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根据我们现在的观察 ， 目前AI与人的协作模式往往有两种 ， human in the loop ， 即每个流程闭环都需要人类的参与 。 human on the loop ， AI自动运行 ， 人类制止其中某些闭环或参与重要决策 。 在人力资源领域HR与AI的合作中 ， 还是以Human in the loop为主 。 背后是企业雇佣与裁员决策的复杂性 。 同时 ， 随着人与AI协作的加深 ， 也要求使用者与公众不要过度夸大、迷信AI ， 就像了解工具一样了解其局限性、优势 ， 也要求AI工程师进一步努力 ， 增加算法的透明度、可解释性 。
所以 ， 我们不用担心AI对于招聘市场的影响 ， 我们应该更加看到的是对招聘市场的好处 。
IT知识局主理人焦云鹏：
这几年 ， 数字化转型由“选择题”变为各行各业的“必答题” ， 如何利用数字技术推动业务转型是大部分企业迈向下一个发展阶段的重要战略议题 。 人工智能在招聘领域的应用 ， 其实是非常有意义的事情 ， 除了我们常说的智慧交通、智慧工厂、智慧城市等大领域外 ， 它让我们看到了人工智能在具体企业经营过程中细分场景应用的更多可能性；另一方面 ， 对于人员招聘过程中涉及的基础工作、固定流程 ， 引入人工智能无疑能减少不必要的成本投入 ， 但招聘本身不是冷冰冰的机器行为 ， 还是需要在不断磨合中融入更多的“人情味” ， 才能达到技术与企业双赢的局面 。
科技智谷文子：
在目前的发展阶段 ， 大规模重复性的活AI做的还是多一些 。 AI做完的东西 ， 人还是要起到一个监督完善的角色 。
其实AI应用里 ， 现在讨论的最多的就是采集数据的公平合理性 。 和别的AI一样 ， 在HR领域的应用 ， 要解决这个问题 ， 也是一个长期数据积累 ， 选择和模型调整的过程 。 每个领域的AI应用都有现阶段容易实现的部分和未来技术发展才可以更完善的部分 。 在目前的发展阶段 ， 大规模重复性的活AI做的还是多一些 ， 好一些 。 AI做完的东西 ， 人还是要起到一个监督完善的角色 。
零壹增长创始人罗超林：
AI+招聘有其存在的价值 。
招聘的痛点是什么？作为Boss直聘BOSS端重度用户的体验是 ， 匹配到尽可能符合招聘要求的求职人员 。 这里有两个环节需要解决：①平台尽可能的形成标准的岗位描述信息 ， 便于BOSS端进行描述与呈现；②围绕足够标准的岗位描述信息 ， 形成相对格式化的求职信息/表格 。
这里 ， 两端信息的标准化程度越高 ， 匹配效率越高 ， BOSS端遇到合适的求职人员几率更大；求职人员也可以更清楚知道与企业的匹配性 ， 进而增加双方的有效面试约见 。 这里 ， 我们是假设双方都按标准要求 ， 如实严格填写基础信息的 。

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面试后的结果 ， 平台需要引导双方进行面试后的反馈信息填写 ， 便于数据收集以及之后的AI学习+推荐 。 更进一步的录用以及离职信息 ， 如果可以得到企业的数据共享及借口 ， 更有助于对求职人员信息的真实有效性的判断 。 当然 ， 这里面有很多人性的问题需要攻克 。 这样 ， 一次完整的面试环节才算基本完成 ， AI的价值会更实用 。
招聘领域的用户需要怎样的AI？
BOSS端：用户简历信息真实程度；用户过往东家的客观点评 。
求职端：员工对企业的真实信息点评；尽可能清楚企业的招聘进度及反馈 。
个人对AI+招聘的远期思考是 ， AI解决两端的真实与信用问题 ， 进而提升匹配效率 ， 缩短求职入职过程 ， 期待了 。