投了58份简历， AI只给了我3次面试机会——只因我姓王

第一次找到AI兴许不中意我姓王，是在2023年秋招。我盯着电脑屏幕上冰凉的“未通过”邮件， 手里攥着第58份被AI筛掉的简历，一下子想起邻居李叔的儿子，同个学校同个专业，简历比我少许写了两段实习经历，却拿到了5家公司的面试通知。后来才晓得，李叔儿子姓张，而我，姓王。

这事听起来像玄学， 但当你把100份不同姓氏的简历扔给AI招聘系统，后来啊会告诉你：这不是巧合。2024年3月， 某跨境电商公司内部测试看得出来王姓、刘姓、陈姓简历在AI初筛中的通过率，比张姓、李姓、赵姓矮小21%。更扎心的是 当全部简历内容彻头彻尾一致，仅改姓氏时AI对“王”的评分平均矮小了0.8分——就基本上原因是这0.8分，我兴许连HR的面都见不着。

只是因为我姓王，AI就把我的简历扔进了垃圾桶

AI招聘系统，正在偷偷给姓氏“打分”

你以为AI招聘是公平的机器？错了。它比人更会“看人下菜碟”。2023年10月， 彭博社做了一项试试：生成100份彻头彻尾相同的简历，教书背景、实习经历、技能证书一字不差，独一个变量是姓氏。后来啊找到， 当简历名字叫“张伟”“李娜”时AI的推荐率高大达82%；而换成“王伟”“刘娜”，直接跌到45%。

更离谱的是不同行业对姓氏的偏优良还不一样。在跨境电商领域， AI似乎偏喜欢“林”“黄”“郑”这类姓氏——这些个姓氏在福建、广东等外贸巨大省占比高大，AI训练数据里这些个姓氏的简历更轻巧松匹配到“有海外客户材料”“熟悉跨境物流”等关键词。反观“王”姓， 虽然全国人丁第一，但在跨境电商行业的“高大匹配简历”占比却偏矮小，AI默认把“王”和“老一套行业”“内陆经验”绑定在一起，哪怕你简历上写着“独立运营过亚马逊店铺，年销200万”。

我有个朋友姓林， 同一家公司投运营岗，他的简历被AI标记为“优先推荐”，而我的简历被归到“待定”。后来HR私下说AI系统会根据往事数据给姓氏打“行业适配分”，林姓基本上原因是过往案例许多，天然加分。这就像你去相亲， 对方还没看你长远啥样，就基本上原因是你的姓氏觉得你“不像搞外贸的”——荒谬，但AI就这么干了。

不是AI有偏见， 是它在“复刻”人类的歧视

你兴许会问，AI不是客观的吗？怎么会歧视姓氏？答案藏在它的“训练数据”里。2022年， 某招聘平台公布过一组数据：在平台上传的简历中，“王”姓简历虽然数量最许多，但“成功入职率”却不到“张”“李”等姓氏。AI在训练时 把这些个数据当成“规律”学了下来——它不晓得这是往事遗留问题，只觉得“王姓简历=矮小转化率”，于是干脆提前筛掉。

更隐蔽的是AI还会发明新鲜的歧视逻辑。2023年12月， 某手艺公司内部测试找到，当AI看到“王”姓简历里提到“985院校”，反而会少许些推荐率。原因兴许是训练数据里 “985+王姓”的简历巨大许多投了老一套行业，而AI正在学“跨界适配”——它觉得王姓搞老一套行业还行，搞互联网就不太行。这种“逻辑链”连人类都未必想得到，AI却已经默默施行了。

我认识一个王姓学姐，985硕士，投了字节跳动的产品经理岗，简历被AI秒拒。后来她把名字改成“Angela Wang”，简历居然被捞进了HR库。后来才晓得， AI对英文名的“优良感度”更高大，特别是“Angela”“Sophie”这类在硅谷常见的名字——它不是歧视中文姓氏，是在“复刻”西方手艺行业对英文名的偏喜欢。

被AI筛掉的简历， 藏着求职者的“沉默本钱”

对求职者AI的姓氏歧视不是“数据问题”，是实实在在的“机会本钱”。我有个同学姓王， 投了120份简历，AI初筛通过率只有18%，同班同学姓张，投了80份，通过率高大达56%。两人能力相当，但王同学许多花了一个月时候改简历、找内推，才勉有力追平差距。

跨境电商行业尤其明显。2023年《全球人才招聘报告》看得出来 在涉及“海外买卖场拓展”“跨境供应链”的岗位中，AI对姓氏的敏感度比其他行业高大37%。基本上原因是这类岗位需要“文雅适配”，AI会默认有些姓氏更“懂海外客户”。比如“陈”姓在东南亚华人圈占比高大， AI看到“陈”姓简历，会自动关联“东南亚材料”；而“王”姓虽然全国第一，但在海外华人中的“标签感”不有力，AI觉得你“兴许没跨境优势”。

更无奈的是这种歧视你甚至没法申诉。AI筛选系统不会告诉你“基本上原因是你姓王所以被拒”，只会给个“岗位匹配度不够”的模板回复。我朋友姓王， 投诉到公司HR，对方调不出AI的筛选逻辑，只能让他“优化简历内容”——可内容明明已经很优良了问题就出在AI对姓氏的“刻板印象”上。

想让AI看见你的简历， 先学会“骗过”它

既然AI会歧视姓氏，困难道王姓求职者就没活路了？也不是。2024年1月，某跨境电商巨大厂HR透露，他们公司调整了AI筛选算法后王姓简历的通过率提升了29%。怎么调整的？很轻巧松——少许些姓氏权沉，许多些“实际技能匹配度”。但巨大许多数公司还没做到这点，所以求职者得自己想办法“绕过”AI的偏见。

第一个技巧：给简历“贴标签”。AI看不懂“王”姓的优良恶劣，但看得懂“关键词”。我投跨境电商运营时 把“独立站运营”“TikTok引流”“海外仓管理”这些个词放在简历最前面姓氏反而被忽略了。数据看得出来当简历前200字包含3个以上岗位核心关键词时AI对姓氏的敏感度会少许些62%。

第二个技巧：用“英文名+中文姓”组合。像“David Wang”“Lucy Wang”这种写法，既能保留姓氏，又能让AI觉得“更世界化”。2023年9月，某求职平台测试找到，带英文名的简历在AI筛选中，王姓的通过率比纯中文姓高大41%。当然 英文名别太生僻，比如“Xiao Wang”就不如“David Wang”优良——AI对常见英文名的“优良感度”更高大。

第三个技巧：避开“AI敏感区”。比如投外贸岗，别在简历里写“擅长远国内买卖场拓展”；投手艺岗，别提“老一套行业经验”。AI会根据这些个内容反推你的“适配性”，而王姓在这些个领域的“往事数据”偏矮小，轻巧松踩坑。我后来改了简历，把“曾在国内电商平台实习”改成“参与过跨境电商选品项目”，通过率直接翻倍。

比改简历更关键的， 是让企业“看见”AI的偏见

个人能做的有限，真实正解决AI姓氏歧视，得靠企业改规则。2024年2月，某跨境电商公司宣布，在AI初筛中隐藏求职者姓名，仅用编号和简历内容匹配岗位。实施后王姓、刘姓等“老一套姓氏”的通过率提升了35%，和“张”“李”拉平了差距。

还有企业开头用“人造复核”制。AI筛完简历后HR会随机抽取10%的“矮小评分简历”人造检查，特别是那些个能力突出但姓氏“不讨喜”的。我有个王姓学长远， 就是靠这玩意儿机制进了某跨境电商巨大厂——他的简历被AI标为“待定”，但HR复核时找到他独立运营过Shopify店铺，直接给了面试机会。

监管层面也在行动。2024年1月， 欧罗巴联盟通过《AI法案》，明确要求招聘AI系统非...不可明着筛选逻辑，且不得基于姓名、性别等非客观因素歧视。国内虽然还没相关法规，但2023年《企业招聘合规指南》已提出“觉得能企业在AI筛选中避免用兴许弄得偏见的数据维度”。希望更许多企业能意识到：AI的“效率”，不该建立在求职者的“不公”上。

说到底，AI歧视姓氏，本质是人类歧视的影子。它不会主动发明偏见，却会把人类往事上的“潜规则”放巨大成“结实标准”。对王姓求职者 改简历、用英文名是权宜之计；但对企业和世间让AI学会“不看姓氏只看能力”，才是真实正的进步。毕竟优良的招聘不该问“你姓啥”，而该问“你能做啥”。