更好的结合：量化 AI 辅助招聘的益处
计算与语言
2025-07-14 v1 计算机与社会
摘要
人工智能 (AI) 正在招聘领域中日益普及，但关于其对招聘效率和候选人筛选影响的实证证据仍显有限。我们随机将 37,000 名应聘者分配至传统招聘流程（简历筛选后跟随人工选择）或 AI 辅助招聘管道（包含人工评估前的初始 AI 驱动结构化视频面试）。来自两个轨道的候选人在最终阶段的人工面试中受到相同考核，面试官对早期选择方法一无所知。在 AI 辅助管道中，54% 的候选人通过最终面试，而传统管道仅有 34%，实现平均处理效应为 20 个百分点（标准误 12 个百分点）。五个月后，我们从 LinkedIn 收集了两组顶尖应聘者的个人资料，发现来自传统轨道的 18%（标准误 1.1%）的应聘者找到了新工作，而 AI 组为 23%（标准误 2.3%），两组就业概率差异为 5.9 个百分点（标准误 2.6 个百分点）。AI 系统倾向于选择年轻的应聘者，他们的经验较少且高级学历较少。我们分析 AI 生成的面试录音，以检视选择标准和对话动态。我们的发现助于理解 AI 技术如何影响招聘和人才获取中的决策，同时凸显了其潜在影响。
引用
@article{arxiv.2507.08029,
title = {Better Together: Quantifying the Benefits of AI-Assisted Recruitment},
author = {Ada Aka and Emil Palikot and Ali Ansari and Nima Yazdani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.08029},
year = {2025}
}