近年隨著人工智能技術的完善，AI不斷被應用于各種領域，人力資源管理正是其中之一。疫情的爆發更加助推了這股趨勢，Boss直聘、獵聘、前程無憂等招聘平臺也不斷將AI技術引進人才管理流程，以“AI+招聘”為發力點的Boss直聘市值更是一度超過千億。

前段時間，俄羅斯在線支付服務公司Xsolla使用AI算法一次性裁掉了150名員工；亞馬遜也被曝用4個AI攝像頭監控送貨司機，據其評分系統決定駕駛員的薪酬和續聘資格。比裁員更可怕的，或許是AI裁員。

一方面，AI的使用能簡化招聘流程，更有效地篩選出符合條件的候選人，但另一方面，難以根除的“算法偏見”和“冰冷”的應聘體驗也使得AI招聘系統備受爭議。11月初，紐約市議會通過一項法案，表明人工智能招聘系統必須通過年度審計批準后才可以使用。

人工智能是否真的更能勝任人類HR的工作？AI招聘系統的廣泛使用將引起就業市場的哪些變化？從簡歷篩選到視頻面試再到績效管理，人工智能在哪個環節介入較為合適？作為約束力量的審查應側重哪些方面？審查的邊界又在哪里？

本期特邀資深媒體人就話題“AI「殺入」傳統招聘市場，要來跟我們的機器面試官聊一聊嗎？”進行了討論，下面是部分觀點集錦。

航通社創始人書航：

AI比較勝任人類已制定規則的、重復的、枯燥的機械勞動，而不適應有變化的、需要邏輯思考的、需要創造力的工作。HR職能中有些規則是明確的，例如應聘者期望的薪酬待遇高于企業容許的區間上限，或者企業有高壓線式的規定，違反可以一票否決，直接辭退。在這種情況下，AI可以篩選識別出這些員工，并且讓最終負責人決策即可。AI在初篩簡歷時，可以幫助查看那些原本以人工沒法及時查看的海量簡歷。因此如果合理使用，也有助于破除所謂學歷或第一學歷歧視，那只是以前的人工HR為提高效率，而不得已采取的篩選，并不是企業硬性的需要。

但是企業往往并不會出于從員工角度看是善意的方式去使用AI，AI通常被用于更高速的排除一些企業認為的“麻煩”，以及充當“云監工”，讓員工失去以往在一般監視之下彈性操作的空間。在沒有如此便利工具的時代，企業是否需要這么做，通常取決于其管理層的個性。有的公司對員工比較寬松，只看業績說話，另外一些老板則希望有更多的掌控感。理想條件下，員工覺得自己處于老板嚴密監視之下而不舒服，可以辭職去尋找更寬容的雇主。而由于有更多的公司不需要那么嚴格管理，也可以出業績，所以老板之間也有良性競爭，員工并非毫無選擇余地。

最近一段時間，由于市場環境變差，不是所有的公司都能很輕松的生存下來。有些原本對待員工很好的最佳雇主，卻因為自己經營不善或者運營成本太高等原因，不得不消失在市場上。最終剩下的公司，大多都讓員工覺得很累、很辛苦。也有一些公司原本曾經對員工很好，在不景氣時也不得不委屈一點，乃至提升招聘門檻以及裁員。

在這個時候，如果企業有使用AI輔助HR工作，只能是更堅決的執行老板的意圖，也就是幫助他們更極限的壓榨員工，更雞賊地計算讓員工忍耐而不爆發的最低工資水平，以及更高效精準且符合勞動法的實現裁員。但這也不應該完全算是AI的錯，有合理理由相信在經濟景氣，更多公司能繁榮成長時，AI也會在老板認可之下，幫助企業實現對員工利益的提升。同樣的，現有的審查機制也應該以結果為導向，無需關注企業具體執行HR政策過程中是否使用了AI，而是要看最終結果是否損害了勞動者利益，如果有，則應該堅決執法。

互聯網京日記張京科：

短期內看，AI招聘在篩選簡歷和績效管理等環節，可以幫助公司節約一定的成本。但是長期來看，經濟學問題還是會最終演變為社會學問題，如果人類沒有了無意義的工作，沒有了工作崗位，何以遣此余生？以機器的確定性來避免人類的不確定性，可能會帶來更大的風險。

每一次交易所閃崩，沒有感情的機器往往會帶來更大的損失。唯一不犯錯的只有上 帝，人工智能正在試圖扮演上 帝的角色。

行業觀察者火神八號：

個人感覺AI招聘的意義不大。因為AI招聘非常程式化，選拔出來的是最適合干這個的人才嗎？不是，是做題家。當下的AI水平別說真正的面試了，哪怕篩簡歷都不靠譜，所以最多是刺激簡歷潤色產業的發展。

資深媒體人劉天妍：

現在各大招聘平臺都“理想化”的選擇運用科技手段招聘員工。頭號感受就是“AI招聘”噱頭很足，實際操作存在一定困難......第一，如何保證求職者信息的真實性？第二，AI算法對于不同行業和崗位的信息儲備是否完整？第三，首輪被剔除的候選者是否就再無匹配資格？以上這些問題也頻繁困擾“人工審核”，就目前AI科技發展的狀況和龐大的人力市場來看，初篩簡歷確實是節省成本的好方法，但是對于視頻面試這種需要“面對面”靈活應用的考核環節來說，AI科技的屬性比“篩選”需要更加“高級”。

從傳統的人力篩選到科技算法，延長了為了不被時代淘汰的各企業的生命線，國外企業敢實施“AI解雇”，但對于國內是不可取也不現實的。首先你如何判斷員工無法勝任工作？其次《勞動法》是否可以接受AI的“佐證”？還有這些還未證實準確性的“AI審核”是否會勸退候選者？影響概率有多少？市場接受程度在哪呢？招聘平臺看“招聘篩選”，錄用企業看“解聘算法”，員工的未來把握在AI手里，又是否會催生利用算法漏洞來擴展的“灰色地帶”？

最后，招聘行為本身是相互信任、認可的過程，AI可以初步篩選，但是作為關鍵流程一環還是不可取的，不能什么都圖“高大上”而忘記了“接地氣”。最后的結果有恐背道而馳，變得極不效率。

電商鉤沉主理人井尋：

招聘的本質是信息篩選與匹配。應聘者與用工方之間的對話管道是否通暢、場景是否廣闊，是一個企業能否找到心儀候選人的大前提。傳統人力資源行業，越是大企業與高端人才，越需要依賴獵頭公司，并且會建立自身的人才庫實時更近。

第一個打破傳統人對人招聘模式的無意是智聯等首批線上招聘企業，但引來的是個人信息泄漏、匹配不完善、對話有缺點等問題，應聘者與用工方的第一次對話，應聘者是被動型的，需要用工方主動聯系。

第二個進行扭轉的，是拉鉤、BOSS招聘等移動互聯網App，集成了部分社交和匹配功能，把第一次接觸變為雙向主動。

AI引入，個人看法是第三次轉變。尤其是非專家級、總監級的基礎崗位，這是每個企業的地基，也是業務量最大的部分，AI引入篩選與匹配，會比單純的數據對話更精準。

藍媒匯聯創兼運營總監岳輕：

招聘是大基數行為，獵頭是定制行為。除獵頭外的招聘行業由Ai替代是完全可行的。它的重點是模型的建立，譬如技術性崗位的程序員、數控機床的操作員，只要有一份能完整評估求職者技能的模型，那確實可以符合招聘需求。但高級管理者職位，本質上是要符合公司三觀、以及對公司未來發展有主觀判斷的。在這一塊上Ai確實難以判斷，還有所距離。

整體來說，Ai目前只能輔助Hr完成部分職能。在未來，Ai如果牽扯到解職方面的話，也是輔助性行為，勢必要有人工復查等方面。但哪怕是這種情況，也會對現有的社會倫理、職場倫理等產生極大沖擊。我個人的看法是，我國特殊的國情和文化基石決定了，Ai只能負責招聘，而不能負責解聘。也就是說，技術的前景是有的，但也有限。

多少說主理人褚少軍：

將招聘環節簡單細分一下，假設分為需求分析、招聘計劃、簡歷篩選、面試、入職、試用、轉正等幾個環節來看的話，人工智能更多地用在簡歷篩選、以及面試里面的性格測試、綜合能力測試環節，需求分析環節和招聘計劃環節理論上人工智能會干得更加出色，但是前提是樣本量已經足夠大能夠結論準確，其次是人力資源部門、用人部門和老板之間不需要博弈，直接聽人工智能的；但是現實中人力資源部門和老板往往扮演的是砍掉需求，減少招聘人數的事兒，就是總希望用人部門用3個人干5個人的活。面試環節人工智能只是輔助，主導權主要還是在人力資源和用人部門之間博弈，入職前的背調環節可以更多地利用人工智能，但實際上現在的背調依然還得以人工背調為主，人工智能背調只是輔助。

在試用和轉正環節，人工智能最好只扮演輔助作用，否則容易喧賓奪主，變成了智能“監工”就不太好了，還可能引發企業公關危機。簡單總結一下，這些細分環節，人工智能可以主導需求分析、簡歷篩選、背調等更為合適，而面試、試用和轉正等環節，人工智能最好只是輔助。

作為約束力量的審查，肯定應該側重整個招聘流程合規合法，比如大數據有沒有濫用，候選人的個人信息有沒有經過授權以及過度使用，以及有沒有利用人工智能監控候選人以及員工等。同時作為約束力量的審查其實也可以利用大數據，利用人工智能更好地保護候選人以及員工，比如利用人工智能在招聘中減少學歷歧視，減少性別歧視，以及減少員工在試用期被莫須有的理由解聘等等。

盤古智庫高級研究員江瀚：

我們客觀的說，實際上“AI‘殺入’傳統招聘市場”的擔憂跟所有對“人工智能能否取代人類”的擔憂同宗同源，這里包括了對AI功能的過度夸大、美化，及這種理想化想象帶來的恐懼。

在Xsolla、亞馬遜的案例里，雖然使用了AI算法作為支撐工具，但最終決策的還是人。AI在其中提供的價值實際上是提供更多客觀公正的信息，這個A，更多可以解釋為Assistant。目前的人工智能其實最核心的作用依然是幫助企業在招聘的時候如何能夠用更少的時間，更低的成本來解決市場的問題，所以人工智能并沒有超過其參謀助手的作用。

僅以BOSS直聘這類國內的HR Tech為例，基本上都是在幫HR做信息處理，通過機器學習提供更多更準確的信息，幫助他們更好的做決策?；贏I的特性，所以可以明顯看到AI用得好的場景，往往是不需要決策的場景，例如換臉、生成圖片等等，或是只需要簡單決策的場景，例如判斷一張圖里有沒有花，下棋。場景不確定性越低，AI越能發揮作用。

根據我們現在的觀察，目前AI與人的協作模式往往有兩種，human in the loop，即每個流程閉環都需要人類的參與。human on the loop，AI自動運行，人類制止其中某些閉環或參與重要決策。在人力資源領域HR與AI的合作中，還是以Human in the loop為主。背后是企業雇傭與裁員決策的復雜性。同時，隨著人與AI協作的加深，也要求使用者與公眾不要過度夸大、迷信AI，就像了解工具一樣了解其局限性、優勢，也要求AI工程師進一步努力，增加算法的透明度、可解釋性。

所以，我們不用擔心AI對于招聘市場的影響，我們應該更加看到的是對招聘市場的好處。

IT知識局主理人焦云鵬：

這幾年，數字化轉型由“選擇題”變為各行各業的“必答題”，如何利用數字技術推動業務轉型是大部分企業邁向下一個發展階段的重要戰略議題。人工智能在招聘領域的應用，其實是非常有意義的事情，除了我們常說的智慧交通、智慧工廠、智慧城市等大領域外，它讓我們看到了人工智能在具體企業經營過程中細分場景應用的更多可能性；另一方面，對于人員招聘過程中涉及的基礎工作、固定流程，引入人工智能無疑能減少不必要的成本投入，但招聘本身不是冷冰冰的機器行為，還是需要在不斷磨合中融入更多的“人情味”，才能達到技術與企業雙贏的局面。

科技智谷文子：

在目前的發展階段，大規模重復性的活AI做的還是多一些。AI做完的東西，人還是要起到一個監督完善的角色。其實AI應用里，現在討論的最多的就是采集數據的公平合理性。和別的AI一樣，在HR領域的應用，要解決這個問題，也是一個長期數據積累，選擇和模型調整的過程。每個領域的AI應用都有現階段容易實現的部分和未來技術發展才可以更完善的部分。在目前的發展階段，大規模重復性的活AI做的還是多一些，好一些。AI做完的東西，人還是要起到一個監督完善的角色。

零壹增長創始人羅超林：

AI+招聘有其存在的價值。招聘的痛點是什么？作為Boss直聘BOSS端重度用戶的體驗是，匹配到盡可能符合招聘要求的求職人員。這里有兩個環節需要解決：①平臺盡可能的形成標準的崗位描述信息，便于BOSS端進行描述與呈現；②圍繞足夠標準的崗位描述信息，形成相對格式化的求職信息/表格。這里，兩端信息的標準化程度越高，匹配效率越高，BOSS端遇到合適的求職人員幾率更大；求職人員也可以更清楚知道與企業的匹配性，進而增加雙方的有效面試約見。這里，我們是假設雙方都按標準要求，如實嚴格填寫基礎信息的。

面試后的結果，平臺需要引導雙方進行面試后的反饋信息填寫，便于數據收集以及之后的AI學習+推薦。更進一步的錄用以及離職信息，如果可以得到企業的數據共享及借口，更有助于對求職人員信息的真實有效性的判斷。當然，這里面有很多人性的問題需要攻克。這樣，一次完整的面試環節才算基本完成，AI的價值會更實用。

招聘領域的用戶需要怎樣的AI？

BOSS端：用戶簡歷信息真實程度；用戶過往東家的客觀點評。

求職端：員工對企業的真實信息點評；盡可能清楚企業的招聘進度及反饋。

個人對AI+招聘的遠期思考是，AI解決兩端的真實與信用問題，進而提升匹配效率，縮短求職入職過程，期待了。

ICT觀察負責人葉丹丹：

個人覺得至今還沒有一種技術能完全替代人工，技術還沒有完備到可以脫離人工的階段；但隨著技術的發展，科技能夠很好的輔助工作需求。人工是策略層，技術更多的是執行層。在數字經濟與信創產業快速發展的大背景下，數字化、AI+是產業發展的必然趨勢。AI+根本上是利用AI技術更好的輔助現實工作，在招聘里，可以用作大規模篩選，但人工需要不斷糾偏以保證效果的精準。隨著數據的不斷增多，數據安全問題也會逐步顯現，AI+甚至其他技術如何更好的實現數據安全，是新技術逐步商用的核心問題。

安吉拉頻道互聯網分析師可達怡：

螺絲釘的工作總會被AI代替或者過濾，程序員們發明的人工智能HR終究也是在拿自己練算法。對于追求效率這件事，背后的殘酷和理性，必須讓我們不停接受一個又一個的數字化現實。

當一個人從能力、潛力，到績效、測評都被量化，對普通員工來說，挑戰就是要學會用數字化能力重塑自己，對應可參照的標準來優化自身技能，才能與算法共存。

錢皓頻道分析師田簫：

人工智能技術在招聘上的應用應該能提高一定的效率，但肯定不會完全取代HR。在招聘的前期階段，批量篩選簡歷、進行簡歷解析、設置智能標簽、智能人崗匹配并推薦等環節可以交給AI，也能為招聘人員提供快速且高效的方法來減輕工作負擔。在招聘最重要的環節仍然是對人的整體評判，普通人憑借直覺就能從表情、動作、衣著打扮甚至長相上對一個人形成整體印象，并由此對其工作能力、性格氣氛做出初步判斷，現有的AI技術很難做到這一點。更重要的是，招聘也并不是為了尋找工作能力絕對達標的“工具人”，而是尋找能夠意氣相投、并肩同行的伙伴，人性之間的相互肯定、相互認同至關重要。因此，AI只能是招聘環節中的輔助工具，而不能成為招聘的替代技術。

資深自媒體人萬瑩：

AI是根據數據做出招聘建議，它更多地依賴于對技能與知識的數據分析（某種程度上是由于人類對于技能與知識的癡迷，所以才以此為基礎）。AI能否克服偏見，關鍵在于我們能否克服這樣的癡迷，能否更多地專注于人才本身的非量化特質，例如創新、適應及溝通能力等；并提出人才的基礎是特質與能力的結合，可通過衡量候選人的個性、解決問題的能力和社會智能來進行捕捉，換言之就是在簡歷上你看不到的東西。

因此，在這個消除偏見的問題上，人工智能的介入會使招聘流程超越簡單的簡歷篩選，因為它可以做出更客觀、具有預測性的決策——這也意味著必須創建全新的、切實的數據評估體系。

科技行業趨勢研究者劉京：

AI主要還是在前面篩選和甄別的輔助作用多一些，，到后面還是要HR結合整體情況綜合評估是否適合，AI目前還是比較初級的階段，只能做一些基礎的指標考核。很多高階的復雜工作是不能簡單量化的。需要注意的問題是，用AI監控員工的日常工作是否合法，需要一個明確的邊界，因為如果引用了AI，是不是裁員就可以以AI為借口，很多公司經營出問題甩鍋員工的借口會更多。人賦予了機器學習能力，但是沒有賦予修正能力。

元一資本品牌劉夢依：

對于職業能力標準清晰的崗位，AI的運用確實能極大提高人崗匹配的效率和準確度。但好員工的標準并不只在于對職業能力的勝任上，合作精神、判斷力、執行力、抗壓力、前瞻性、性格等軟實力的多維評判對AI模型的設計提出了很高的要求。有兩種場景讓AI招聘成為一個悖論。一，隨著AI的廣泛應用，人們為了避免被AI取代轉而從事多種技能融合、更具創造力的工作，AI模型也必須隨之進化得更復雜、更精密，甚至超出人工招聘的成本；二、AI判斷人的同時，人也在學習如何面對AI，這是一個雙向進化的過程。就像阿基里斯與龜，只是到底人是那只龜，還是AI是，或許是一個更難回答的問題。

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