本研究聚焦人工智能技术于招聘领域广泛渗透的现实背景，算法偏见、隐私侵犯、决策不透明及去人性化等伦理风险日益凸显，亟待系统审视与有效治理。论文核心解决如何精准识别AI驱动招聘流程中的关键伦理隐患并构建科学规避策略这一问题。深入剖析发现，算法因训练数据偏差易放大歧视导致不公平筛选，海量数据收集处理威胁候选人隐私安全，过度依赖算法评估忽视软技能与情境因素造成去人性化，决策“黑箱”特性剥夺申请者知情权与解释权。针对上述风险，治理路径需多维度协同：国家层面应加速制定AI招聘应用规范与审计标准；企业层面须设立伦理审查机制、实施算法偏见检测、保留人工最终决策权并提升决策可解释性；技术层面应推动可解释人工智能（XAI）研发，采用公平算法与多元化数据集进行训练。本研究意义在于填补AI招聘伦理风险系统性研究的相对空白，为政策制定者提供立法监管依据，指导企业负责任地部署AI招聘工具，推动招聘实践在提升效率与坚守伦理底线之间达成平衡，促进人机协作的健康发展。

AI技术驱动下招聘流程的伦理风险分析及规避策略