AI招聘与人事教材

目录

1. 如何使用本教材
2. 第 1 章 招聘公告与简历筛选输入

   招聘 AI 涉及的三类输入 · 招聘公告措辞中的歧视性表述 · 直接歧视与间接歧视 · 韩国《招聘程序法》的适用范围与基础审查资料 · 不得作为基础审查资料要求提供的信息 · 公告与实际劳动条件：禁止虚假招聘广告 · 甄选输入 AI 简历筛选系统的项目 · 代理变量（proxy）与间接歧视 · 自由叙述中的迂回信息 · AI 撰写公告与筛选标准的审核流程 · 将岗位相关性依据留存为书面文档 · 实际工作条件与歧视性表述的界限 · 优待表述与积极雇佣改善措施 · 各部法律的适用范围不同

3. 第 2 章 评估、面试与自动化决策

   自动化决定的定义 · 完全自动化与人工审查决定的边界 · 三项权利与例外 · 重大影响的认定 · 应当预先公开的事项 · 收到要求时的处理程序 · 优质说明的条件 · AI 面试与评估工具的效度 · 可解释性与可解读性 · 无障碍与合理便利 · 韩国《人工智能基本法》中的高影响领域与招聘 · 人工实质性审查的设计 · 同意能解决什么，不能解决什么 · 招聘代理与自动化决定的责任 · 改变自动化程度，义务也会随之改变

4. 第 3 章 应聘者与员工数据

   个人信息与可结合性 · 处理原则：目的、最小化、匿名 · 处理依据：凭何收集与使用 · 目的外使用与提供 · 敏感信息 · 固有标识信息与居民登录号 · 假名信息及其局限 · 委托处理与向第三方提供 · 跨境传输 · 保存期限与销毁 · 安全措施与访问记录 · 判断流程：是否可以将此数据输入该 AI · 确认供应商合同中的数据使用条件 · 在“抹去姓名”与“已匿名”之间 · 员工的同意有多自由 · 衍生数据的寿命

5. 第 4 章 人事运营与绩效管理业务

   人事运营中 AI 承担的工作与风险程度 · 绩效评价初稿：严格受限于依据 · 审核 AI 撰写的评价文案 · 反馈与面谈中的责任 · HR 聊天机器人的依据文档管理 · HR 聊天机器人与人事助手的查询权限 · 人事记录与审计追踪 · 员工监控的边界 · 根据监控结果采取措施时 · 禁止歧视高龄者与 AI 指标 · 禁止歧视残障人士与合理便利 · 平等待遇的基本原则 · 容易测量的指标沦为绩效的陷阱 · 监控目的为何容易泛化 · 自动化考评评语的分量

6. 第 5 章 公平性审查与治理

   公平性衡量什么 · 选拔率与选拔率比 · 4/5经验法则：表达了什么与未表达什么 · 样本量与统计学显著性 · 分阶段分析 · 错误的群体间差异 · 将审查结果转化为应对措施 · 审查周期与触发时机 · 用于审查的群体信息 · 要求供应商提供验证材料 · NIST AI RMF的四大功能 · 责任体系与运行规则 · 事故响应 · 为什么针对不同群体设定不同基准分并非解决之道 · 公平性指标良好并不意味着大功告成 · 治理并非一次性审批

7. 附录 A 术语表
8. 附录 B 自测答案与解析
9. 附录 C 考试当天指南
10. 附录 D 参考文档列表