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(fā)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(fā)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(jiān)控送貨司機，據其評分系統(tǒng)決定駕駛員的薪酬和續(xù)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(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)的廣泛使用將引起就業(yè)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(huán)節(jié)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(tǒng)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(chuàng)始人書航：

AI比較勝任人類已制定規(guī)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(chuàng)造力的工作。HR職能中有些規(guī)則是明確的，例如應聘者期望的薪酬待遇高于企業(yè)容許的區(qū)間上限，或者企業(yè)有高壓線式的規(guī)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(yè)硬性的需要。

但是企業(yè)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(yè)認為的“麻煩”，以及充當“云監(jiān)工”，讓員工失去以往在一般監(jiān)視之下彈性操作的空間。在沒有如此便利工具的時代，企業(yè)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(yè)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(jiān)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(yè)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(huán)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(yè)有使用AI輔助HR工作，只能是更堅決的執(zhí)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(fā)的最低工資水平，以及更高效精準且符合勞動法的實現(xiàn)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(yè)實現(xiàn)對員工利益的提升。同樣的，現(xiàn)有的審查機制也應該以結果為導向，無需關注企業(yè)具體執(zhí)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(zhí)法。

互聯(lián)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(huán)節(jié)，可以幫助公司節(jié)約一定的成本。但是長期來看，經濟學問題還是會最終演變?yōu)樯鐣W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(yè)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(yè)的發(fā)展。

資深媒體人劉天妍：

現(xiàn)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(yè)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(fā)展的狀況和龐大的人力市場來看，初篩簡歷確實是節(jié)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(huán)節(jié)來說，AI科技的屬性比“篩選”需要更加“高級”。

從傳統(tǒng)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(yè)的生命線，國外企業(yè)敢實施“AI解雇”，但對于國內是不可取也不現(xiàn)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(yè)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(huán)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(yè)能否找到心儀候選人的大前提。傳統(tǒng)人力資源行業(yè)，越是大企業(yè)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(tǒng)人對人招聘模式的無意是智聯(lián)等首批線上招聘企業(yè)，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(lián)系。

第二個進行扭轉的，是拉鉤、BOSS招聘等移動互聯(lián)網App，集成了部分社交和匹配功能，把第一次接觸變?yōu)殡p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(jiān)級的基礎崗位，這是每個企業(yè)的地基，也是業(yè)務量最大的部分，AI引入篩選與匹配，會比單純的數(shù)據對話更精準。

藍媒匯聯(lián)創(chuàng)兼運營總監(jiān)岳輕：

招聘是大基數(shù)行為，獵頭是定制行為。除獵頭外的招聘行業(yè)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(shù)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(fā)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(xiàn)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(huán)節(jié)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(huán)節(jié)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(huán)節(jié)，需求分析環(huán)節(jié)和招聘計劃環(huán)節(jié)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(xiàn)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(shù)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(huán)節(jié)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(huán)節(jié)可以更多地利用人工智能，但實際上現(xiàn)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(huán)節(jié)，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(jiān)工”就不太好了，還可能引發(fā)企業(yè)公關危機。簡單總結一下，這些細分環(huán)節(jié)，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(huán)節(jié)，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(guī)合法，比如大數(shù)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(jiān)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(shù)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(tǒng)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(yè)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(fā)揮作用。

根據我們現(xiàn)在的觀察，目前AI與人的協(xié)作模式往往有兩種，human in the loop，即每個流程閉環(huán)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(huán)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(yè)雇傭與裁員決策的復雜性。同時，隨著人與AI協(xié)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(yōu)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(shù)字化轉型由“選擇題”變?yōu)楦餍懈鳂I(yè)的“必答題”，如何利用數(shù)字技術推動業(yè)務轉型是大部分企業(yè)邁向下一個發(fā)展階段的重要戰(zhàn)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(yè)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(yè)雙贏的局面。

科技智谷文子：

在目前的發(fā)展階段，大規(guī)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(jiān)督完善的角色。其實AI應用里，現(xiàn)在討論的最多的就是采集數(shù)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(shù)據積累，選擇和模型調整的過程。每個領域的AI應用都有現(xiàn)階段容易實現(xiàn)的部分和未來技術發(fā)展才可以更完善的部分。在目前的發(fā)展階段，大規(guī)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(jiān)督完善的角色。

零壹增長創(chuàng)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(huán)節(jié)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(xiàn)；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(yè)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(shù)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(yè)的數(shù)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(huán)節(jié)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(yè)的真實信息點評；盡可能清楚企業(yè)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(fā)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(zhí)行層。在數(shù)字經濟與信創(chuàng)產業(yè)快速發(fā)展的大背景下，數(shù)字化、AI+是產業(yè)發(fā)展的必然趨勢。AI+根本上是利用AI技術更好的輔助現(xiàn)實工作，在招聘里，可以用作大規(guī)模篩選，但人工需要不斷糾偏以保證效果的精準。隨著數(shù)據的不斷增多，數(shù)據安全問題也會逐步顯現(xiàn)，AI+甚至其他技術如何更好的實現(xiàn)數(shù)據安全，是新技術逐步商用的核心問題。

安吉拉頻道互聯(lián)網分析師可達怡：

螺絲釘?shù)墓ぷ骺倳籄I代替或者過濾，程序員們發(fā)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(shù)字化現(xiàn)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(zhàn)就是要學會用數(shù)字化能力重塑自己，對應可參照的標準來優(yōu)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(huán)節(jié)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(huán)節(jié)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(xiàn)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(huán)節(jié)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(shù)據做出招聘建議，它更多地依賴于對技能與知識的數(shù)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(chuàng)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(chuàng)建全新的、切實的數(shù)據評估體系。

科技行業(yè)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(jiān)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(yè)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(yè)能力的勝任上，合作精神、判斷力、執(zhí)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?yōu)榱吮苊獗籄I取代轉而從事多種技能融合、更具創(chuàng)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。

本文來自微信公眾號“元一資本”（ID:yonecapital），36氪經授權發(fā)布。

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