数字化转型背景下,“推动产业数字化智能化改造”日益得到国家层面的重视。特别是新冠疫情爆发以来,“上云用数赋智”的倡议促进了人工智能、大数据、云计算等新兴技术为各类行业的赋能。同时,线上招聘系统逐渐普及,对于线上招聘系统的数字化与智能化提出了新的要求,并提供了大量数据支撑,求职招聘领域的数字化转型与智能化改造已成为大势所趋。目前,智能方法在求职招聘各环节中的应用都在不断进行探索与推广。但不可忽视,当下智能应用的发展还不够完善,相关的法律规范、行业标准也不够健全,容易潜藏数据滥用、数据安全、算法歧视等诸多问题,危害求职招聘过程的和谐公正,引发了众多社会科学及自然科学领域专家学者的重视与讨论。为了充分了解智能方法在求职招聘领域中的实际应用情况及问题风险,提出相应的发展与治理建议,本文进行了以下研究:首先,利用LDA主题模型进行主题挖掘,对于新闻资讯中关于智能求职招聘应用的舆论热点进行识别,并按照整体应用情况、应用类别与原理、应用风险与问题、对求职者及高校提出的应对建议四个维度进行总结归纳。其中,应用类别与原理方面,重点介绍了简历智能评估与筛选、智能化人才测评、问答机器人及AI面试等应用的具体原理;应用风险与问题方面,重点讨论了算法歧视、算法黑箱与不可解释性、隐私权及信息安全问题的产生原因及危害。其次,依托主题挖掘部分所得结果,针对求职者在求职过程中使用智能求职招聘应用的实际体验与感受展开问卷调研。可以发现,总体而言,求职者大多比较愿意尝试智能求职招聘类应用,但主动性并不强,且对于智能求职招聘类应用的准确性、公正性、科学性、安全性等方面有所怀疑,在各类应用实际使用中发现了或多或少的问题与缺陷。在此基础上,总结了相关应用发展建议:技术及设计层面,优化现有智能招聘应用,同时注重对智能求职应用的开拓;应用层面,将智能应用与人工招聘形式有机结合;监督规范层面,设立相应监督体系及标准规范。最后,根据主题挖掘及问卷调查研究中涉及到的智能方法运用于求职者招聘领域中已带来或可能带来的宏观风险与问题,提出以下治理建议:技术开发层面,增强技术开发风险防控,优化技术开发人员结构,实行长期技术跟踪;法律及行业监管层面,分别从各类应用及各类问题入手制定专门性法律法规,完善法律体系,并成立行业自律监管机构,增强行业自律;教育层面,提升开发人员的伦理道德及责任意识,提升技术使用方的技术应用及风险规避能力。