作为约束力量的审查 ， 肯定应该侧重整个招聘流程合规合法 ， 比如大数据有没有滥用 ， 候选人的个人信息有没有经过授权以及过度使用 ， 以及有没有利用人工智能监控候选人以及员工等 。 同时作为约束力量的审查其实也可以利用大数据 ， 利用人工智能更好地保护候选人以及员工 ， 比如利用人工智能在招聘中减少学历歧视 ， 减少性别歧视 ， 以及减少员工在试用期被莫须有的理由解聘等等 。
盘古智库高级研究员江瀚：
我们客观的说 ， 实际上“AI‘杀入’传统招聘市场”的担忧跟所有对“人工智能能否取代人类”的担忧同宗同源 ， 这里包括了对AI功能的过度夸大、美化 ， 及这种理想化想象带来的恐惧 。
在Xsolla、亚马逊的案例里 ， 虽然使用了AI算法作为支撑工具 ， 但最终决策的还是人 。 AI在其中提供的价值实际上是提供更多客观公正的信息 ， 这个A ， 更多可以解释为Assistant 。 目前的人工智能其实最核心的作用依然是帮助企业在招聘的时候如何能够用更少的时间 ， 更低的成本来解决市场的问题 ， 所以人工智能并没有超过其参谋助手的作用 。
仅以BOSS直聘这类国内的HR Tech为例 ， 基本上都是在帮HR做信息处理 ， 通过机器学习提供更多更准确的信息 ， 帮助他们更好的做决策 。 基于AI的特性 ， 所以可以明显看到AI用得好的场景 ， 往往是不需要决策的场景 ， 例如换脸、生成图片等等 ， 或是只需要简单决策的场景 ， 例如判断一张图里有没有花 ， 下棋 。 场景不确定性越低 ， AI越能发挥作用 。
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根据我们现在的观察 ， 目前AI与人的协作模式往往有两种 ， human in the loop ， 即每个流程闭环都需要人类的参与 。 human on the loop ， AI自动运行 ， 人类制止其中某些闭环或参与重要决策 。 在人力资源领域HR与AI的合作中 ， 还是以Human in the loop为主 。 背后是企业雇佣与裁员决策的复杂性 。 同时 ， 随着人与AI协作的加深 ， 也要求使用者与公众不要过度夸大、迷信AI ， 就像了解工具一样了解其局限性、优势 ， 也要求AI工程师进一步努力 ， 增加算法的透明度、可解释性 。
所以 ， 我们不用担心AI对于招聘市场的影响 ， 我们应该更加看到的是对招聘市场的好处 。
IT知识局主理人焦云鹏：
这几年 ， 数字化转型由“选择题”变为各行各业的“必答题” ， 如何利用数字技术推动业务转型是大部分企业迈向下一个发展阶段的重要战略议题 。 人工智能在招聘领域的应用 ， 其实是非常有意义的事情 ， 除了我们常说的智慧交通、智慧工厂、智慧城市等大领域外 ， 它让我们看到了人工智能在具体企业经营过程中细分场景应用的更多可能性；另一方面 ， 对于人员招聘过程中涉及的基础工作、固定流程 ， 引入人工智能无疑能减少不必要的成本投入 ， 但招聘本身不是冷冰冰的机器行为 ， 还是需要在不断磨合中融入更多的“人情味” ， 才能达到技术与企业双赢的局面 。
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