过去几年间，人工智能（AI）在各行各业及工作场所的应用呈现爆发式增长。众多企业引入AI技术以优化招聘流程，期冀实现更公平高效的雇佣决策。尽管AI尚未如某些人期望的那样彻底消除招聘中的偏见，但雇主们或许尚未充分考量AI如何处理员工与求职者的数据。 若雇主未能严格确保其AI招聘工具不违反当地数据隐私法规，可能引发诸多数据隐私与安全问题。
人工智能的本质在于通过摄取和处理海量数据来"学习"。这意味着它必须收集并存储大量敏感的员工和候选人信息。因此，每当有人向公开可访问的人工智能系统输入数据或信息时，都存在机密信息被泄露的风险。 随着人工智能环境的快速发展与变革，雇主们还需应对错综复杂的数据隐私法规体系——这些法规规定了数据的使用与存储方式。部分州（如弗吉尼亚州）的隐私法（例如《弗吉尼亚消费者数据保护法》）将员工数据排除在监管要求之外，而加利福尼亚州等地区则通过《加州隐私权法案》要求企业向求职者披露数据处理实践信息。 若国会审议中的《美国隐私权法案》最终通过，将通过要求雇主向求职者及员工告知人工智能使用情况并提供退出选择权，整合各州法律碎片化现状。在此期间，尽管这些数据对招聘至关重要，雇主仍需同时防范安全漏洞并确保符合适用法律要求。
应对隐私问题
在将人工智能作为候选人评估工具实施之前，雇主需要了解该工具将收集何种信息。若使用外部供应商，应询问其是否建立了反偏见和隐私保护措施。 例如，《美国残疾人法案》（ADA）通常禁止雇主询问应聘者的身心残疾状况，并禁止将此类信息作为录用考量因素；若处理不当，雇主可能因人工智能软件收集特定应聘者信息并据此决定是否录用而面临诉讼风险。 因此，雇主必须确保所用人工智能工具仅收集必要数据，且避免向其提供任何不愿向第三方公开的信息。
随着人工智能技术的持续快速发展，企业应当避免采用那些为提高准确性而收集和判定私人或个人属性"替代变量"的人工智能系统——尽管目前尚无全面的指导方针。 某些人工智能软件宣称能通过面部识别判断求职者的性取向，或通过扫描社交媒体推断其种族或政治立场。尽管许多州级和联邦法院尚未出台相关立法规范此类信息的分析与应用，但鉴于人工智能技术的持续发展，雇主应秉持审慎原则，避免因歧视性招聘行为而承担法律责任。
对强有力的数据保护的需求
企业应确保实施先进的数据加密技术，以保护敏感信息并防范潜在的安全漏洞——这些漏洞可能导致企业因身份盗用或财务损失而承担法律责任。人工智能驱动的加密解决方案可与传统加密模型融合，通过自动识别可疑数据访问模式来强化安全防护。 数据保护还需人工监督，以确保候选人和员工数据的安全。企业应制定并实施明确政策，规定哪些人员可常规访问员工及候选人数据、健康记录和生物识别数据。这包括提供人工智能系统使用培训，并执行例行审计以确保工具的公平性。
收获
与任何技术一样，雇主在使用人工智能系统时，应采取全面措施防止员工和求职者数据泄露。这包括与供应商讨论软件选项、限制数据收集范围、制定明确的人工智能使用政策、培训人力资源和招聘团队如何在合规前提下使用这些工具，并确保其具备强大的加密和数据保护保障措施。 最后，鉴于人工智能技术发展迅猛，企业需持续关注隐私与数据使用相关的立法动态，确保及时满足合规要求。
特别感谢福里律师事务所芝加哥办公室暑期实习律师梅雷迪思·麦克达菲对本文的贡献。
