人工智能招聘中個人隱私保護：挑戰、困境與出路

摘要：隨著人工智能技術在人力資源管理領域的廣泛應用，以機器學習為代表的算法工具正悄然改變著傳統的招聘模式。在提升招聘效率與準確性的同時，智能化招聘也引發了諸多隱私保護方面的擔憂。求職者海量個人信息的過度采集與濫用、算法模型中隱藏的偏見與歧視，以及系統決策的不透明等問題，共同構成了亟待破解的隱私困局。為此，有必要在梳理國內外相關研究現狀的基礎上，從法律和人力資源管理的復合視角切入，結合企業的實踐案例，系統剖析人工智能招聘過程中個人隱私面臨的技術倫理風險、法律制度困境及企業規制不足，深入討論求職者日益淪為“被算法控制”的無力感的社會根源，進而從立法完善、企業自律、個人賦權三個層面提出一攬子保護路徑。

關鍵詞：人工智能招聘；個人隱私；算法偏見；法律規制；多元共治

中圖分類號：D63" "文獻標識碼：A" " 文章編號：1009-3605（2024）04-0018-10

一、問題的提出

隨著大數據、機器學習等技術的日新月異，人工智能正以前所未有的速度重塑人力資源管理的諸多職能。據統計，全球超過98%的財富500強企業已在HR領域部署AI應用。[1]一項針對美國企業的調研也顯示，近55%的人力資源領導者認為，人工智能將在未來五年內徹底改變招聘行業。[2]由算法驅動的智能招聘系統正在簡歷篩選、面試評估、錄用決策等環節大顯身手。它們不僅能幫助HR高效完成海量簡歷的初步篩查，還能通過機器視覺、自然語言處理等前沿技術對求職者進行全方位評估，進而做出更加客觀、精準的雇傭決策。[3]無疑，人工智能正在為招聘流程注入“智慧因子”，開啟一場變革的序曲。

然而，每一次技術進步的背后，倫理的拷問往往如影隨形。智能招聘所引發的個人隱私困境，正日益成為輿論關注的焦點。一方面，訓練智能招聘系統需要海量的個人數據作為支撐。求職者的教育背景、工作經歷、項目成果等信息固然是必要的，但諸如社交媒體賬號、瀏覽記錄、人臉識別、情緒分析這類“涉隱私”數據的納入，卻常常超出合理與必要的邊界。個人信息的過度采集與商業化利用，無疑侵蝕著求職者對數據命運的控制權。另一方面，機器學習模型并非中性客觀的化身。當數據樣本存在固有偏差時，偏見也隨之被引入到算法當中。譬如，當歷史數據顯示招聘結果的性別比例嚴重失衡，智能系統“學習”到的往往是對女性的系統性歧視。由此，看似中立的算法招聘，卻可能對特定群體產生差別對待，損害勞動者的機會平等。更值得警惕的是，AI招聘的決策邏輯往往隱藏在一個“黑箱”中，其篩選標準、評判依據對求職者而言是不透明的。這意味著，當算法作出有失公允的錄用決定時，個人很難察覺并尋求救濟。

可見，效率與公平、創新與倫理之間的沖突，正成為智能招聘繞不開的難題。現有的法律制度往往滯后于技術的迅猛發展，個人信息保護與就業歧視等領域的規則供給尚不完備，個人在AI面前的隱私權益處于失衡狀態。對此，學界雖已有所關注，但尚未形成系統性的理論分析框架。有鑒于此，本文擬從法律和人力資源管理的復合視角切入，透過對中外文獻的梳理，深入剖析人工智能在招聘領域的隱私保護困境，并從立法規制、企業自治和個人維權等層面探尋破解之道。

二、文獻綜述：多學科視角下的探索進路

人工智能在人力資源管理中的應用及其倫理挑戰，近年來已成為學界關注的重要議題。通過對中外文獻的系統梳理，可以看到不同學科領域的學者從技術、法律、倫理、社會等多個視角切入，為這一復雜議題的理解提供了豐富的分析路徑。

（一）技術視角：偏見與歧視的算法根源

技術視角的研究聚焦人工智能系統內生的倫理風險。Ajunwa（2020）指出，在訓練數據與算法模型中隱藏的偏見，是智能招聘系統產生歧視的根本原因。[4]Yarger等（2020）進一步將其概括為“編碼偏見”（Encoded Bias），即數據樣本與特征選擇上的局限，導致模型對不同群體預測的系統性偏差。[5]Kim（2017）則提出“分類偏見”（Classification Bias）的概念，指基于對受保護群體的錯誤類型化而產生的不利影響。[6]Mann（2016）還強調，偏見不僅源于靜態的數據，更與動態的人機交互過程密不可分。[7]總的來看，技術取向的研究揭示了算法偏見的復雜來源，為后續研究奠定了技術基礎。但對于如何從法律和倫理的高度加以規制，則有待進一步探索。

（二）法律視角：反歧視到隱私保護的規則重構

法律視角的研究直面人工智能招聘的制度困境。Ajunwa（2020）指出，當前的反歧視法在規制算法偏見時力有不逮，亟需出臺專門的算法問責制度。[4]Kim（2017）也強調，在大數據時代，反歧視法必須從個體到群體、從因果到相關性等方面重新定位。[6]Bales（2020）進一步指出，應將反歧視延伸至算法的全生命周期，納入更多的程序性規制。[8]針對隱私保護，Ajunwa（2020）提出“算法正當程序”原則，強調信息的合理利用與當事人知情同意。[4]Bodie等（2017）則主張重構雇傭關系中的隱私保護規則，賦予勞動者更多的數據主權。[9]總的來看，現有研究已經開始反思傳統法律規則的局限，并試圖重塑規制路徑。但總體上看，對不同法律領域協同聯動的制度設計還有所欠缺。

（三）倫理視角：以人為本的價值追求

倫理視角的研究直指人工智能的價值取向。侯玲玲等（2021）指出，智能招聘應以倫理為引領，將求職者作為獨立的道德主體予以尊重。[10]胡蕭力（2023）提出，應在智能招聘系統中嵌入透明、問責、公平、非歧視等倫理要求。[11]湯曉瑩（2021）強調以人為本，在效率與公平之間尋求平衡，切實維護勞動者的尊嚴。[12]郭鐘澤（2022）主張構建“雙向奔赴”的就業倫理，重視企業的社會責任。[13]總的來看，倫理視角的研究從人的視角審視智能招聘的道德合法性，為其他視角研究注入價值基礎。但對倫理原則如何指導法律完善和技術開發，有待進一步深化。

（四）社會視角：多元利益相關者的博弈困境

社會視角的研究從更宏觀的角度審視智能招聘的社會影響。趙一駿等（2024）指出，算法偏見對就業市場公平性的侵蝕，將加劇不同群體間的數字鴻溝。[14]程建華（2022）強調，智能招聘引發的倫理風險，是技術、資本與權力角力的結果，需在社會結構中尋根溯源。[15]張晶等（2022）提出，智能招聘的治理需構建多元利益相關者參與機制，在協商中實現共贏。[16]這些研究超越了單一的技術視角，揭示了問題的深層社會根源，但對于推動利益相關者合作治理的路徑，還有待進一步探索。

綜合以上分析可以看到，智能招聘中的倫理問題已成為跨學科研究的重要切入點。相關研究在揭示技術風險的同時，也開始反思傳統法律規則的不足，進而尋求倫理價值引領下的制度重構之路。但目前的研究大多停留在問題與對策的初步探討階段，尚未形成系統性的理論分析框架。本研究擬在前人的基礎上，以法律與人力資源管理的復合視角切入，對智能招聘中的隱私保護困境進行更加全面、系統地剖析，并在此基礎上提出一攬子治理對策，以推進相關理論向縱深拓展，為實踐變革提供更具針對性的路徑指引。

三、人工智能招聘的隱私困局解析

人工智能時代的到來，正在深刻重塑人力資源管理的方方面面。在招聘這一環節，從初步篩選到面試評估，從背景審查到錄用決策，算法的參與度越來越高，個人隱私面臨的風險也與日俱增。究其根源，既有技術的倫理缺失，也有法律的滯后怠惰;既有企業規制的力有不逮，更有個人維權的勢單力薄。對此，有必要對這一困局的成因與表征作出深入剖析，方能對癥施策，探尋破解良方。

（一）技術維度：算法模型中的偏見與歧視

海量的個人信息，是智能招聘系統的重要“數據燃料”。從求職者遞交的簡歷信息到社交媒體上的言行表現，從面試過程中的神態舉止到對職業價值觀的心理測評，各種明示或暗示的數據會被整合到系統中，成為算法決策的基礎。然而，數據的客觀中立從來都只是一廂情愿。當原始數據存在固有偏差時，偏見也會隨之內嵌于模型之中。尤其是，當歷史數據反映的是人類社會長期存在的系統性歧視時，這種歧視也會被“放大”和“強化”。正如亞馬遜公司曾嘗試開發的AI招聘系統，由于訓練數據中女性的比例過低，導致模型“學習”到對女性候選人的系統性歧視。可見，看似中立的算法，實則可能正在復制著人類的偏見。

即便訓練數據相對“客觀”，算法模型仍可能帶來新的偏見。機器學習算法往往需要量化個體特征，因而傾向于對求職者進行“標準化”處理。這意味著，許多細微的、情境化的個體差異可能被忽略，進而影響評判的準確性。同時，相關性并不等同于因果性。當模型發現某些變量與預測結果高度相關時，很可能將其作為重要的決策依據，而忽視了其他的影響因素。譬如，當歷史數據顯示擁有名校背景的求職者在過去的績效表現更優異，模型可能會過度看重教育背景，而忽視諸如工作態度、團隊協作等軟實力。由此，一些條件不占優勢但品行優秀的求職者，反而可能在算法決策下“失聲”。

另一個值得警惕的問題是，由于機器學習算法具有自我強化的特性，一旦偏見“入侵”系統，往往會隨著時間推移而不斷“固化”，進而影響決策的公正性。例如，當招聘結果呈現出對特定群體的偏好時，這種偏好可能進一步指導樣本的選擇，加劇模型的偏差。久而久之，系統不僅無法糾正先前的偏見，反而會將其視為“真理”，形成惡性循環。更糟的是，算法模型的決策過程對求職者而言往往是一個“黑箱”，個人難以知曉自身被“異化”的原因，更遑論對歧視性決定提出質疑。

綜上所述，算法模型中的偏見已然成為智能招聘的倫理“死穴”。個人特征的過度量化、相關性與因果性的混淆、偏見的自我強化，共同構筑了一道“玻璃天花板”，無形中侵蝕著求職者的機會公平。對此，無論是算法的設計者還是使用者，都必須以高度的倫理敏感審慎對待，積極采取技術和管理上的應對之策，唯有如此方能最大限度規避模型偏見，確保錄用決策的公平公正。

（二）法律維度：個人信息保護制度的失靈

法律的精神，在于劃定個人權利的邊界，維系社會的公平正義。然而，面對智能招聘所引發的隱私挑戰，我國現行的個人信息保護制度卻顯得捉襟見肘、力有不逮。盡管現行的《網絡安全法》《個人信息保護法》為隱私保護提供了基本遵循，但對于人工智能應用的諸多場景，尤其是算法自動決策所引發的信息權益沖突，仍存在不少模糊地帶。

首先，在個人信息收集環節，現行立法雖確立了“合法、正當、必要”原則，但對于何種信息屬于招聘所必需，并無明確的判斷標準。對企業應告知的義務內容、告知方式、個人如何行使權利等，缺乏可操作的規范。這為企業過度收集求職者信息留下了空間。實際上，不少企業以提高招聘匹配度為由，在求職者不知情或未完全知情的情況下，就從多個渠道采集其個人信息，并據此進行大數據分析。求職者對信息的真實流向及后果難以一一知曉，遑論實現有效控制。其次，針對個人信息的使用，我國現行法律規定相對原則，尚未形成可操作的行為規范。這使得企業對求職者信息的二次利用、共享傳輸乃至商業化“變現”的邊界模糊不清，個人信息自決權淪為一紙空文。

事實上，真正觸及智能招聘核心的算法規制，至今仍是一片空白。從業機構對其所使用的智能系統，缺乏必要的透明度，求職者無從獲知決策可能存在的偏見與風險。而一旦求職者的隱私權益受到損害，現有的法律救濟渠道也存在諸多障礙。傳統的民事訴訟辦法在應對算法歧視時常常捉襟見肘，求職者往往難以舉證系統偏見的存在，維權成本高昂。而我國現有的《就業促進法》《勞動法》等對于智能招聘實踐的針對性也有欠缺，尚未形成有效的規制，難以形成有效震懾。可見，法律的滯后已成為隱私保護的掣肘所在。

更值得警惕的是，法律的缺位不僅造成了個人隱私的“無防御能力”，更可能引發一系列社會問題。數據權力的不平等正在加劇勞資雙方的結構性失衡。平臺壟斷下日益龐大的信息不對稱，使求職者在就業市場的議價能力進一步削弱。而算法歧視所引發的就業不公，從長遠來看也會侵蝕社會的公平正義，加劇不同群體間的數字鴻溝。由此可見，對智能招聘加強法律規制，不僅關乎隱私權這一具體人格利益的保護，更關系到整個就業市場的健康運行，乃至社會文明的進步。對此，立法者應以更前瞻的眼光審視這一問題，積極回應時代需求，加快相關領域的法治供給，用法治之力為科技向善保駕護航。

（三）企業維度：倫理操守的缺失與規制乏力

在智能招聘的生態體系中，企業無疑占據著核心位置。一方面，企業是智能招聘系統的設計者與使用者，算法模型及其決策結果直接影響求職者的切身利益。另一方面，企業掌握著海量的個人數據資源，其數據治理能力的高下直接關乎隱私保護的成敗。然而，縱觀當下智能招聘實踐，不少企業卻在倫理操守與自律意識上存在顯著缺失，未能有效履行起個人信息保護的主體責任。

追本溯源，企業倫理意識的淡漠與經濟邏輯的內在驅動密不可分。在市場競爭的壓力下，部分企業片面追求招聘效率的最大化，忽視了對候選人隱私權益的保護。一些企業為了不斷優化算法模型，提高招聘的“匹配度”，不惜高價從第三方數據中介購買求職者的消費、位置等海量信息，進行“大數據畫像”，而對其必要性與合理性則考慮不足。而出于降低系統開發成本的考慮，有的企業又急于將“參數化”的模型付諸應用，卻忽視了對其公平性、穩定性的驗證，更遑論對偏見風險的審慎評估。在這種急功近利的心態驅使下，求職者的隱私權益往往淪為企業逐利的“犧牲品”。

與此同時，企業自身的隱私保護能力建設也相對滯后。一些企業在求職者不知情的情況下，利用爬蟲軟件搜集其社交媒體信息，對其政治傾向、生活方式等敏感信息進行分析。這些行為已經逾越了合理與必要的邊界，侵蝕了個人對信息的控制權。不少企業尚未建立健全的數據安全管理制度，對員工的隱私保護意識培養不足，缺乏必要的技術與管理措施以防范數據泄露、非授權訪問等風險。而在人工智能系統的開發與應用中，考慮倫理因素、設置人文關懷的做法更是鳳毛麟角。許多企業將智能招聘系統視為單純的“效率工具”，忽視了對其社會效果的評估，更遑論將隱私保護、公平責任融入到技術設計的始終。

在法律缺位的背景下，企業自律的怠惰使個人隱私保護更加“群龍無首”。面對高度分散的行業格局，企業普遍缺乏履行社會責任的內生動力，更鮮有通過自我約束、抱團發展來共同維護行業生態。在缺乏外部監管和內部制衡的雙重真空下，企業利用信息優勢對勞動者形成“算法控制”，已是潛在的趨勢。由此，理性的技術應用讓位于短視的逐利沖動，倫理的缺失與規制的乏力交織成智能招聘的隱私保護困局。

（四）個人維度：隱私意識淡薄與自我保護乏力

個人是隱私權的主體，其隱私保護意識和自我保護能力，從根本上決定了相關權益的實現程度。然而，在智能招聘語境下，求職者的主體意識往往異常淡薄，處于一種失語的“弱勢”地位。這種乏力感一方面源于個人對人工智能的認知局限，另一方面則根植于就業市場的結構性權力失衡。

客觀而言，對于智能招聘系統的運行機制，許多求職者知之甚少，因而難以判斷企業信息收集行為的邊界。在經濟下行、就業壓力加大的背景下，求職者更傾向于“用隱私換機會”，對平臺的過度索權缺乏抵制的動力。即便是對隱私權益有所顧慮，許多求職者也難以對強勢的平臺方提出“不同意”。畢竟，一個人孤立的抗爭很難撼動行業格局，反而可能錯失寶貴的就業機會。于是，在就業市場“用腳投票”的選擇空間被壓縮，隱私保護意識也隨之退居次要位置。

與此同時，面對智能化技術的日新月異，個人自我保護的能力也顯得捉襟見肘。受制于“信息繭房”效應，許多求職者往往難以全面了解企業的數據處理活動，更遑論對自身信息的去向進行掌控。而一旦隱私權益受到侵害，訴諸法律手段維權的成本高昂，舉證難度不小，這使得許多人只能“忍氣吞聲”，無力問責。更有甚者，一些缺乏獨立思考的求職者還可能完全信賴算法決策，對簡歷篩選、面試評估的結果照單全收，殊不知在看似中立的指標背后，偏見與歧視或許正暗流涌動。

可以說，個人隱私意識的淡漠已成為智能招聘時代隱私保護的軟肋所在。面對算法黑箱與信息繭房的雙重威脅，個人對自身權益的認知嚴重滯后，自我保護的意識和能力亟待提升。而這種局面的形成，既有社會觀念滯后、法律供給不足的深層根源，更離不開企業主導下“算法控制”的直接導向。個人的隱私權，終究還是嵌套在整個數字生態的權力結構之中。智能招聘工具又常以“用戶協議”的方式免除責任，個人往往在不知情或未完全知情的情況下“被默許”。這種看似“自愿”實則“被迫”的選擇，反映的是就業市場上技術與資本的結構性權力。對此，要從根本上喚醒個體對隱私的覺醒，塑造其自我保護的主體意識，此外還需推動法律、企業、社會等多方協同發力，為個人權利的實現創造良性的制度環境。

綜上所述，人工智能招聘所引發的個人隱私保護困局，既源于技術迭代中倫理“反射”的缺失，更根植于法律滯后與規則供給不足的現實窘境;既有企業逐利沖動下社會責任的失位，更緣于個人主體意識淡薄下權利話語的式微。可以說，這是一個多維度、系統性的難題，單一視角下的對策設計都可能治標不治本。對此，破解之道應立足更加開闊的格局，從法律完善、企業自治、個人賦權等多個層面系統施策，以期在創新與規制、效率與公平間達致動態均衡，開創個人隱私保護與人工智能健康發展共生共榮的新局面。

四、路徑選擇：以多元共治重塑隱私保護圖景

個人隱私保護從來都不是一道單選題，更無法由單一主體“包打天下”。在人工智能時代，面對智能招聘所引發的種種隱私困境，法律、企業、個人唯有形成合力，多管齊下、標本兼治，方能在激勵創新和維護公平間找準平衡，在效率提升與隱私安全間架起溝通的橋梁。

（一）立法引領：個人信息保護的制度化回應

法律是維護公平正義的壓艙石，個人隱私保護的有效實現，離不開立法的及時跟進和制度化供給。對此，應著眼于人工智能時代個人信息保護的新特點，加快相關領域的專門立法，為智能招聘活動劃定基本的行為邊界。

首先，應完善個人信息保護專門立法，為隱私保護提供基本遵循。一方面，要進一步明確企業收集使用求職者個人信息的法定邊界，將面部識別、心理測評等敏感信息納入重點監管對象，為過度采集和濫用劃定“紅線”。另一方面，要強化求職者對個人信息的知情權、訪問權、更正權等，賦予其對信息處理活動的實質控制權，而非僅停留于形式化的“告知—同意”。

其次，針對智能招聘領域，要進一步細化算法規制的行為規范。要明確規定企業應對其所使用的智能系統承擔必要的解釋義務，就其邏輯、標準等向求職者作基本說明。同時，針對算法的潛在風險，應當引入事前的倫理審查制度。由獨立的第三方機構對智能招聘工具進行全面評估，重點審查其匹配性、穩定性和偏見風險，并據此決定其是否適合投入使用。

再次，要進一步健全反就業歧視法，將算法偏見導致的系統性歧視納入規制范疇。應明確禁止智能招聘工具基于性別、年齡等敏感因素設置差別化標準。同時，針對算法歧視的特點完善舉證責任制度，降低勞動者的舉證難度。只要求職者初步證明受到差別對待，即應推定企業負有合理解釋的責任。

最后，要為隱私權益受損者提供多元、便捷的救濟渠道。可考慮設立專門的數據仲裁庭，由熟悉人工智能和法律的專業人士對相關糾紛進行裁斷。同時，要提高隱私侵權的違法成本，加大對違法企業的懲罰力度。對于情節嚴重、性質惡劣的違法行為，還可探索適用懲罰性賠償制度，以形成強有力的威懾。此外，鼓勵行業協會、消費者組織提起公益訴訟，借由社會力量的介入倒逼企業提升合規意識。

可以說，個人信息保護立法的完善，既是對問題癥結的回應，更蘊含著價值引領的意義。通過制度設計為企業行為劃定紅線，為個人權利救濟提供坦途，法律將推動形成科技向善、倫理內生的制度環境，進而引導智能招聘實現自我革新、自我規約，最終成為造福勞動者、造福社會的善治工具。

（二）企業自治：負責任的倫理實踐探索

在智能招聘生態中，企業無疑是隱私保護的關鍵角色。個人信息的收集與處理、智能系統的開發與應用，無不依仗其能動作為。因此，塑造企業負責任的行為模式，將隱私保護內化為企業運作的“基因”，是破解隱私困局的關鍵一環。

對此，企業應率先強化倫理意識，將隱私保護作為基本的價值追求，融入到智能招聘的全流程之中。要摒棄機械的“算法崇拜”，時刻保持對系統潛在風險的警惕，謹防效率與公平的失衡。要加強人工智能倫理原則的宣傳，提高全員的數據保護意識，并設立首席隱私官等專職崗位，明確相關部門的權責邊界。

在系統開發與應用的各環節，企業要率先做到對個人信息的最小化采集與必要性處理。避免從非必要渠道過度獲取求職者信息，杜絕未經授權的二次利用。要著力加強算法模型的去偏見化設計，完善樣本選擇、特征工程等環節，盡可能消除系統性歧視。在實際應用中，還應嵌入人工參與環節，對算法決策進行必要干預，防止片面依賴智能系統。

與此同時，企業還應做好個人信息的全流程管理，完善數據安全制度，加大技術投入，全面防范信息泄露等安全風險。當隱私事件發生時，要及時采取補救措施，主動向主管部門報告，盡最大努力降低對個人權益的損害。

更進一步，企業應主動承擔社會責任，在行業自律、倫理共識的形塑中發揮表率作用。可牽頭制定智能招聘領域的行業公約，倡導負責任的數據倫理實踐。定期發布透明度報告，主動接受社會監督。積極參與相關政策、標準的制定，貢獻企業的智慧和經驗。如此，方能推動形成良性健康的行業生態，實現企業發展與隱私保護的雙贏。

總的來看，將隱私保護融入企業的血脈，關鍵在于擺正技術應用的價值導向。企業要立足更加長遠的視角，將隱私保護視為踐行社會責任、贏得公眾信任的必由之路，而非單純的成本負擔。唯有如此，方能真正樹立以人為本的理念，在市場競爭中贏得先機、贏得尊重。而這，既是企業自身高質量發展的需要，更是智能時代企業公民應盡的道義擔當。

（三）個人賦能：隱私保護意識的覺醒

隱私保護的落腳點在于個人權利的實現，這離不開求職者主體意識的覺醒和自我保護能力的提升。從更深層次看，個人的隱私意識和企業倫理操守、社會文明進步息息相關。對此，要多管齊下，推動形成個人、企業、社會的協同聯動，為個人隱私筑牢“防火墻”。

首先，個人要主動強化隱私保護意識，提高對自身信息的掌控能力。面對平臺采集個人信息的要求，要學會甄別其正當性，對超范圍索取說“不”。對于自身信息的流向、用途等，要主動行使知情權，而不是被動接受“不可協商”的隱私政策。同時，個人要加強對人工智能的科學認知，既要善用其便利，又要理性看待其局限，避免盲從算法決策。

其次，要通過普法宣傳等多種形式，營造個人隱私保護的社會氛圍。利用新媒體平臺加強隱私保護知識的科普，提高公眾對自身權益的認知水平。鼓勵消費者組織等開展形式多樣的宣傳教育活動，推動個人信息保護意識融入社會肌理。

再次，完善隱私權益救濟機制，切實保障個人權利。暢通個人投訴、舉報渠道，強化執法部門對相關案件的辦理力度。降低隱私維權的制度成本，為個人通過訴訟、仲裁等方式維護權益提供必要的法律援助和技術支持。此外，還可發揮行業協會作用，搭建個人隱私維權的溝通平臺，便于個人表達訴求、解決糾紛。

可以說，提升個人隱私意識絕非一蹴而就，更非單打獨斗。它需要教育的熏陶，需要法律的保障，更需要社會文明進步的持續滋養。而個人維權的最終落腳點，還在于撬動整個數字生態的良性運轉。只有個人、企業、社會形成利益共同體，在權利與義務間找到平衡，才能攜手共建個人信息自主、數據利用有序、創新驅動發展的智能社會新圖景。

五、結語：在創新與規制間把握“度”

回望人工智能在招聘領域的應用歷程，效率提升與倫理挑戰可謂相伴相生。在這場悄然而至的變革中，技術創新重塑了組織“選才”的路徑，顛覆了個人就業的想象。然而，每一次技術進步的背后，倫理的拷問從未停歇。算法的泛化與決策的不透明，個人信息的過度采集與濫用，無一不警示我們審慎對待技術的邊界與“度”。隱私保護的意義，不僅在于捍衛個人尊嚴不受侵犯，更在于為人工智能的健康發展設置“安全閥”。

在智能時代，隱私保護不應是技術向前的“絆腳石”，也不能為逐利沖動讓步。對個人而言，要學會在信息共享與隱私保留之間尋找平衡，既要抓住智能紅利釋放的機遇，又要筑牢自我保護的防線。對企業來說，要在自主創新與倫理自律間把握“度”，將隱私保護內化于技術迭代、融入到管理提升的始終。對立法者和監管部門而言，要立足發展和規范并重，在鼓勵企業創新的同時，以必要的規則為隱私保護劃定基本邊界。如此，在法律的引領下，以企業為責任主體，以個人為參與主體，共同推進隱私保護事業，方能在人工智能的時代洪流中彰顯人本精神，實現包容、可信的技術治理。

可以預見，隨著人工智能技術的日新月異，智能招聘領域必將孕育更多的倫理難題，對隱私保護提出更高要求。對此，學界和實務界都還有很長的路要走。如何進一步優化算法模型、強化倫理審查，最大限度地規避系統性歧視？如何在跨場景數據整合應用中平衡創新與隱私的張力？面對智能招聘平臺跨境數據流動的現實需求，如何協調不同法域隱私保護規則的差異與沖突？所有這些，都有待學者和實踐者在未來攜手探索、深入求索。毫無疑問，隱私保護將是人工智能時代進步的重要倫理坐標。對于個人而言，隱私權的實現程度，很大程度上意味著人格尊嚴能否在智能時代得到守護;對于企業而言，能否推動形成負責任的隱私實踐，很大程度上決定了其能否在競爭中立于不敗之地;對于整個社會而言，隱私保護事業的進展情況，很大程度上反映了人工智能治理體系的成熟度。可以說，隱私保護是檢驗人工智能創新成果能否造福人類的試金石。在這一過程中，如何在效率與公平間把握平衡，在發展與規范間擇善而行，需要包括學界、產業界、立法者在內的各界群策群力、共同應對。

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責任編輯：周育平

收稿日期：2024-04-05

基金項目：湖南省一流課程（社會實踐類）“員工招聘與管理”（項目編號：湘教通[2021]28號）

作者簡介：雷淵智，男，湖南嘉禾人，湖南省市場監督管理局高級經濟師，湖南省政府立法專家，主要研究方向：市場監管；姜向陽，男，湖南湘陰人，湖南工商大學管理學院副教授，主要研究方向：人力資源管理。