学术版 · 2026
本版的基础与宗旨
以批判性视角探讨技术、工作与专业责任之间的关系。
序言
人工智能已通过分类、预测和内容生成系统进入人员管理流程。使用人工智能并不会自动使决策变得客观，也不会自行提升就业质量。本书探讨这些工具在何种条件下，能够促进依据更充分、更透明、更负责任的管理。
人的尊严是核心准则。求职申请、绩效评价或职业历程，都不能脱离情境而简化为一个分数。审视一项任务能否自动化时，必须同时考察其目的是否正当、证据质量如何，以及当事人能否对结果提出异议。
导论与范围
本修订精简学术版以作者提供的原稿中的十章为基础展开，修正目录、删除重复内容，并以批判性论述替代宣传性表述。组织案例均作为教学假设呈现；对于无法提供文献依据的成功经验、访谈或合作，不作事实性归属。
本书涵盖信息系统、新兴技术、平台、绩效、招聘甄选、规划、敏捷方法、安全和工作的未来。问卷用于检验概念理解和讨论困境，不评价答题者的就业适任性、人格或道德价值。
阅读方法
各章分别指出概念、设计决策、风险及专业实践中值得思考的问题。应区分四个层面：技术上可行、实证上成立、组织上适宜及法律上允许。系统能够处理某种信号，并不证明该信号可以衡量所要评价的能力。
法律和方法论资料的链接列于书末。知名作者的札记提供思考的起点，而不是以权威论证代替证据。各译文属于自动生成的工作版本，须经过专业语言审校后，方可视为定稿。
操作性概念
信息系统组织数据和流程；预测模型依据学习到的模式估计结果；生成式工具产出看似合理、却可能包含错误的内容。自动化执行规则或动作，但不一定涉及机器学习。这些类别可以共存于同一平台。
本书所说的人工监督，是指具备审查或停止一项决策所需的信息、时间、专业能力和权限。在流程末尾增加一个人工签名，并不能保证有效审查。责任应在部署前明确，并贯穿整个生命周期。
问卷
本章理解 & 人力资源困境
困境题不设道德评分，也不用于评价求职申请。