最近，LinkedIn上的一场小实验引发了不小的讨论。一些女性用户发现，自己的内容曝光量突然下降，于是有人干脆“换了个身份”——把性别从女性改成男性，名字也改成更男性化的版本，结果却让人吃惊。
一位化名为Michelle的产品策略师，拥有一万多名粉丝，平时还帮只有两千粉丝的丈夫代写内容。但奇怪的是，两人的帖子曝光量却差不多。她觉得唯一的变量只有性别，于是参与了名为 #WearthePants 的实验。改完性别后，她明显感觉到内容被更多人看到。
类似的情况并非个例。创业者Marilynn Joyner在LinkedIn持续发文两年，最近几个月数据却一路下滑。她将性别从女性改为男性后，一天之内浏览量暴涨了238%。随后，Megan Cornish、Rosie Taylor等多位女性用户也分享了几乎相同的经历。
这些变化发生的背景是，LinkedIn在今年8月宣布，开始更多使用大语言模型（LLM）来推荐内容。不少重度用户正是在那之后，察觉到互动量和曝光度出现明显波动。于是，算法是否对女性不利，成了大家最关心的问题。
对此，LinkedIn官方回应称，算法不会使用性别、年龄或种族等人口信息作为内容分发依据，并表示个体看到的变化并不能直接证明存在偏见。换句话说，数据起伏并不等于算法歧视。
一些算法和数据伦理专家也认为，这件事未必是“明目张胆的性别歧视”。数据伦理顾问Brandeis Marshall指出，平台算法就像一场复杂的交响乐，由无数数学和社交信号同时作用。改名字、换头像只是其中一个“杠杆”，而用户过去和当下的互动行为，同样深刻影响内容传播。
问题在于，这些隐藏的“杠杆”外界几乎无法看清。当多个因素叠加在一起时，即便没有直接使用性别信息，也可能在结果上形成某种“隐性偏差”。这正是算法最难被质疑、也最难被证明的地方。
LinkedIn算法是否真的“偏心”，目前还没有定论。但可以确定的是，随着AI深度参与内容分发，透明度和公平性将成为平台绕不开的问题。这场关于性别、算法与权力的讨论，或许才刚刚开始。
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