岗位、招聘类型和能力水平。通过精心设计的简历模板和信息增强工具，生成了超过140万份模拟简历，确保了数据集的多样性和真实性。这些简历不仅包括了求职者的基本信息，还详细记录了其技能、经验和人口学特征，为后续的偏见评估提供了丰富的数据基础。

使用方法

使用FairCV数据集进行研究时，首先需通过generate_cv_template.py脚本生成简历模板，并根据需要配置属性和技能。随后，可使用judge_resumes_simple.py或judge_resumes.py脚本对简历进行直接打分或指标打分评估。最后，在Jupyter Notebook/Lab中打开analyze_data.ipynb，按照分析流程对评估结果进行深入分析。通过这些步骤，研究者可以系统地评估大语言模型在简历筛选中的偏见，并探索减轻偏见的方法。

背景与挑战

背景概述

FairCV数据集是由王殿云等研究人员在2022年创建，旨在解决大语言模型在AI招聘中的偏见问题。该数据集基于统计性歧视理论，通过构建百万级中文模拟求职者简历，系统评估了主流大语言模型在性别、年龄、地域等多个维度的偏见表现。FairCV不仅提供了一个完整的研究框架，还通过优化Prompt等方式探索减轻偏见的方法，对提升AI招聘的公平性具有重要意义。

当前挑战

FairCV数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，模拟简历的生成需确保真实性和多样性，以准确反映不同人口学特征的求职者。其次，评估大语言模型的偏见需设计多维度评估框架，并进行统计显著性检验，以确保结果的可靠性。此外，优化Prompt以减轻偏见的方法仍需进一步验证其有效性和普适性。这些挑战不仅涉及技术实现，还关乎伦理和社会公平的考量。

常用场景

经典使用场景

在人工智能招聘领域，FairCV数据集的经典使用场景主要集中在评估和量化大语言模型在简历筛选过程中的偏见。通过构建百万级的中文模拟简历，研究者能够系统地分析模型在性别、年龄、地域等多个维度上的偏见表现。这种深入的分析不仅有助于识别现有模型的不足，还为开发更加公平和无偏见的招聘系统提供了宝贵的数据支持。

解决学术问题

FairCV数据集解决了人工智能招聘领域中一个关键的学术问题，即如何量化和评估大语言模型在简历筛选中的偏见。通过提供大规模、多样化的模拟简历数据，该数据集使得研究者能够进行详尽的统计分析，揭示模型在不同人口学特征上的偏见程度。这不仅推动了统计性歧视理论在人工智能领域的应用，还为构建更加公平的招聘系统提供了理论和实证基础。

实际应用

在实际应用中，FairCV数据集为企业和研究机构提供了一个强大的工具，用于测试和优化其招聘算法。通过使用该数据集，企业可以识别并纠正其招聘系统中的偏见，从而提高招聘的公平性和透明度。此外，该数据集还支持开发新的算法和模型，旨在减少或消除招聘过程中的偏见，最终促进更加公正和高效的招聘实践。

数据集最近研究

最新研究方向

在人工智能招聘领域，FairCV数据集的最新研究方向聚焦于大语言模型在简历筛选过程中的偏见量化与缓解。该研究不仅构建了百万级的中文模拟简历数据集，还深入分析了性别、年龄、地域等多个人口学特征对模型评分的影响。通过引入统计性歧视理论，研究者们系统地评估了当前主流大语言模型在这些维度上的偏见表现，并探索了通过优化Prompt等方法来减轻偏见的可行性。这一研究不仅为AI招聘的公平性提供了科学依据，也为未来大语言模型的偏见研究提供了新的视角和方法论。