人工智能在人力资源招聘中的应用及伦理风险规避

引言

人力资源招聘是事业单位人力资源管理的重要工作内容，对于提升人力资源引进和配置效果、提升事业单位业务水平具有重要作用。对此，在人工智能广泛应用的背景下，有必要推进人工智能在人力资源招聘中的应用，同时注意规避可能出现的伦理风险，本文展开探讨。

一、人工智能在人力资源招聘中的应用

（一）职位需求分析与生成

职位需求分析与生成是人力资源招聘的首要环节，只有明确事业单位的人力资源需求并设置对应的职位，才能招聘到符合需求的优秀人才。然而，传统的职位需求分析主要依靠人事科科员的主观经验，不仅导致分析效率偏低，还可能造成分析结果与实际需求脱节。与之相对的，人工智能可通过自然语言处理技术科学解构职位需求，人事科科员只需描述职位工作内容，人工智能即可生成多种行为基准模型，而后将职位要求解构为具体的、可量化的胜任力指标，并且根据指标给出明确的要求。以不动产登记为例，通过人工智能可明确该职位的应聘者应当具备法律与政策解读能力、信息技术能力、材料审核与风险防控能力、沟通协调与公共服务能力、文书处理能力、抗压能力、学习能力以及良好的服务意识，比如，法律与政策解读能力可具体化为“熟练掌握《不动产登记暂行条例实施细则》《民法典》物权编等核心法规，确保登记行为合法合规”，材料审核与风险防控能力可具体化为“精准核验身份证明、产权文件真伪，识别欺诈行为，关联抵押、查封等历史数据，规避一房多卖风险”，这能解决传统的职位需求分析过程中存在的主观性、模糊性过高等问题，使分析结果更加具体、更为科学[1]。

人工智能可以在职位需求分析的基础上自动生成职位描述，人事科科员将分析结果输入招聘系统，运用深度学习模型即可生成包含职责描述、工作内容、条件限制、任职要求在内的完整职位描述，同时，考虑到实际工作状况，人工智能可针对同一职位生成多个描述以供选择，这种智能化职位生成功能不仅能减少人事科科员的文案压力，还能提升人才筛选与招聘工作的精准度。

（二）简历筛选与人才匹配

简历筛选是人力资源招聘中最重要、最耗时的环节，需要人事科科员花费大量的时间和精力浏览简历并分析应聘者的学历水平、性格特点、工作经历、岗位胜任力等要素，而人工智能可以凭借其强大的算力系统和多维深度学习模型对简历进行筛选，在短时间内可处理多份简历内容，标注简历重点并进行智能推荐，能将照片人员从繁重的筛选工作中解放出来。例如，人工智能可对简历进行高效筛选，优先筛出法学、计算机等专业或是拥有不动产交易工作经历的应聘者，将初筛结果推荐给人事科科员。与此同时，人工智能在人才匹配方面具有独特的优势，在完成简历筛选以后，人工智能会根据筛出的简历信息评估应聘者与不动产登记职位的匹配度，而后将结果以雷达图、热力图等形式呈现给人事科科员，清晰展示应聘者的匹配度与独特优势。

（三）AI 面试与评估

人工智能可以与应聘者进行AI 面试，主要包括沉浸式职位预览和智能面试评估，能有效提升招聘效率。通过沉浸式职位预览可以为应聘者构建不动产登记与发证的职位工作场景，帮助应聘者了解不动产登记与发证的具体内容与流程，以及胜任不动产登记、发展所需要的能力，解决传统招聘过程中可能存在的认知偏差问题。在职位预览过程中，AI 系统与应聘者进行沟通对话，系统先是根据岗位要求和工作内容生成筛查问题，让应聘者进行口头作答，而后根据口头作答情况生成 AI 评分，评估应聘者的工作能力、岗位胜任度，同时，应聘者在沟通对话的过程中也能进一步了解不动产登记职位日常工作内容。智能面试评估主要是通过拟人化交互、一问多能、动态追问三项功能评估应聘者的综合能力，拟人化交互可以通过语义识别和情感分析把握对话节奏，引导候选人展现真实能力，尤其是在面临突发情况时的应急能力，如不动产登记系统故障或出现群众冲突，可通过拟人化交互让应聘者对上述情况进行模拟处理。一问多能主要是通过一个问题同时评估多个胜任能力，结合简历内容进行深度面试。动态追问主要是根据应聘者的回答生成下一个问题，例如，当应聘者讲述不动产交易工作经历后，AI 系统可以提出问题让应聘者回答在该工作经历中的能力发展情况，以此更全面地展示与评估应聘者的实际情况[2]。

（四）招聘流程自动化

在人工智能的支持下，事业单位可以建立自动化招聘流程，按照职位需求设置多级筛选规则，进行初次筛选，自动过滤不达标、超限制简历，通过柔性搜索和语义分析技术挖掘简历里的重要信息，但需要注意的是，招聘流程自动化并不意味着完全不需要人工处理，而是应当实现人机交互、人机协同。

二、人工智能应用过程中的伦理风险规避

人工智能在人力资源招聘中的应用可能产生算法偏见、隐私泄露、责任推诿等伦理风险，比如，谦逊表达可能导致AI 面试评分降低，而普遍情况下，女性的语言表达更为谦逊，这可能导致算法偏见演化为性别偏见[3]。对此，应当通过指令优化使AI 系统忽视语言风格差异。再如，过度重视应聘者的专业情况和工作经历而忽视风险防控、文书处理、抗压能力、服务意识等能力，导致一些非法学、计算机毕业以及缺乏不动产交易工作经历的应聘者丧失良机。对此，可以调整AI 模型，通过模型微调优化各项要素在AI 初筛中的权重，从而避免算法偏见。针对隐私泄露、责任推诿等风险，应当积极推进责任机制建设，针对人工智能的应用建立明确的规章制度，确定招聘流程中各环节的隐私保护标准及责任主体，同时构建风险响应机制，一旦出现隐私泄漏风险并引起责任推诿问题，即可启动该机制，避免风险扩大化，还可以通过技术手段应用提升隐私保护水平，比如，依托人脸数据采集授权、敏感字段检测、音调调整等技术，加强对应聘者在应聘过程中的个人隐私信息保护。

此外，应当加快推进人机协同，这是规避伦理风险的最终举措，目前来看，AI 系统在招聘公平性方面有所提升，但并不意味着完全自动化，而是应当以AI 初筛、人工复筛、AI 初试、人工复试相结合的方式，构建分级面试机制，在关键环节、关键岗位做好人工复筛和复试，以此使人工智能更高效地赋能人力资源招聘。

三、结论

通过研究发现，依托人工智能，事业单位可以在人力资源招聘中智能分析职位需求并生成职位描述，高效筛选简历并进行人岗匹配，对应聘者进行AI 面试和评估，构建自动化招聘流程，针对可能产生的算法偏见、隐私泄露、责任推诿等伦理风险，应当通过指令优化、模型调整等方式规避算法偏见，加快推进责任机制建设和人机协同，使人工智能发挥其应有价值。

参考文献：

[1]朱德丽. 国有企业人力资源招聘和培训管理体系建设研究 [J].投资与合作，2025，（05）：157-159.

[2]梁涛，徐荣钦，徐文浪，等. AI 赋能招聘的实践应用及其对人力资源管理的影响 [J]. 中国电子商情，2025，（08）：130-132.

[3]范敏. 人工智能在事业单位人力资源招聘中的应用研究 [J].市场周刊，2025，38（01）：171-174.