Rekrutierung im Fokus: Bias in AI‑Agenten mit Gedächtnis
Neues arXiv‑Paper beleuchtet, wie die Kombination aus großen Sprachmodellen (LLMs) und speicherbasierten Agenten zwar die Personalisierung von KI‑Systemen verbessert, gleichzeitig aber systematische Vorurteile verstärken kann. Durch die Fähigkeit, frühere Interaktionen zu speichern und daraus zu lernen, erhalten die Agenten eine Art „Gedächtnis“, das ihre Entscheidungen über die Zeit konsistenter macht – ein Vorteil für viele Anwendungen, aber auch ein potenzielles Risiko.