核心观点在于，多数招聘系统优化的并非“用人质量（Quality of Hire）”，而是“候选人质量（Quality of Candidate）”。前者关注员工入职后的真实绩效与留任表现，后者仅预测谁更可能通过招聘流程。两者错位导致企业在提升筛选效率的同时，并未真正提升组织绩效，也加剧了社会对算法不公的质疑。作者认为，招聘技术必须将招聘前数据与入职后结果建立实证关联，转向预测实际工作表现。



作者：Steve Hunt

“本案涉及利用隐藏的人工智能技术，在求职者毫不知情的情况下收集其敏感且往往并不准确的信息，并根据所谓的‘成功可能性’将他们从0到5进行评分，从而影响其人生中最重要的决定之一——是否获得一份工作。”这段话摘自2026年针对某招聘技术公司的最新诉讼文件。

在任何时刻，全球都有数以百万计的人在寻找工作。这些人是否能够获得与自身兴趣、需求和能力相匹配的岗位，不仅影响他们个人的幸福感和家庭福祉，也直接影响雇佣他们的企业成功与否，甚至关系到所在国家的经济实力。不幸的是，许多招聘决策最终让不符合岗位要求的人获得工作，同时忽视了那些原本可能在岗位上表现出色的候选人。我们能否解决这一问题，其影响将不仅限于企业或个人层面，而是关乎整个社会。招聘技术将成为解决方案的一部分，但它同时也可能成为问题的一部分，关键差异在于企业如何使用这些技术，以及候选人如何看待它们。

招聘并不仅仅是一个商业问题，它本质上也是一个社会问题。健康的社会依赖健康的经济，而健康的经济依赖高效运作的劳动力市场，使企业能够雇到合适的人才，同时让个人获得有意义的工作机会。

当前劳动力市场正在发生深刻变化，在线招聘平台、AI生成简历以及就业不稳定性三者叠加，导致求职申请数量达到前所未有的水平。这既让企业更难找到真正合适的人才，也让优秀候选人更难在海量申请中脱颖而出。

借用《辛普森一家》中的一句话，“技术既是我们所有招聘问题的原因，也是解决方案”“technology is the cause of and solution to all of our hiring problems”。AI让生成和投递简历变得极其容易，这是申请量激增的重要原因之一，尽管许多领域真正具备资格的候选人比例反而在下降。一家不足30人的公司发布一个岗位，在一个月内就收到了超过15,000份申请，其中大多数甚至不具备最基本的技能要求。类似的情况在招聘者和人才获取负责人中已变得越来越常见。同时，AI也让伪造申请材料变得更加容易，这进一步加剧了候选人与岗位匹配的难度。

面对真实与虚假申请数量不断增长的局面，企业正在构建越来越复杂的招聘技术系统来进行筛选和排序。然而，利用复杂算法评估和排名候选人的做法往往会引发求职者的怀疑和不信任。这种情绪源于担忧，即招聘技术可能不恰当地阻碍了他们获得原本胜任的工作。显然，企业不可能在没有技术支持的情况下人工筛选成千上万份简历，合格候选人同样能从技术中受益，被系统从海量申请中识别出来。但如果我们不能解决公众对招聘技术的疑虑，就很可能在社会层面看到更强烈的抵制，包括诉讼和监管限制。

要改善候选人对招聘技术的感受，可以从三个方面入手：

将招聘技术的设计重点从“候选人质量”转向“用人质量”，提高透明度以帮助申请者理解并从招聘过程中学习，以及从候选人视角更好地传达招聘技术带来的益处。

所谓“用人质量”，是指员工在入职后为企业创造的实际价值，它依赖于使用能够预测入职后绩效和留任情况的数据进行筛选决策。人们或许会认为，大多数招聘技术的目标就是提升用人质量，但事实并非如此。现实中，大多数系统衡量的其实是“候选人质量”，也就是某个申请人通过招聘流程并被录用的概率。多数招聘技术预测的是“谁更容易被录用”，而不是“谁在入职后更成功”。

成为一个“好候选人”和成为一个“好员工”之间存在显著差异。好候选人可能具备让自己顺利通过面试的技能、社交能力和背景资源，而好员工则需要真正能够在工作中持续创造价值的能力。两者虽有重叠，但远非等同。招聘经理可能被外表形象、名校背景或知名公司经历所打动，但这些并不一定意味着优秀的工作表现。相反，一位社交表现普通但技术能力出色的人，可能在面试中显得逊色，却在实际岗位上表现卓越。招聘技术衡量内容与真正决定成功的因素之间的错位，正是社会质疑的核心。要建立对招聘技术的信任，企业必须停止仅评估候选人通过概率的系统，转而构建能够预测入职后绩效的解决方案，并将招聘前数据与入职后结果进行实证关联。这在现代云计算和AI条件下完全可行，只是企业需要从单纯追求效率转向追求效果。

从组织角度看，招聘是处理成千上万名申请者的流程，每个候选人只是众多之一；但从候选人角度看，这只是关于他们自己的唯一一次机会。候选人往往不知道有多少竞争者，却清楚自己被拒绝了，并可能觉得是被一个冷漠的算法草率地评判。招聘过程之所以显得不公平，并不一定是因为它真的不公平，而是因为候选人不了解其设计逻辑。招聘更像是一场竞赛而不是考试。成功的竞赛需要明确规则、清晰标准和可解释结果，让参与者知道为什么输赢，从而产生公平感并获得改进方向。然而，大多数高量招聘流程缺乏这种透明度，申请者既无法了解评估方式，也得不到有意义的反馈。要获得公众对招聘技术的接受度，企业必须提供更多信息，例如申请人数、使用的数据及其与岗位的相关性，以及未被录用的原因。只有在信任候选人的前提下建立透明机制，才能真正建立信任关系。

社会对招聘测评的认知同样存在偏差。许多人将测评视为就业障碍，但其最初目的是通过客观评价减少对背景、关系或社会身份的依赖，为更多人创造公平机会。设计良好的测评能够帮助企业更准确地将人匹配到合适岗位，并减少隐性偏见的影响。然而，人们往往只记得测评让自己失去机会，却忽视它带来的积极结果。行业需要更多展示测评如何帮助个人实现职业成功的案例，以重塑公众认知。

当招聘技术被正确设计和使用时，它能够带来更好的招聘决策，而更好的招聘决策将产生更满意、更高效的员工队伍、更成功的组织以及更强劲的经济。但目前人们仍将招聘技术视为仅服务于企业筛选的工具。如果这种对立认知得不到改变，我们很可能会看到更多诉讼和立法限制。随着申请量不断增长，招聘技术的重要性只会进一步提高，因此确保公众对其持积极态度符合所有人的利益。企业应更加重视真正预测工作表现的技术，并提高候选人对招聘流程的理解与认知。