第 1 章 招聘公告与简历筛选输入

学习目标

• 找出招聘公告中涉及年龄、性别、残疾的歧视性表述，并将其修改为以岗位要求为中心的语句。
• 区分韩国《招聘程序法》禁止作为基础审查资料要求提供的信息，并辨别哪些相同信息属于应在入职后收集的情况。
• 阐述直接歧视与间接歧视的区别，并说明在 AI 简历筛选中代理变量（proxy）引发间接歧视的过程。
• 将拟输入 AI 简历筛选系统的项目划分为岗位要求、入职后所需信息及岗位无关信息并进行甄选。
• 设计在发布与应用 AI 撰写的公告及筛选标准之前的人工审核流程。

引言

假设一家物流公司的招聘负责人在周五下午让生成式 AI“写一份门店管理岗位的招聘公告”。短短 30 秒内，一份通顺流畅的公告便出炉了。其中还包含了“年轻有活力的优秀人才”、“五官端正者优先”、“年薪处于行业顶尖水平”等表述。招聘负责人见文笔自然，正打算直接发布，但还是重新读了一遍。这三处表述可能分别触犯不同的法律：第一处是年龄问题，第二处是与岗位无关的外貌条件问题，第三处则是公示劳动条件与实际不符的问题。

AI 极擅长重现训练数据中常见的表达。若这些表达源于陈旧的惯例，惯例也同样会被重现。因此，在招聘中使用 AI 的组织最先应当具备的能力，并非挑选高规格模型的能力，而是由人依照法律与岗位要求对 AI 生成的公告与标准进行甄别过滤的能力。

本章探讨招聘流程的入口环节。首先学习如何识别招聘公告措辞中的歧视性表述，并梳理韩国《招聘程序法》禁止在应聘申请书中收集的信息。接着探讨在 AI 简历筛选中应当纳入什么、剔除什么，以及即使剔除受保护属性后歧视依然存在的根源——代理变量。最后建立针对 AI 生成的公告与标准的审核流程。

核心概念

招聘 AI 涉及的三类输入

在招聘中，AI 介入的入口主要有三个。第一是招聘公告，它决定了谁来应聘。第二是应聘申请表格式，它决定了要收集什么信息。第三是简历筛选标准与输入项目，它决定了在收集到的信息中依据哪些内容进行评估。

这三者按顺序层层产生影响。若公告中写明“30岁以下”，超过该年龄的人便会直接放弃应聘。若申请表中设有询问家人职业的栏目，该信息就会进入审查者的视线以及 AI 的输入端。若筛选标准对神似以往录用者的人给出高评价，过去的偏见便会原封不动地延续下去。因此，入口处的错误在后续环节极难修正。因为放弃应聘的人甚至连数据都不会留下。

招聘公告措辞中的歧视性表述

审阅招聘公告措辞时，需结合三部法律对照研读。

韩国《高龄者雇佣法》第4条之4第1款规定，用人单位在招募与录用中，无合理理由不得以年龄为由歧视劳动者或求职者。韩国《男女雇佣平等法》第7条第1款禁止在招募与录用中实行性别歧视，第2款规定不得提出或要求提供履行岗位职责所不需要的面貌、身高、体重等身体条件及未婚条件。韩国《禁止残疾人歧视法》将无正当理由明示或助长对残疾人不合理待遇的广告视作歧视（第4条第1款第4项），并禁止用人单位在招募与录用中歧视残疾人（第10条第1款）。

表格中将“职场新人优先”列入年龄栏的原因将在下一小节说明。在招聘公告和应聘指南中，最好设立供求职者申请考试或面试便利措施的通道。此时应询问需要何种便利措施，而非残疾的具体诊断病名，且该信息必须与评估资料分开管理。即使抹去具体数字，实质上筛选特定年龄层的表述仍构成年龄歧视问题。

直接歧视与间接歧视

直接歧视是指以受保护特征（年龄、性别、残疾等）为由区别对待，典型表现如“男性优先”。间接歧视则是指表面上对所有人适用相同标准，但特定群体明显更难满足该标准，从而导致对该群体产生不利后果的情形。

韩国法律对间接歧视作出了明确规定。

打个比方。若让所有应聘者统一参加“2分钟内爬完5楼楼梯”的测试，表面上看似公平。但如果是根本无需爬楼梯的办公室岗位，这一标准就会在与岗位职责无关的情况下筛除特定群体。反之，如果是每天都需要在登高设备上下攀爬的岗位，相同的测试则可构成正当的要求。对间接歧视的判定，需要结合结果的差异与标准的正当性综合衡量。

韩国《招聘程序法》的适用范围与基础审查资料

韩国《招聘程序法》适用于常态化雇用 30 人以上劳动者的企业或事业场所的招聘程序（第3条）。国家和地方自治团体录用公务员的情形除外。

该法将应聘阶段的文件划分为几类（第2条）。基础审查资料指应聘申请书、履历书、自我介绍书。证明资料指学位证明、工作经历证明、资格证书等用以证实基础审查资料所填事项的材料。深度审查资料指作品集、研究成果等能够考察实际能力的材料。这三者统称为招聘文件。这一分类在第 3 章讨论招聘文件的退还与销毁时将再次用到。

输入 AI 简历筛选工具的内容大多来自基础审查资料。因此，在基础审查资料中要求填写什么，直接决定了 AI 会审视什么。

不得作为基础审查资料要求提供的信息

韩国《招聘程序法》第4条之3禁止用人单位要求求职者在基础审查资料中填写、或以证明资料形式收集以下履行岗位职责所不需要的信息：

研读该条款时，有两点不容忽视。

第一，是**“履行该岗位职责所不需要的”**这一前提条件。若确实是履行岗位职责所必需的信息，则不属于本条款的禁止范畴。但其必要性依据必须有岗位分析作为支撑，且不得超出必要范围。尤其是原籍地、婚姻状况、家人的学历·职业·财产，在履行岗位职责中确有必要的情形极为罕见，因此绝不可对该除外但书作扩大解释。如果是搬运沉重设备进行高空作业的岗位，可以询问是否能够胜任该作业，但询问身高和体重属于凭此间接推测作业能力，超出了必要范围。

第二，是时间节点。该条款规制的是基础审查资料，即求职申请阶段的文件。如计算家属津贴等录用确定后劳动关系所需的信息，在入职手续办理过程中按目的所需范围收集即可。若借口津贴而在求职申请书中提前收集，就等于自找麻烦，带来该信息混入筛选环节的风险。

韩国《招聘程序法》并非唯一的评判标准。韩国《个人信息保护法》也规定只能收集符合目的所必需的最少个人信息，并将举证责任加于处理者（第16条）；且在无明文法律法规依据的情况下，不得仅凭求职者同意便收集居民登录号（第24条之2）。在审查应聘申请表格式时，需将两部法律结合研判。具体内容将在第 3 章中深入探讨。

根据政府官方说明（大韩民国政策简报“政策维基”《招聘程序法》条目），此处的原籍地指出生地和登记基准地（原户籍所在地）等，现居住地和毕业学校不属于禁止收集的对象，也可以要求附贴用于核验本人的证件照。然而，居住地与学校所在地可能成为推测原籍地或年龄的起代理作用的变量，而照片会直接展现外貌，因此即便收集了这些信息，在输入 AI 评估系统以及在审查界面中将其剔除也是更稳妥的做法。

公告与实际劳动条件：禁止虚假招聘广告

AI 有时会参考公开的市场数据，看似合理地虚构并填入年薪或工作形式。若这些数字与公司实际批准的条件不一致，就会产生问题。从一开始就刊登与事实不符的条件，可能构成韩国《职业安定法》第34条所禁止的虚假求人广告或提供虚假招聘条件；该法施行令第34条将劳动条件等与应聘时显著不符的广告，以及重要内容与事实不符的广告纳入其禁止范围。韩国《招聘程序法》第4条禁止以招聘为名发布虚假招聘广告（第1款），禁止无正当理由擅自向对求职者不利的方向变更招聘广告内容（第2款），并禁止在录用后无正当理由向不利方向变更招聘广告中所提的劳动条件（第3款）。此外，该条还禁止强迫求职者将招聘文件及相关知识产权归属于招聘方（第4款）。

实操原则非常简单。AI 初稿中的所有劳动条件，必须在与内部批准文件逐一对照之后方可发布。批准前应注明“面议”，切勿捏造数字。发布后若条件发生变动，须同步修改公告与求职者指引。

甄选输入 AI 简历筛选系统的项目

输入 AI 简历筛选工具的项目，可从三个维度进行划分与裁定。

进行此类划分时，需确认以下三点：① 若缺少该项目，是否就无法判断岗位要求；② 该项目是否与受保护属性（年龄、性别、残疾、原籍地等）存在强关联；③ 剔除该项目后，相同信息是否仍会从自由叙述中渗透进来。结论若为“非①且是②”，原则上应当予以剔除。结论若为“是①且是②”，则应在形成书面依据并按不同群体对结果进行监控的前提下审慎使用。

代理变量（proxy）与间接歧视

代理变量本身并非受保护属性，但因与受保护属性高度关联，结果上起到了变相反映该属性作用的变量。AI 模型擅长发掘输入项之间的模式，因此即便删除了性别列，只要存在与其他与性别相关的列，模型仍能借由这种关联得出相同的结果。

照片或视频中的外貌与其说是代理变量，不如说是直接暴露性别、年龄、残疾等属性的信息。为避免掺入与岗位无关的外貌评判，原则上应将其从评估输入中剔除。

NIST AI RMF 将 AI 偏见划分为系统性（systemic）、计算与统计性（computational and statistical）以及人类认知性（human-cognitive）偏见这三大类别。以往招聘结果中累积的偏差沉淀在数据中并迁移至模型，是典型的系统性偏见。此外，NIST 警告称，减少了有害偏见的系统未必就是公正的。绝非剔除单一变量就大功告成，还必须重新测定结果。

针对代理变量的处理，依变量所处的状态而有所不同。

人们常会产生“将邮政编码扩大归并到市·道一级是不是就没问题了”的想法，但即便进行归并，其关联性仍会大量残留。对于无关变量，原则上应直接剔除，而非修饰后勉强使用。

自由叙述中的迂回信息

即使在应聘申请表格式中删除了禁止项，相同信息有时仍会通过其他途径渗透进来。例如在自我介绍中混杂“在帮父亲打理公司时”等家庭信息，或在工作经历描述中显露结婚与生育的时间节点。AI 能够从这些自由叙述中读取此类信息并反映在评分中。

应对措施分为四层保障。第一，精心设计题目，避免自由叙述题目迂回打探禁止信息（“请描述成长环境”就是典型的迂回途径）。第二，在输入 AI 之前，利用规则或命名实体识别（自动查找姓名、校名、地名等专有名词的技术）工具，对显露姓名、校名、地名、家庭关系的表述进行遮蔽，即前置脱敏。脱敏并非万无一失，因此不能仅依赖这一道防线。第三，在 AI 评估提示词中明确要求不得将岗位要求以外的信息用于评估，并要求其引用原文给出评估依据，以便核实其立论根基。提示词指令无法完全约束模型的行为，因此需要第四步。第四，在试点评估中对比暴露了禁止信息的申请材料与未暴露者的得分，排查是否存在信息泄露偏颇。此外，为防范在申请材料中隐蔽潜藏面向 AI 的指令以操纵分数的提示词注入（OWASP LLM01:2025），应将申请材料正文作为参考数据而非系统指令进行隔离输入，对于得分异常偏高的情况务必核对原文。

AI 撰写公告与筛选标准的审核流程

对 AI 草案按以下顺序进行审核：

1. 对照岗位要求。 将公告与标准中的每一条要求语句与岗位分析结果逐行比对，对缺乏对应依据的要求予以标记。
2. 核查受保护属性。 排查涉及年龄、性别、婚姻、身体条件、残疾、原籍地的直接表述与间接表述（暗示年龄的措辞、令人联想到特定群体的措辞）。
3. 核对申请表项目。 确认韩国《招聘程序法》第4条之3所列的三大类信息未进入表格栏目或自由叙述题目中。
4. 核对劳动条件。 将年薪、工作时间、工作地点、雇佣形式与内部批准文件进行核对。
5. 记录审核情况。 详细记录修改内容、修改理由、审核人及审核日期。若同类问题反复出现，应在审核检查表中增设相应检查项。

请求 AI 协助审核时，切勿将最终裁定权交给 AI，而是让其仅负责查找疑似候选语句，这才是安全的做法。

请审查以下招聘公告草案。请勿做出判定，只需将可能符合下列项目的语句按原文逐字引用并列出清单：
1) 直接或间接指涉年龄、性别、婚姻、残疾、身体条件、原籍地的表述
2) 与所附岗位分析表的要求无关的资格·工作经历要求
3) 与所附内部批准劳动条件不一致的数字或条件
若无相应语句，请注明“无”。
<公告草案> ... </公告草案>
<岗位分析表> ... </岗位分析表>
<已批准劳动条件> ... </已批准劳动条件>

将岗位相关性依据留存为书面文档

在判定间接歧视时，能够成为免责出口的是足以“证明其正当性”的材料。针对每项要求，在一页纸内留存以下五项内容即可：要求语句、作为依据的岗位分析结果（从事何种业务、频次如何）、替代方案审查（是否存在排他性更低的替代方式）、各群体结果核查情况、下一次重新复核日期。韩国《男女雇佣平等法》第30条规定，在解决与本法相关的争议时，举证责任由用人单位承担。这意味着一旦缺乏书面凭证，就无法证明条件的合理正当性。该书面文档不仅是应对求职者或监管机构质疑时的答辩凭据，更是当要求年久失修不再契合实际时及时察觉的机制保障。

深入阅读

实际工作条件与歧视性表述的界限

并非所有条件都属于歧视性表述。如果在24小时运转的管制中心里，所有值班人员都按相同比例承担夜班轮换，那么“每月8次夜班轮换工作”就属于实际劳动条件，在公告中具体明确写出，反而能让应聘者作出准确判断。相反，同一份公告中的“年轻有拼劲的人才”则不是工作条件，而是对特定人员的偏好。

在年龄方面，法律也规定了例外情况。韩国《高龄者就业法》第4条之5规定：鉴于工作性质不可避免地需要特定年龄标准的情况、考虑工作年限的合理工资与福利待遇差异、依法设定退休年龄，以及为维持和促进特定年龄群体的就业而采取的支援措施，不视为年龄歧视。但“年轻的团队氛围”或“组织适应力”等理由，并不属于工作性质上不可避免的标准。

划定界限的问题有三个：该条件是否源于实际业务？是否对所有应聘者同等适用？若有人质疑其对特定群体不利，能否拿出依据？如果三个问题的回答均为“是”，那么与其直接删去，不如保留依据并具体写明，这样对应聘者更为公平。“因可能对特定群体不利，连实际条件也一并删掉”的好心建议，反而会导致应聘者在不了解劳动条件的情况下盲目应聘，从而引发另一种问题。

优待表述与积极雇佣改善措施

韩国《男女雇佣平等法》第2条第1项在歧视的定义中排除了“根据本法或其他法律采取积极雇佣改善措施的情况”，第3项则将积极雇佣改善措施定义为“为消除现存的男女雇佣歧视或促进雇佣平等而暂时优待特定性别的措施”。因此，并非所有性别优待表述都会受到相同的评判。

不过，这一例外仅适用于具备“暂时的”以及“消除雇佣歧视或促进雇佣平等”这一目的与性质的措施。AI习惯性加入的“男性优先”或“女性优先”等文案，若不属于此类措施的一部分，就不能适用该例外进行合理解释。若要使用优待表述，必须首先核实其属于何种改善措施并确认依据。

各部法律的适用范围不同

韩国《招聘程序法》适用于常雇员工30人以上的用人单位，但其他法律各自规定了不同的适用范围。即使因属于员工不足30人的用人单位而不适用《招聘程序法》第4条之3，禁止性别、年龄、残疾歧视的规定以及韩国《个人信息保护法》的最小化收集原则（第16条），仍会根据各部法律的适用范围产生问题。“我们公司规模小所以没关系”的判断，是将单一法律的适用范围扩大套用到所有法律的常见误区。在根据公司规模判断是否免除义务时，请务必核实各部法律的具体适用条款。

工作场景

榉树物产的公告审核

日用品流通企业“榉树物产”（常雇员工380人）的招聘负责人使用AI生成了物流中心行政管理岗的招聘公告初稿。初稿中包含了“熟悉数字化的20~30岁人群”、“细心女性应聘者优先”、“熟练使用Excel高级功能者”、“年薪4000万韩元以上”。

负责人按照审核流程展开工作。首先对照了岗位分析表。熟练使用Excel高级功能与库存报告编制工作直接相关，因而予以保留。“熟悉数字化的20~30岁人群”属于年龄表述，如果需要“数字化能力”，直接写明该能力即可。于是修改为“能使用库存管理系统和电子表格编制周报者”。“细心女性应聘者优先”是与公司的积极雇佣改善措施无关的习惯性文案，因此予以删除，并替换为“有发现并纠正数字错误经验者”。年薪因内部审批方案为3500万韩元，据此如实修改。

在审查会议上，被否决的选项也做了记录。仅删除“20~30岁”并改为“欢迎MZ世代”的提议，因实质上只是换了一种说法表达相同的年龄偏好，因而被否决；“公告保持原样，只在简历筛选时不看年龄即可”的提议，因无法防止应聘者放弃投递，同样被否决。最后，在审核清单中添加了“指代世代与年龄段的表述”和“性别优待表述”两项，以便从下一份AI初稿开始，就能在初始阶段过滤掉此类内容。

青麦食品的输入字段整理

食品制造企业“青麦食品”（常雇员工900人）在生产管理岗公开招聘中引入AI简历评估时，收到了供应商建议的18个输入字段。人事团队对照岗位分析表，将字段归为三类。

必备资格（食品卫生相关资格证书）、相关工作年限、生产设备操作经验、岗位任务测试成绩作为岗位要求予以保留。工资账户和紧急联系人决定在入职后收集。籍贯、婚姻状况、父母职业因属于韩国《招聘程序法》第4条之3所禁止的信息，从表格中予以删除。用于核实本人身份的证件照虽然保留在表格中，但在AI评估输入端和评审界面中予以屏蔽。

最棘手的是灰色地带。“毕业年份”几乎直接暴露了年龄，而且已另外收集了工作年限，对岗位判断毫无助益，于是决定剔除。对于“近3年职业空白期”，供应商虽然解释为“可预测生产现场管理绩效”，但公司从未用自身数据进行过验证，而且在试点数据中，存在职业空白期的应聘者多数为女性。人事团队既没有直接剔除该变量，也没有照搬使用，而是委托使用本公司生产管理岗位的绩效考核数据进行验证分析，在结果出来之前，不将包含该变量的分数用于淘汰决策。会议纪要中还记录了“仅凭预测过早离职难以证明与岗位的相关性”，以及“对于集中指向特定性别的变量，公司负有证明其正当性的责任”。“外部志愿服务时长”因缺乏与生产管理岗位的关联依据，且不同群体的参与机会存在差异，因而予以剔除。

最后，重新安排了再次进行试点评估的日程，用于对比字段整理前后各群体的通过率。若不确认剔除变量是否切实缩小了差距，整理工作就不能算真正完成。

易错点

• “只要删掉数字就行。” 即使将“30岁以下”改为“职场新人”，实质上仍是在筛选特定年龄层。无正当理由以年龄以外的标准导致对特定年龄群体产生尤为不利结果的，亦视为年龄歧视（韩国《高龄者就业法》第4条之4第2项）。
• “输入中去掉了受保护属性，所以不存在歧视。” 邮政编码、毕业年份、职业空白期等其他变量可能会间接反映这些属性。必须按群体对结果进行测量。
• “改为选填就没问题。” 只要有填写栏，就会有信息填入。与工作无关的信息，应直接取消输入栏。
• “核算补贴需要，所以在申请表中提前收集。” 劳动关系所需的信息，应在确认录用后在必要范围内收集。
• “哪怕是实际条件，只要可能造成不利就删掉。” 对所有人同等适用的实际工作条件，保留依据并具体写明反而更加公平。
• “保留公告内容，只在评审时不看即可。” 招聘发布阶段的歧视，已经对应聘者造成了劝退影响。
• “这是AI参考市场数据填写的年薪，仅供参考。” 公开发布的公告中的劳动条件属于公司的承诺。必须与内部审批条件进行核对。

要点速览

查阅官方文档

• 韩国《招聘程序法》第4条之3 — 查阅法律原文中明确不得作为基础审查资料要求的3类信息。
• 韩国《招聘程序法》第4条 — 确认关于禁止虚假招聘广告及对劳动条件作不利变更的规定。
• 韩国《高龄者就业法》第4条之4 — 阅读禁止年龄歧视的领域以及第2项的视为规定。
• 韩国《男女雇佣平等法》第2条 — 阅读歧视定义中包含的间接歧视及其例外规定。
• 韩国《男女雇佣平等法》第7条 — 确认关于招募与聘用环节的禁止事项。
• 韩国《禁止残疾人歧视法》第4条 — 确认歧视行为的7种类型及正当理由。
• NIST AI RMF — Characteristics of trustworthy AI — 阅读偏见的3个范畴以及“Fair – with Harmful Bias Managed”。

自测

1-1. 写出招聘过程中AI介入的三个入口，并说明其中哪个入口的错误在后续阶段中最难纠正，以及为什么。

1-2. 分别用一句话定义直接歧视与间接歧视，并写出间接歧视条款中普遍包含的至少一个“出口”表述。

1-3. 写出韩国《招聘程序法》第4条之3规定的三组禁止收集的信息，并区分说明该条款不适用的两种情形（属于法律适用范围之外的情形、属于履行职务所必需的信息的情形）。

1-4. 分别写出毕业年份、社团名称、履历空白期各自可能间接透露哪些受保护属性。

1-5. 说明为什么将可能成为代理变量的项目“按较宽区间合并使用”的提议难以成为解决方案。

1-6. 当生成式AI参考市场资料填入招聘公告中的年薪时，写出在发布前应当做的事情及其依据条款。

1-7. （设计）选择公司的一个岗位，设计一张表格将10个AI简历筛选输入项备选归为三类（岗位要求、入职后需要、与岗位无关），并针对一个分类模糊的输入项，写明应依据何种资料做出决定。

实操练习