章 10
结论与路线图
从技术承诺走向可评价、负责任的专业实践。
10.1 论点综合
人工智能能够扩展分析能力，并减少某些行政任务。其价值取决于流程设计、数据质量和用途的正当性。收益必须在具体情境中得到证明，不能仅凭技术标签推导。
人员管理需要统筹效率、公平、隐私和参与。任何单一指标都不足以概括这些维度。决策应承认其中的张力，并解释如何考虑承担后果者的视角。
10.2 分阶段路线图
第一阶段识别需求并描述流程；第二阶段比较替代方案，并确定数据、责任和保障；第三阶段根据验收标准开展有限试点；第四阶段评价结果，决定扩大、修改或撤除。
这并非纯粹线性的顺序。复审可能要求重新界定目的，或选择另一方案。保留这种可能性是良好治理的标志，而不是项目失败。
10.3 责任与证据
每项重要决策都应有负责的个人或职能部门。文档应能够还原使用了哪些数据、采用了哪些标准，以及进行了哪些复审。目的是促进问责与学习。
证据必须同时包括有利结果和问题。只呈现精选改进的评价，会妨碍对方案作出判断。已知局限、不确定性和排除用途，都应像收益一样清楚地传达。
10.4 定期复审
定期复审考察系统是否仍然适用，以及使用条件是否变化。应审查错误、投诉、无障碍性、劳动影响和成本。频率取决于风险和流程变化速度。
事件与用户观察可能触发专项复审。团队应能够停止特定功能，而不丧失整个服务。干预能力是设计质量的一部分。
10.5 专业判断
人力资源的主要贡献，是持续支持有关工作与人员的负责任决策。技术可以提供信息，但无法自行决定哪些目标正当，也无法自行解决机会与责任如何分配。
做好人工智能准备的组织，应能够提问、验证、解释和纠正。坚持以人为中心，需要把这一意图转化为可验证程序。决定不使用某项工具，同样可以体现专业判断。
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。