算法是否正在主导人力资源决策？人工智能应用的劳动法和GDPR层面问题

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人工智能系统已不再仅仅是简化人力资源部门行政工作的实用程序。如今，这些系统被应用于诸多领域，例如发布招聘信息、寻找候选人、筛选简历、评估视频面试、衡量员工绩效、安排轮班、生成晋升建议以及预测员工流动率。.

人力资源专家无需逐一审阅数百份简历，即可借助人工智能对候选人进行评分。雇主可以分析员工过往的绩效数据，以确定哪些员工适合晋升。另一个系统可以根据员工的电子邮件、会议记录、任务完成情况和出勤数据，生成“生产力”或“离职风险”评分。.

虽然这些应用加快了业务流程，但也带来了严重的法律问题。由于人工智能的评估不准确或存在偏见，候选人可能无法被录用，员工可能无法获得晋升，奖金可能会被减少，甚至劳动合同可能会被终止。.

人工智能做出的决策虽然是技术性的，但并不能使其免受法律审查。雇主不能仅仅以“该决定是由人工智能做出的”为由，逃避歧视、侵犯个人数据或不公平解雇的责任。.

土耳其是否有专门针对人力资源领域人工智能的法律？

截至2026年7月31日，土耳其尚无全面规范人工智能（AI）在人力资源领域应用各个方面的综合性法律。目前，提交至土耳其大国民议会的AI法律提案正在委员会审议中。因此，人工智能在人力资源领域的应用主要依据现有的劳动法、个人数据保护法、合同法、反歧视法和基本权利法规进行评估。.

在此范围内要实施的主要规定如下：

第4857号劳动法
土耳其债法典第6098号
第6698号个人数据保护法
宪法中关于私人生活隐私、个人数据保护和平等的条款，
工作场所规章制度、集体谈判协议和个人雇佣合同。.

因此，虽然没有关于人工智能的具体法律，但这并不意味着雇主可以不受限制和不受监督地使用人工智能。.

人工智能可以在人力资源的哪些领域得到应用？

人工智能在人力资源领域有着广泛的应用。最常见的应用包括：

撰写招聘广告文案
候选人库筛选
简历分类
候选人将获得一个自动评定的适任性评分。
分析视频访谈，
外语或职业技能测试的评估
估算人员需求，
分配班次和任务
分析绩效数据，
准备晋升和加薪方案，
评估缺勤和员工流动风险
确定培训需求，
在纪律处分或解雇过程中进行风险分析。.

评估这些做法的合法性，应该根据它们对员工造成的后果，而不是根据所用技术的名称。.

人工智能仅仅生成通用招聘模板的法律效力，与它自动淘汰候选人、阻止其被录用的法律效力截然不同。在后一种情况下，系统做出的决定会直接影响一个人获得工作的机会。.

人工智能能否应用于招聘流程？

通常情况下，雇主在招聘过程中使用人工智能并不被禁止。但是，需要注意的是，在评估候选人申请的过程中会处理个人数据，这会影响候选人获得就业机会。.

候选人的姓名、联系方式、教育背景、工作经历、照片、出生日期、地址、过往工作单位、考试成绩和面试记录均属于个人数据。将这些信息上传至人工智能系统进行分析，并为候选人生成评分，构成《个人数据保护法》（KVKK）所指的数据处理活动。.

雇主应仅收集招聘所需的必要信息。基于与求职者是否适合该职位无直接关联的个人信息、社交媒体习惯、家庭关系或个人偏好来评估求职者，可能违反比例原则。.

土耳其《义务法》第419条规定，员工的个人数据只能用于评估其是否胜任工作或履行劳动合同所必需的范围。这一规定也为求职者设定了一项重要的法律限制。.

例如，会计职位候选人可以根据其会计知识、经验和专业能力进行评估。然而，如果系统仅凭候选人的面部表情就得出其“不忠诚”、“压力过大”、“不适合领导”或“有离职倾向”的结论，则可能在科学可靠性和法律比例方面引发严重问题。.

简历筛选系统会导致歧视吗？

人工智能系统主要通过学习历史数据来获取知识。如果雇主过去雇佣的大部分员工都来自特定的年龄、性别、教育背景或社交圈，那么系统可能会将这些特征作为成功员工的画像进行评估。.

在这种情况下，即使算法没有明确收到“排除女性候选人”的指令，它仍然可能根据过往数据给女性候选人打低分。同样，年龄、残疾、居住地、毕业院校或简历中的工作空档期都可能间接导致歧视。.

《劳动法》第4857号第五条禁止在雇佣关系中基于语言、种族、肤色、性别、残疾、政治见解、哲学信仰、宗教、教派及类似理由进行歧视。平等对待的义务不仅涵盖人力资源部门员工的直接决定，也涵盖代表雇主使用的算法系统的结果。.

雇主声称不了解算法运作原理并不能免除其责任。雇主是选择系统、向系统提供候选人数据并执行系统推荐结果的一方。.

因此，雇主；

系统训练使用了哪些数据？
你使用什么标准来评分？
它是否系统性地对某些群体造成不利影响，
所采用的标准是否真的与工作相关

应该对此进行调查。.

人工智能能否分析候选人的社交媒体账户？

候选人的社交媒体账户是公开的，但这并不意味着雇主可以使用人工智能无限制地收集和分析这些账户上的所有信息。.

社交媒体账户可能包含候选人的政治观点、宗教信仰、健康状况、工会成员身份、家庭生活或性生活等信息。其中相当一部分信息构成敏感个人数据。.

根据《个人数据保护法》（KVKK）第6条，种族、民族血统、政治观点、哲学信仰、宗教、教派、外貌和服饰、社团或工会成员身份、健康状况、性生活、犯罪记录、安全措施以及生物识别数据均属于特殊类别的个人数据。此类数据的处理须遵守更为严格的规定。.

雇主使用全面的社交媒体分析系统来扫描候选人的个人生活，而不是他们的职业人脉或公开的职业帖子，这可能被认为与招聘目的无关或不相称。.

使用人工智能分析视频面试是否合法？

一些人工智能系统会在视频面试中分析候选人的语气、面部表情、用词和眼神交流，从而生成性格或匹配度评分。.

这种做法存在多项法律风险。.

首先，候选人的图像和声音属于个人数据。如果通过面部特征或语音模式来确定个人身份，则可能需要进行生物识别数据处理。.

其次，仅凭面部表情来推断诚实度、责任心、压力水平或领导能力，对于每位候选人而言，结果可能并不可靠。文化差异、残疾、语言障碍、自闭症谱系障碍、焦虑或技术连接问题都可能导致候选人的得分偏低。.

在比较法中，欧盟人工智能条例禁止在工作场所使用人工智能提取人类情感，但出于医疗或安全目的的有限例外情况除外。.

虽然这项规定可能并非在所有情况下都直接适用于土耳其雇主，但它很重要，因为它表明了人力资源中的情感分析系统固有的基本权利侵犯和歧视风险。.

在什么情况下可以处理员工的个人数据？

根据土耳其个人数据保护法 (KVKK)，使用人工智能系统分析员工的绩效、缺勤、培训、工资、健康或纪律信息构成个人数据处理。.

雇主必须首先依据《个人数据保护法》（KVKK）第5条（如果涉及特殊类别的数据，则依据第6条）规定的处理条件。这一依据取决于具体情况；

法律中明确规定，
为订立或履行雇佣合同所必需，
雇主必须履行其法律义务。
权利的确立、行使或保护
只要不损害雇员的基本权利和自由以及雇主的合法利益，
有效的明确同意

有可能。.

然而，仅仅存在处理需求并不足以构成充分条件。根据《个人数据保护法》（KVKK）第4条，个人数据的处理必须合法、公平、准确，并在必要时保持最新，且必须出于特定、合法的目的，并以与目的相关、限度且相称的方式进行。数据存储时间不得超过必要期限。.

例如，销售额和客户满意度数据可用于计算奖金。然而，为了同样的目的而分析员工的所有电子邮件内容、私人信息、休息时间谈话以及持续的位置信息可能就有些过度了。.

员工的明确同意是否足够？

在人力资源流程中获得明确同意并不能使每项数据处理活动都符合法律规定。.

雇员与雇主之间存在经济和组织权力失衡。雇员可能担心，如果不同意，他们将无法获得聘用、晋升或失去工作。在这种情况下，同意是否真正出于自愿就变得值得商榷。.

个人数据保护委员会在其关于工作场所工时生物识别数据处理的第2026/921号原则性决定中，强调了雇主与雇员关系中的权力失衡以及比例原则。委员会承认，即使获得明确同意，处理生物识别数据仍可能构成过度处理，尽管存在侵入性更小的方法。.

因此，雇主在雇佣合同中加入诸如“雇员同意其所有个人数据可用于人工智能系统”之类的一般条款是不够的。.

同意;

它应该与某个特定主题相关。
它必须能经受雷击。
这一定是自愿给予的。
不应为了多种数据处理目的而批量收集数据。
在未获得同意的情况下，不应给员工造成不必要的伤害。.

人工智能能否衡量员工绩效？

人工智能可以作为绩效评估的辅助工具。然而，绩效不能仅仅用诸如电脑使用时间、电子邮件发送数量或键盘操作次数等量化数据来衡量。.

员工在屏幕前花费的时间越长，并不一定意味着他们的工作效率就越高。诸如研究、思考、打电话、开会、团队合作和客户关系维护等活动，都可能被系统视为低效时间。.

如果在绩效评估中使用人工智能系统；

评判标准应与工作相关。
应该事先向员工解释清楚。
确保数据准确且最新。
评估系统的误差范围，
为了让员工能够发表声明，
最终决定将由授权人员审核。

有必要。.

雇主不能追溯更改绩效考核标准。员工必须能够预见其行为的后果。.

晋升、薪资和奖金的决定可以交给算法来做吗？

人工智能系统可以对员工进行比较，并提出晋升或奖金建议。然而，该系统对历史数据的使用可能会导致过去不平等现象的重现。.

例如，如果往年男性员工大多被任命为管理职位，算法可能会直接或间接地将男性身份与管理成功联系起来。休产假或育儿假的员工可能会被系统视为出勤率较低。.

因此，算法推荐不应成为晋升、薪资和奖金决策的唯一决定因素。对从事相同工作、绩效相近的员工，在没有客观依据的情况下给予不同的结果，可能违反劳动法中的平等对待原则。.

如果无法解释员工得分低或未被列入晋升名单的原因，那么系统的问责制也会受到影响。.

完全自动化决策是否可行？

根据《个人数据保护法》（KVKK）第 11 条规定，数据主体有权反对仅通过自动化系统分析处理的数据而产生的对其不利的结果。.

这项权利在人力资源方面尤为重要。人工智能系统；

自动淘汰候选人
考虑到该员工表现不佳，
减少奖金资格，
驳回了他的晋升申请。
被安排在不利的班次中，
关于开展纪律调查的提议
裁员名单再添新成员

这可能会产生不利后果。.

雇主不能仅仅通过在系统中加入象征性的人工审批就声称提供了真正的人工监督。如果人力资源专员未经任何审核就批准了算法的结果，那么实际上该决定是由自动化系统做出的。.

为了有效进行人力资源控制，合格人员必须：

系统可以改变其推荐结果。
能够分析所使用的数据，
为了评估该员工的陈述，
该系统应能够评估出现错误或歧视的可能性。
它可以作为最终决策的依据。

有必要。.

能否根据人工智能研究的结果解雇员工？

人工智能生成的绩效或风险评分本身不应被视为终止雇佣合同的充分理由。.

如果受劳动保障条款保护的劳动者因其行为或工作表现而被解雇，则适用《劳动法》第十八条及后续条款规定的正当理由、解雇程序和司法审查要求。根据《劳动法》第十九条，原则上，在因行为或工作表现而被解雇之前，应当听取劳动者的抗辩。.

雇主;

绩效指标是客观的，
该员工事先已被告知。
我们确认系统使用的数据是准确的。
该员工获得了合理的改进机会。
确保同类员工受到同等对待。
终止合同是合理的。

应该公之于众。.

诸如“人工智能预测该员工未来表现不佳”之类的理由是基于假设性评估，而非真实具体的绩效问题。仅凭这种预测不太可能构成有效的解雇理由。.

由于雇主对终止雇佣关系拥有最终决定权，因此由算法错误引起的法律后果也将由雇主承担责任。.

员工跟踪与人工智能的应用

人力资源系统可以分析员工的电脑活动、电子邮件往来、上下班时间、位置、摄像头录像或会议中的行为。.

然而，雇主的管理权并不赋予其无限的权力来监督员工。.

土耳其《义务法》第417条规定，雇主有义务保护和尊重雇员的人格。雇主有义务确保工作环境符合工作场所诚信原则。.

为了使执法程序合法；

必须有具体且正当的目的。
应事先通知该员工。
监测应当是必要且适度的。
应该考虑采用侵入性更小的方法。
收集到的数据不应用于预期用途之外的其他用途。
储存时间应有所限制。
必须防止未经授权的访问。.

如果安全摄像头系统后来被用于分析员工的休息时间或面部表情，则可能导致数据被用于其预期用途之外的其他目的。.

如何履行提供信息的义务？

雇主必须向求职者和员工提供关于人工智能使用的清晰易懂的信息。.

至少在信息文本中是这样；

所使用的人工智能系统的目的是：
处理的数据类别
数据处理的法律依据
数据可以传输给谁？
无论是否向国外转账，
储存时间，
无论是否进行自动化分析和评分，
研究结果将用于哪些人力资源决策？
相关人员的权利

应该解释一下。.

根据《个人数据保护法》（KVKK），告知义务必须在数据处理活动之前或最迟在获取数据时履行。告知文本不应与明确同意文本混淆，也不应以含糊不清的措辞向员工呈现。.

诸如“您的数据可能会作为人力资源活动的一部分进行处理”之类的笼统声明，可能无法充分解释候选人的视频录像将被用于性格分析，或者员工离职的风险将从他们的电子邮件中推断出来。.

谁负责外包人工智能服务？

雇主通常会从第三方技术公司购买人力资源软件。然而，外包这项服务并不能免除雇主的责任。.

雇主首先必须确定自己是数据控制者而软件公司是数据处理者，还是自己是独立的数据控制者。.

在服务合同中；

数据处理的目的，
软件提供商是否能够利用这些数据来训练自己的系统，
分包服务提供商
数据存储的国家/地区，
删除和退回程序
数据泄露事件中的通知义务
访问权限
审计和记录保存义务

必须对其进行明确规定。.

根据《个人数据保护法》（KVKK）第12条，数据控制者有义务采取必要的技术和管理措施，防止非法处理和访问个人数据，并确保数据的安全保存。数据控制者和数据处理者可以共同承担安全措施的责任。.

数据传输到国外的风险

如果人力资源软件的服务器位于国外，或者候选人和员工数据传输到国外的服务提供商，则《个人数据保护法》（KVKK）第 9 条也适用。.

对于跨境数据传输，资格认定可能需要具备适当的保障措施、标准合同、具有约束力的公司规则或其他法律规定的传输机制。数据传输制度已于2024年通过修订进行了重组。.

雇主通过获得员工的普遍明确同意来促成持续、定期的国际调动，并非总是稳妥的法律解决方案。首先，必须确定与调动性质相符的适当法律机制。.

欧盟人工智能法规如何评估人力资源？

欧盟人工智能法规将人力资源领域的一些人工智能应用归类为“高风险”系统。.

用于寻找或选择候选人、分析求职申请、评估候选人、做出晋升和解雇决定、分配任务以及监控员工绩效和行为的系统已被确定为高风险用例。.

在工作场所使用高风险系统的雇主必须告知员工和员工代表，按照说明使用该系统，确保合格的人员监督，验证输入是否适合预期用途，并保存系统记录。.

此外，对于基于某些高风险系统的输出结果而做出的、对个人具有法律或类似重大影响的决策，个人有权要求对系统在决策中的作用以及决策的基本要素做出清晰而有意义的解释。.

虽然这些规定可能并非直接适用于所有土耳其雇主，但对于在欧盟运营、正在评估欧盟候选国或提供欧盟相关服务的公司而言，应单独进行审查。这些规定也构成土耳其未来法律法规的重要标准。.

雇主适用的合法合规人工智能政策

想要在人力资源领域应用人工智能的企业不能仅仅购买软件，还必须制定企业人工智能使用政策。.

在本政策范围内；

必须确定哪些人力资源流程将采用人工智能。.
对于每一种用途，都必须确定其目的、法律依据和处理的数据类别。.
应调查是否存在特殊类别的个人数据正在被处理的情况。.
应就歧视风险和错误结果进行影响评估。.
应为应聘者和员工提供清晰明亮的照明。.
最终决定应接受主管当局的监督。.
应该给予员工提出异议和改正的机会。.
应与软件供应商签订包含数据保护条款的合同。.
必须建立向国外传输数据的机制。.
应定期对系统进行审核，以确保其准确性、安全性和非歧视性。.

此外，人力资源人员还应接受人工智能素养、个人数据安全和歧视风险方面的培训。.

结论

在人力资源领域使用人工智能并不违法。人工智能可以为雇主带来显著优势，例如对求职申请进行分类、确定员工培训需求、进行劳动力规划以及加快行政流程。.

然而，人力资源决策直接影响一个人的职业发展、经济前景和职业声誉。因此，人工智能的应用比一般的软件应用需要更加谨慎。.

雇主认为人工智能；

它不会产生歧视性结果，
它只处理必要的数据，
他并没有过度干涉员工的私生活。
它依法保护敏感个人数据。
他们的决策是透明且可验证的，
最终的人类控制权实际上是存在的。

应该能够证明这一点。.

诸如不录用候选人、不晋升员工或终止雇佣合同等重要决策，不能仅仅依靠算法评分。人工智能可以辅助人力资源专员的决策；然而，员工的法律未来最终责任仍在于雇主。.

总之，一个合法合理的模型不是代替人类做决定的算法；而是一个支持人类决策的人工智能系统，它应该是透明的、可衡量的、可审计的，并且接受质疑。.

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