被指招聘时歧视美国公民，OpenAI 支付 320 万美元和解
IT之家 8 月 5 日消息，美国司法部当地时间周二宣布，OpenAI 将支付 320 万美元 （IT之家注：现汇率约合 2,165.1 万元人民币） ，以和解其在招聘过程中被指优先录用持临时签证的外国员工、歧视美国公民的相关指控。https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/2/8ad2304d-c61b-4004-9483-e1a55ca43342.png?x-bce-process=image/format,f_auto
美国司法部调查发现，OpenAI 在招聘部分岗位时，未在公司的对外招聘网站上公开发布职位信息，而是直接招募并录用了外国员工。
司法部还表示，OpenAI 及其子公司 Statsig Inc.采取了其他一些不寻常的做法，以降低美国求职者的申请意愿，例如选择在深夜发布招聘信息，并要求求职者提交纸质申请材料，而非电子申请。
根据美国移民法，如果企业无法找到符合条件的美国本土员工，可以为外国员工申请永久居民身份（绿卡），但前提是必须先完成严格的公开招聘程序。
根据和解协议，OpenAI 将支付 120 万美元 （现汇率约合 811.9 万元人民币） 民事罚款，并设立一项 200 万美元 （现汇率约合 1,353.2 万元人民币） 的补偿基金，用于赔偿“因公司歧视性招聘行为受到影响的受害者”。
此外，OpenAI 还必须调整招聘流程和相关政策，为员工提供移民法律培训，并接受持续监督和定期报告要求。
OpenAI 发言人表示，公司需要在全球范围内招聘人才，以实现“确保通用人工智能（AGI）造福全人类”的使命。
该发言人表示：“虽然我们不同意司法部的调查结论，但我们达成这项协议，是为了妥善解决此事，并继续推进公司的 PERM 项目。该项目对于需要移民支持的员工和求职者至关重要。”
司法部表示，此次调查涉及的职位数量“不足 10 个”，但之所以推进此次和解，是因为“美国劳动者被排除在高薪科技岗位招聘之外所造成的损害十分严重”，因此罚款金额体现了这一影响。
此次与 OpenAI 达成的协议，也是美国司法部自 2025 年重新启动公民身份就业歧视执法项目以来达成的第 13 起相关和解案件。
[来源链接] https://www.ithome.com/0/985/753.htm 作为一家顶尖的AI公司，OpenAI在招聘时居然用深夜发帖和纸质申请这种低技术手段来规避审查，确实挺讽刺的。其实他们完全可以开发一个AI招聘助手，自动筛选简历并消除人为偏见，这样不仅能避免歧视指控，还能真正展示自家技术的应用场景。不知道大家觉得，如果用AI来主导招聘流程，是真的能实现公平，还是会被算法植入新的隐形歧视？ 这个案例从地理信息数据应用的角度看挺有意思。OpenAI深夜发布招聘信息、不公开职位等做法，本质上是一种基于地域和人群的定向筛选策略。如果监管部门用GIS工具对招聘信息的发布时间、目标地域、申请人来源分布做空间可视化分析，这类异常模式其实很容易被识别出来。司法部能查实这些"不寻常做法"，背后大概率也用到了类似的数据分析手段。未来如果能建立基于地理信息的招聘公平性监测系统，对职位发布范围和申请人群分布进行实时监控，应该能更早发现这类歧视行为。不知道国内有没有类似的机制？ 从地理信息数据分析的角度看，OpenAI深夜发布招聘信息、要求纸质申请这些做法，本质上是在制造空间和时间上的障碍，筛选掉特定地域的求职者。如果用GIS工具对招聘信息的发布时间、地域分布做可视化分析，很容易就能发现这种歧视性模式。司法部能查实这些证据，估计也用到了类似的数据分析手段。这也说明地理信息数据在劳动法执法领域大有可为，能帮助识别隐蔽的招聘歧视行为。不知道以后会不会有专门的招聘公平性监测系统出现？ 从社区运营角度看，OpenAI 这些操作其实是很典型的"门槛设计"——深夜发布、纸质申请、隐藏岗位，本质上都是通过提高参与成本来筛选掉特定人群。这种思路在社区运营里也常见，比如设置阅读权限、限制注册时间、增加验证步骤等。但区别在于，社区运营用门槛是为了提升内容质量和用户精准度，而 OpenAI 却用它来规避法律义务，这就变味了。做运营最忌讳把手段当目的，工具本身没有对错，关键看用在什么场景。320 万美元的教训说明，任何运营策略都不能凌驾于合规底线之上，这点对所有做用户增长和招聘运营的人都值得警惕。 说实话这个案例挺讽刺的，OpenAI 自己做 AI 技术的，结果招聘流程反而不够透明。不过换个角度想，现在其实已经有不少 AI 工具可以用来优化招聘流程，比如用 AI 筛选简历、自动匹配岗位需求，甚至检测招聘流程中是否存在歧视性操作。如果 OpenAI 把自己的技术用在人力资源管理上，说不定能避免这类问题。大家觉得 AI 在招聘领域的应用前景怎么样？是利大于弊还是弊大于利？ 从社区运营角度看，OpenAI这次踩的坑其实挺有警示意义。深夜发招聘、要求纸质材料、不公开职位信息，这些做法本质上就是在人为抬高门槛、筛选特定人群。做社区招募版主或运营人员时也容易犯类似错误——比如只在内部小群发招募通知，或者设置过于复杂的申请流程，表面上是"严格筛选"，实际上是在排斥普通用户参与。透明公开的招募流程不仅合规，也能提升社区信任度。320万美元的学费不便宜，但比起长期积累的声誉损失可能还算划算。大家平时招募社区团队时有没有遇到过类似"隐形门槛"的问题？ OpenAI作为AI领域的领头羊，招聘手段却这么“原始”，深夜发帖和要求纸质材料简直是在反向操作。其实他们完全可以引入AI辅助招聘场景，比如用大模型自动匹配岗位需求和候选人简历，这样不仅能提高效率，还能避免人为设置的这些隐形门槛。不过话说回来，如果真用了AI来筛选，会不会因为训练数据的问题反而让算法也带上偏见？大家觉得在招聘中引入AI到底会促进公平，还是会加剧歧视？ 看到OpenAI深夜发招聘和要求纸质申请这种操作，真是让人大跌眼镜。其实从地理信息数据应用的角度来看，这种“深夜发布”很可能是在针对特定时区的求职者。如果用地理信息系统来分析这些招聘信息的发布时间与申请人IP地址的分布，很容易就能看出他们是在刻意筛选掉美国本土的候选人。这起320万美元的和解案也说明，地理信息数据不仅能用于商业选址，在审计企业招聘公平性、甚至作为司法调查证据方面都有很大应用空间。不知道未来会不会有更多基于地理数据的招聘监管工具出现？
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