人工智慧可以提供幫助，但前提是你要把它當作強大的工具，而不是一根魔法棒。運用得當，它可以加快招募速度，提高一致性，並改善候選人的體驗。而運用不當……它會在不知不覺中加劇混亂、偏見和法律風險。真是諷刺。
讓我們一起來看看真正有效地運用人工智慧
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避免使用自動化招募系統的優勢、劣勢和風險。
為什麼人工智慧會出現在招募領域（以及它究竟能做什麼）🔎
大多數「人工智慧招募」工具都可歸類為以下幾類：
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招募：尋找候選人、拓展搜尋關鍵字、將技能與職位配對
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篩選：解析履歷、對申請人進行排名、標記可能合適的人選
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評估方式：技能測驗、工作樣本、工作模擬，有時還包括影片工作流程。
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面試支援：結構化題庫、筆記總結、評分卡提示
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營運：日程安排、候選人問答聊天、狀態更新、offer發放流程
需要認清現實的是：人工智慧很少在瞬間做出明確的「決定」。它會產生影響……進行引導……進行篩選……確定優先順序。這仍然至關重要，因為在實踐中，即使「技術上」有人類參與，工具也可能成為一種選擇程序。在美國，平等就業機會委員會 (EEOC) 已明確指出，用於制定或輔助就業決策的演算法決策工具可能會引發同樣的歧視性/不利影響問題——即使該工具是由供應商開發或運行的，雇主仍可能承擔責任。 [1]
最低限度可行的「良好」AI輔助招募方案✅
一套好的AI招聘系統有一些不可妥協的要素（是的，它們有點枯燥，但枯燥是安全的）：
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與工作相關的投入：評估與職位相關的訊號，而不是氣氛。
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能夠清晰解釋並反覆闡述的觀點：如果應徵者問“為什麼”，你能給出條理清晰的答案。
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真正重要的人為監督：而非形式上的點擊－真正擁有否決權。
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驗證與監控：測試結果、觀察偏差、保存記錄
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對求職者友善的設計：步驟清晰，流程易於理解，簡潔明了
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隱私設計：資料最小化、保留規則、安全性和存取控制
如果你想建立一個穩固的思維模型，可以藉鏡NIST 人工智慧風險管理框架——它本質上是一種結構化的方法，用於在人工智慧的整個生命週期中對其進行治理、映射、衡量和管理。這雖然不是什麼輕鬆易懂的故事，但它對於使這些內容可審計確實非常有用。 [4]
人工智慧在行銷漏斗中的最佳應用場景（以及它變得有趣的地方）🌶️
最佳起點（通常）
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職位描述撰寫 + 清理✍️
生成式人工智慧可以減少術語，刪除臃腫的願望清單，並提高清晰度（只要你進行合理性檢查）。 -
招募人員輔助工具（摘要、外部變體、布林字串）
如果由人來主導，則可以大幅提高生產力，降低決策風險。 -
日程安排 + 候選人常見問題解答📅
自動化是候選人真正喜歡的，前提是做得禮貌和周到。
高風險區域（謹慎行事）
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自動排名和拒絕：
分數越具有決定性，你的負擔就越會從「一個不錯的工具」轉移到「證明這與工作相關、受到監控，並且沒有悄悄地排除某些群體」。 -
影片分析或「行為推論」 🎥
即使以「客觀」為賣點，這些方法也可能與殘疾、無障礙需求和不可靠的有效性相衝突。 -
任何完全自動化且具有重大影響的決策都屬於「完全自動化」
。人們有權不受某些完全自動化且具有法律效力或類似重大影響的決策的約束——在適用該條例的情況下，還需要諸如獲得人工幹預和對決策提出異議等保障措施。 （另請注意：資訊專員辦公室(ICO)指出，由於英國法律的變更，該指南正在修訂中，因此需要持續關注其最新動態。）[3]
簡明定義（這樣大家爭論的就都是同一件事了）🧠
如果你只能效法一個書呆子習慣：在購買工具之前先定義術語。
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演算法決策工具：一個總稱，指評估/評估申請人或員工（有時使用人工智慧）以輔助決策的軟體。
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不利影響/差異影響：一個「中立」的過程，卻因受保護的特徵而對某些人造成不成比例的排斥（即使沒有人故意這樣做）。
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與工作相關且符合業務需求：如果工具篩選掉一些人，導致結果看起來不平衡，那麼這就是你所追求的標準。
這些概念（以及如何考慮篩選率）在平等就業機會委員會 (EEOC) 關於人工智慧和不利影響的技術援助中得到了清晰的闡述。 [1]
對比表格 - 常見的 AI 招募選項（以及它們實際適用的人群）🧾
| 工具 | 觀眾 | 價格 | 為什麼有效 |
|---|---|---|---|
| ATS套件中的AI插件（篩選、配對） | 高產量團隊 | 基於報價 | 集中式工作流程和報告……但必須謹慎配置，否則就會變成拒收工廠。 |
| 人才搜尋與再發現人工智慧 | 採購密集型組織 | ££–£££ | 尋找相鄰的個人資料和「隱藏」候選人——對小眾職位來說出奇地有用 |
| 履歷解析 + 技能分類 | 團隊被海量履歷PDF文件淹沒 | 通常捆綁銷售 | 減少了人工分診；雖然不完美，但比晚上11點靠肉眼判斷快多了😵 |
| 候選人聊天 + 日程安排自動化 | 按小時計費，校園內，高流量 | £–££ | 反應速度更快，爽約率更低——感覺像是一家不錯的禮賓服務公司。 |
| 結構化面試工具包 + 評分卡 | 團隊正在修復不一致之處 | £ | 讓面試不那麼隨興——一場悄無聲息的勝利 |
| 評估平台（工作樣本、模擬） | 技能導向型招聘 | ££ | 與求職相關的面試表現比履歷表更有價值——仍需關注結果 |
| 偏見監測+審計支援工具 | 受監管/具有風險意識的組織 | £££ | 有助於追蹤選擇率和隨時間推移的偏差——基本上就是收據。 |
| 治理工作流程（審批、日誌、模型清單） | 規模更大的人力資源+法律團隊 | ££ | 這樣可以避免日後「誰批准了什麼」變成一場尋寶遊戲。 |
坦白說：這個市場的定價很微妙。供應商都喜歡那種「咱們電話聊聊吧」的輕鬆氛圍。所以，要把成本看作是“相對投入 + 合約複雜程度”，而不是一個漂亮的標籤…🤷
如何一步步在招募中使用人工智慧（一套不會讓你日後後悔的部署方案）🧩
第一步：選擇一個痛點，而不是整個世界。
可以這樣開頭：
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縮短某一角色家族的篩選時間
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改善難以填補的職缺招募管道
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標準化面試問題和評分卡
如果你一開始就試圖用人工智慧徹底重建整個招募流程，最終只會得到一個拼湊而成的怪物。技術上或許能行，但人人都會討厭它。然後他們會繞過它，這更糟。
第二步：定義“成功”，而不僅僅是速度
速度很重要。同樣重要的是，不要倉促招錯人😬。追蹤：
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首次回應時間
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入圍時間
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面試錄用率
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候選人流失率
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招募品質指標（適應時間、早期績效訊號、留任率）
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各階段不同群體的選擇率差異
如果你只衡量速度，你就會追求“快速拒絕”，但這與“好的招募”並不相同。
步驟三：記錄你的決策重點（寫下來）
要直白得令人痛苦：
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人工智慧可以建議的
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人類必須做出決定
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需要人工審核覆蓋設定（並記錄原因）
一個實際的檢驗方法：如果覆蓋率基本上為零，那麼你的「人為因素」可能只是一個裝飾性的貼紙。
步驟 4：先執行影子測試
在人工智慧輸出影響真實候選人之前：
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在以往的招募週期中運行它
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將建議與實際結果進行比較
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尋找類似「優秀候選人排名系統性偏低」的模式
舉個綜合例子（因為這種情況很常見）：一個模型「偏好」連續就業，懲罰職業空檔期…這悄悄地降低了照顧者、病癒復工者以及職業發展路徑非線性的人的待遇。沒人刻意寫「不公平」的程式碼。是數據自己造出來的。真棒。
第五步：先試運行，然後逐步擴大規模
優秀的飛行員應具備以下素質：
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招募人員培訓
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招聘經理校準會議
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候選人資訊傳遞（哪些是自動化的，哪些不是）
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針對極端情況的錯誤回報路徑
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變更日誌（變更內容、變更時間、審核者）
把飛行員當作實驗室，而不是市場推廣活動🎛️。
如何在招聘中使用人工智慧而不侵犯隱私🛡️
隱私權不只是法律條文上的規定──它關乎求職者的信任。說實話，招募過程中的信任本來就很脆弱。
保護隱私的實務措施：
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盡量減少數據：不要「以防萬一」而把所有東西都收集起來。
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務必明確說明：告知候選人何時使用自動化流程以及涉及哪些數據。
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限制資料保留時間：定義申請人資料在系統中保留的時間。
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安全存取：基於角色的權限、稽核日誌、供應商控制
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用途限制：僅將申請人資料用於招聘，而非隨機的未來實驗。
如果您在英國招募員工，ICO 已明確指出，各組織之前——包括儘早進行 DPIA、保持處理過程公平/最小化，以及向候選人清楚地解釋如何使用他們的資訊。 [2]
此外，別忘了無障礙設計：如果人工智慧驅動的步驟阻礙了需要特殊安排的求職者，你就設置了障礙。這在道德上不好，法律上不好，對雇主品牌也不好。三重損害。
偏見、公平、枯燥乏味的監督工作📉🙂
大多數團隊在這方面投入不足。他們購買工具，啟用後就想當然地認為「供應商已經處理了偏見問題」。這聽起來似乎很安心，但實際上往往風險很大。
一個切實可行的公平性程序如下：
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部署前驗證：它衡量的是什麼，它與工作有關嗎？
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不利影響監測：追蹤每個階段的篩選率（申請→篩選→面試→錄用）
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誤差分析：漏報病例集中在哪些區域？
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無障礙設施檢查：住宿安排是否快速且尊重客人？
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漂移檢查：職位需求會變，勞動市場會變，模型會變…你的監控也應該隨之改變。
如果您在有額外規定的司法管轄區開展業務：不要事後才去遵守規定。例如，紐約市第 144 號地方法律限制使用某些自動化就業決策工具，除非有近期進行的偏見審計、有關該審計的公開資訊以及所需的通知——該法律將於 2023 年開始執行。 [5]
供應商盡職調查問題（借鏡）📝
當供應商說「相信我們」時，把它翻譯成「拿出證據來」。
問：
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此模型使用什麼資料進行訓練，決策時又使用什麼資料？
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哪些因素決定了最終結果？你能用簡單易懂的方式解釋一下嗎？
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你們進行哪些偏差測試──針對哪些群體，採用哪些指標？
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我們能否自行審核結果？我們會收到哪些報告？
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候選人如何獲得人工審核？ ——工作流程與時間表？
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你們如何處理住宿問題？有哪些已知的故障模式？
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安全性和保留期限：資料儲存在哪裡，儲存多久，誰可以存取？
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變更控制：當模型更新或評分變更時，您是否會通知客戶？
此外：如果工具能夠篩選掉某些人，就應將其視為一種篩選程序，並採取相應的行動。美國平等就業機會委員會 (EEOC) 的指導意見非常明確，雇主的責任不會因為「是供應商做的」而神奇地消失。 [1]
招募中的生成式人工智慧－安全合理的應用（以及禁忌清單）🧠✨
比較安全，而且非常實用
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重寫招聘廣告，去除冗餘訊息，提高清晰度
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使用個人化範本撰寫推廣訊息（請保持人性化 🙏）
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總結面試筆記並將其與能力相匹配
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創建與職位相關的結構化面試題
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候選人溝通管道，包括時間表、常見問題和準備指南
拒絕清單（或至少「放慢腳步，重新思考」）
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利用聊天機器人記錄作為隱藏的心理測試
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讓人工智慧來決定「文化契合度」（這句話本身就該引起警惕）
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未經明確理由和同意，擅自抓取社群媒體資料。
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基於不透明的評分標準自動拒絕候選人，且沒有審核流程。
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讓求職者經歷一系列無法預測工作表現的人工智慧測試。
簡而言之：產生內容和結構可以，但要謹慎對待自動化最終判斷。
最後總結－太長了，我沒看完🧠✅
如果你什麼都記不住的話：
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從小規模做起，先進行試點，再衡量結果。 📌
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利用人工智慧輔助人類，而不是消除責任。
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記錄決策點，驗證工作相關性，並監控公平性。
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認真對待隱私和自動化決策限制（尤其是在英國）。
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要求供應商提供透明信息，並保留自己的審計記錄。
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最好的AI招募流程應該更規範、更人性化，而不是冷冰冰的。
這樣才能在招募中使用人工智慧，而不會最終得到一個快速、自信但卻自信地出錯的系統。
參考
[1]委員會 (EEOC) -
專題議題：評估《民權法案》第七章下就業甄選程序中使用的軟體、演算法和人工智慧的不利影響（技術援助，2023 年 5 月 18 日） [2]辦公室 (ICO) -
考慮使用人工智慧輔助招聘？我們的關鍵資料保護考量（2024 年 11 月 6 日） [3](ICO) -
英國《一般資料保護規範》(GDPR) 對自動化決策和使用者畫像有何規定？ [4]研究院 (NIST) -
人工智慧風險管理框架 (AI RMF 1.0) (2023 年 1 月) [5]紐約市消費者和工人保護局 -自動化就業決策工具 (AEDT) / 地方法律 144