去年十一月的一天，一位化名米歇尔的产品策略师登录领英账户，将自己的性别改为男性。她向TechCrunch透露，自己同时将名字改成了“迈克尔”。这是她参与名为#WearthePants实验的一部分——女性用户通过此举测试领英新算法是否存在性别偏见。
数月来，这个职业社交平台的重度用户纷纷抱怨互动量和内容曝光度大幅下降。此前，领英工程副总裁蒂姆·尤尔卡于八月宣布，平台“近期”已部署大语言模型来筛选对用户有价值的内容。
拥有逾万名粉丝的米歇尔（TechCrunch已知其真实身份）对算法变更产生怀疑：她常为仅有两千粉丝的丈夫代笔发文，两人却总能获得相近的曝光量。“唯一的显著变量就是性别。”她断言。
创业者玛丽琳·乔伊纳也修改了个人资料性别。持续两年稳定发文的她，最近几个月明显察觉内容能见度下滑。“将资料性别从女改为男后，24小时内曝光量激增238%。”多位女性用户——梅根·科尼什、罗茜·泰勒、杰西卡·多伊尔·梅克斯等——均报告了类似现象。
领英官方回应称：“算法与AI系统不会将年龄、种族或性别等人口统计信息作为决定动态流内容可见度的信号”，并强调“动态流中个别内容曝光量的差异不能直接证明存在不公平待遇或偏见”。
社会算法专家认为，显性性别歧视或许不是主因，但隐性偏见可能暗中作祟。数据伦理顾问布兰迪斯·马歇尔向TechCrunch解释：“平台算法如同精密的交响乐，同时持续拉动数学与社会双重杠杆。修改头像和姓名仅是其中一环。”她指出，算法还会受用户历史及实时互动行为影响。“我们无法知晓所有导致内容优先级差异的隐藏变量，这远比人们想象的复杂。”
#WearthePants实验由企业家辛迪·加洛普和简·埃文斯发起。她们邀请两位男性发布相同内容，试图验证性别是否为女性互动量下滑的根源。实验显示：加洛普的帖子仅触达801人，而发布相同内容的男性却获得10408次曝光，超过其粉丝总数的100%。
依赖大语言模型的社交平台鲜少披露内容筛选模型的训练细节。马歇尔指出，由于训练者的背景限制，多数平台“天然嵌入了白人男性为中心的西方视角”。研究表明，大语言模型常显现性别歧视与种族偏见——它们基于人类生成的内容训练，而人类又常直接参与后期强化学习。
领英坚称该实验无法证明存在针对女性的性别偏见。尤尔卡与AI治理负责人萨克希·贾恩均重申，系统未将人口统计信息用作可见度信号。平台向TechCrunch表示，他们通过数百万帖子测试来连接用户与机遇，人口数据仅用于确保“不同创作者公平竞争，动态流体验跨受众保持一致”。
马歇尔认为，未知变量或许能解释部分女性改性别后曝光量上升的现象：参与病毒式传播趋势可能提升互动；长期未发文的账户重启更新可能获得算法奖励。行文风格也可能是因素之一——化名“迈克尔”发帖的米歇尔改用更简练直接的文风后，曝光量跃升200%，互动增长27%。她推断系统虽非“显性歧视”，但似乎将女性常用沟通风格“默认为低价值内容”。
康奈尔大学计算机科学助理教授莎拉·迪恩指出，领英等平台除用户行为外，常综合评估完整个人资料来决定内容推送，包括职业背景与常互动内容类型。“用户人口特征可能同时影响算法的‘供需两端’——既决定他们看到什么，也决定谁能看到他们的发文。”
活跃于领英的销售专家查德·约翰逊描述，新算法已弱化点赞、评论和转发的权重。“大语言模型系统不再关心发帖频率或时段，”他在发文中写道，“它只关注内容是否展现理解力、清晰度与价值。”
这些复杂因素使得#WearthePants实验结果难以归因。但可以确定的是，无论算法机制如何，许多用户——无论性别——都对领英的新算法感到困惑或不满。
数据科学顾问莎伊维·瓦克卢表示，她坚持五年日更，以往曝光量常达数千，如今与丈夫的发文仅能获得数百次曝光。“这对拥有忠实粉丝的内容创作者是种打击。”一位男性用户称过去数月互动量下降约50%，但另一位男性却报告同期曝光量增长超100%——他将其归因于“针对特定受众撰写专业内容，而这正是新算法奖励的方向”。
马歇尔结合自身经历指出，作为黑人女性，她关于种族话题的帖子表现远优于专业领域内容。“如果黑人女性只在谈论种族时获得互动，讨论专业见解时却无人问津，这本身就是一种偏见。”迪恩则认为，算法可能只是在放大“既存信号”——某些内容获得推荐并非因为作者 demographics，而是平台历史上对此类内容的响应更积极。
领英透露了当前表现良好的内容类型：职业洞见与职场经验、行业新闻分析、工作商务及经济类教育资讯。平台用户基数扩大导致发帖量年增15%，评论量年增24%，“这意味着动态流竞争加剧”。
“我需要透明度。”米歇尔如此呼吁。然而，内容筛选算法向来是企业的核心机密，透明度可能导致规则被滥用——这注定是个难以实现的诉求。
（本文已修正瓦克卢姓名拼写）
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