​​AI招聘虽能提升效率，却暗藏算法偏见、隐私风险与公平性争议等核心问题​​。其依赖历史数据可能放大歧视，而自动化决策的“黑箱”特性让求职者难以申诉，同时人脸识别等技术的滥用加剧了个人信息泄露风险。

1. ​​算法偏见与歧视隐患​​
   AI筛选简历或视频面试时，若训练数据包含历史偏见（如性别、年龄歧视），算法会无意识延续这些不公。例如，某企业AI系统因学习过往招聘数据，导致女性简历评分普遍偏低。更隐蔽的是，开发者可能将主观偏好植入算法参数，形成“隐形门槛”。

2. ​​透明度缺失与“黑箱”困境​​
   求职者常因AI的自动化决策被拒，却无法获知具体原因。算法逻辑通常被企业视为商业机密，缺乏公开审查。例如，某候选人因语音分析得分低被淘汰，但AI未说明是语速、用词还是口音导致，剥夺了申诉机会。

3. ​​隐私侵犯与数据滥用​​
   AI面试需收集人脸、声纹等生物信息，部分企业未明确数据存储期限或使用范围。有案例显示，求职者面试视频被用于算法训练，甚至流入第三方平台。敏感信息一旦泄露，可能被用于精准诈骗或歧视性定价。

4. ​​社交隔阂与人性化缺失​​
   AI无法识别求职者的潜力、抗压能力等软性特质，可能筛掉“低学历高能力”者。例如，性格内向者因视频面试表情僵硬被误判为“缺乏沟通能力”，而传统HR可能通过追问发现其专业深度。

​​企业需平衡效率与伦理​​：引入第三方算法审计、明确数据使用边界，并保留人工复核权。求职者则应主动询问AI决策逻辑，警惕过度收集信息的面试平台。技术的终点应是公平，而非效率至上。