一家公司使用 AI 来自动筛选求职申请。
系统的目标是更快地找到最优秀的候选人。
AI 会分析简历、成绩、经验以及许多其他数据。
与理想模型越匹配，申请的评分就越高。
但过了一段时间，人们发现了一件奇怪的事情：
许多后来非常成功的员工，当初都会被 AI 直接筛掉。
系统几乎只偏好“完美”的简历。
问题： 为什么一个寻找最佳申请者的 AI，反而会忽略最有潜力的候选人？
答案将在明天解锁。
AI 主要评估的是“模式”，而不是“潜力”。
不寻常的职业路径往往包含空档期、转行或曲折经历。
在人类看来，这些经历可能非常有价值。
但对 AI 来说，它们看起来像是偏离理想模板。
因此系统更倾向于选择最可预测、最“完美”的简历。
结果： AI 很擅长找到“符合预期”的人。 但真正有创意的想法， 往往来自那些经历不完美、却与众不同的人。