合规与伦理

体现「德才兼备」原则,有效甄别高能力低道德者;建立多层级伦理保护制度。

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道德审核机制

认知道德

权威道德基础量表、道德判断测验、尽责性与宜人性测评、道德决策情景模拟,合成道德商数 MQ。

行为道德

志愿服务数据、舞弊/失信记录核查、反社会行为检测,结合多来源行为记录进行道德风险综合评估。

社会价值

志愿行为的实际社会影响与价值测评,对公开言论进行语义分析以识别极端观点倾向。

分层门槛:认知道德未达标、存在舞弊或失信记录、公益贡献低于地区平均水平视为不到标;失信或道德商数偏低者不得接触公共服务高危岗位;党员、领导及重要岗位执行更高道德商数要求。

伦理保护

分数分级披露

本人可获取完整报告;用人单位经授权并签署《反歧视使用协议》后方可查看雷达图;本人数据访问权不低于任何第三方。

反歧视监测

按性别、年龄、地域、民族分组统计通过率,任一组明显低于最高组(五分之四规则)即启动专项审查。

未成年人保护

严禁对 22 岁以下强制测试;22 岁以下仅限学校场景自愿+家长同意,结果不进入正式常模、不与选拔挂钩。

默认参与、主动退出

年满 22 周岁自动获得测试资格,每年生日发送邀请;可参加或声明放弃,未参加者在选拔场景按「未参加测评」处理。

频次限制

设定年度与多年周期测试频次上限,并规定相邻测试的最小间隔,终身保留全部历史成绩。

保护模式

总分或关键维度得分显著偏低、或位于常模末段时触发,仅生成认知支持需求报告,数据不进入选拔场景。

公平性保障

  • 测量等值性四阶序列检验:形态 / 弱 / 强 / 严格等值,强等值不成立则报告偏差范围并校正。
  • 差异项目功能(DCF)季度检测:偏差显著的项目须重新校准。
  • 社交质量跨阶层等值性优先检验,防止阶层偏见。
  • 常模按年龄段分层建立,极端位置采用收缩平滑处理。

反作弊工程

时序分析

作答时间显著偏离正常区间时启动复核。

题库管理

每季度更新部分内容,保持同行业低重复率。

生物特征

行为特征检测识别刷题模式。

交叉核验

评分误差显著时启动专家会审并反哺训练数据。

数据安全与 AC 治理

数据安全

遵循《个人信息保护法》《数据安全法》《未成年人保护法》;核心算法数据列为重要数据,部署于国产加密云;敏感信息经零知识证明验证,无需公开内容。

AC 评分治理

AC 评分与专家评分一致性达标方可使用;可解释性分析提供报告;每季度 DCF 检测;定期对抗攻击测试(提示注入 / 角色扮演 / 分布外样本)。