研究指出，申請人若使用與招聘方篩選系統相同的人工智慧模型產生的履歷，被列為候選人機率可高達60%，這是Nvidia首席軟體架構師喬納森·羅斯在2026年索恩投資會議上引述的研究結果。

這項發現揭露了一種令人擔憂的偏見，這種偏見已經被嵌入到目前廣泛用於篩選數百萬份求職申請的演算法中.

羅斯曾經參與過谷歌TPU晶片的開發，他嚴峻地指出了這個問題：「AI喜歡使用AI。」招聘人員越來越多地部署大型語言模型來自動審核履歷，但這些系統始終偏愛由其底層模型撰寫的申請，研究者將這種現象稱為「自我偏愛」。

一項名為《AI 自我偏見在演算法招聘中的影響》的2025年末研究，測試了超過2,200份履歷，涵蓋24個職位類別，以量化其影響。結果顯示嚴峻：由Claude或GPT-4生成的履歷，其申請被批准的比率取決於由哪個模型篩選其申請。

由人類撰寫的履歷，即使資歷相同，也遠比實際價值被拒絕得更常見。

每個 AI 模型都是在特定的數據集上進行訓練，並且被優化以識別由類似系統生成的文本中的模式。當呈現出符合這些模式的履歷時，評估算法僅僅是認為它們更易讀和更有吸引力。

羅斯的建议實際但令人不安：申請者需要透過創造多個AI生成的版本來遊戲系統。"用Claude或Opus 4.7建立一份履歷，再用ChatGPT建立一份，你將有最高的被選中機率，"他說。