AI与就业：不仅要关注裁员，更要审视新增招聘
探讨引入AI与就业时，既要保护现有员工，也要兼顾新求职者的机会。本文将区分梳理招聘统计数据与《人工智能基本法》各自涵盖的范围。
商业从专家问卷调查引发的疑问
《首尔经济》于2026年9月6日报道的一项问卷调查显示，有82.7%的受访者认为不应放缓引入AI的步伐；同时，也有74.0%的受访者认为，在裁员等高风险人事决策上需要建立管控机制。
报道中介绍的调查对象包括企业劳务主管高管及大学教授等102名劳动领域专家。在解读此类结果时，必须同时审视受访者的范围，因为专家的意见并不能直接等同于全体劳动者的民意。
这两种回答其实可以并行不悖。我们可以将其理解为：既要积极利用AI，但在做出影响人类饭碗的判断时必须慎之又慎。
在这里，我想进一步提出一个问题：当我们观察对就业的影响时，是否既看到了在岗员工面临的解雇，也同样看到了面向未来人才的招聘计划？
用于日常业务与用于人事决策截然不同
在韩国银行2025年开展的家庭调查中，63.5%的劳动者表示正在使用生成式AI；若仅限定在工作用途，使用率也达到了51.8%。这也是我们在第206期中探讨过的内容。
这一数据表明AI已广泛融入个人日常业务，但这并不能说明员工的使用是否获得了公司批准，更无法反映AI是否已被用于招聘或绩效考核。
个人利用AI整理资料，与公司使用AI筛选应聘者，两者在决策对象与责任归属上有着本质区别。即便员工已经在私下使用AI，也不意味着组织可以免除制定引入准则的责任。允许使用的数据范围、人事业务的应用边界以及审核责任主体，依然需要明确界定。
因此，很难说关于引入速度的讨论已经尘埃落定。究竟在哪些业务中、以何种权限使用AI，依然是有待解决的核心课题。
招聘计划缩减统计所呈现的范围
韩国雇佣劳动部发布的2026年上半年《分职业企业劳动力调查》显示，截至4月1日，用工缺口为46.7万人。这是各企业在调查中表示维持正常经营所需的人数。而在同一调查中，第二至第三季度的招聘计划人数为46万人，同比减少了1.8%。
对比这两项数据，人们难免会思考所需人数与实际招聘计划之间的脱节。然而，某个时间节点的缺员人数与未来两个季度的招聘计划是截然不同的两项指标。我们无法将总体差额简单计算为某些企业刻意空缺的岗位数量。
在该调查同批发布的数据中，第一季度的实际招聘人数为136.8万人，同比反而增长了4.6%。可见实际招聘业绩与随后的招聘计划呈现出不同的走向。因此，不能将这份数据直接作为“韩国企业招聘全面萎缩”的论据。
在未招满员工的原因中，“缺乏符合要求工作经验的应聘者”占比最高，达到25.8%。这说明对从业经验的要求是造成招聘难的原因之一，但并不意味着所有企业都停止招收应届毕业生。
仅仅凭借这一统计数据，也无法将招聘计划缩减的原因单纯归咎于AI。我们还必须综合考量整体景气状况、业务前景、人工成本以及求职者与企业预期条件之间的差距。
必须同时关注青年招聘及其就业后的状况
韩国银行在2026年8月也发布过一项直接探讨AI与青年就业的研究。该研究利用国民年金参保人员数据及经济活动人口调查进行了深入分析。
研究指出，在AI暴露度较高的行业中，青年就业人数减少尤为明显。但值得注意的是，除了新增招聘减少外，研究还观察到了现有青年员工脱离岗位的现象。这与“就业结构变化仅仅通过缩减校招发生”的推断并不一致。
AI的具体应用方式也导致了差异。在业务自动化占比较高的行业中，青年就业降幅明显较大；而在主要将AI用于辅助人类工作的行业中，并未出现相同的规律。
韩国银行对此说明，不应将其单纯定性为AI带来的直接影响。因为疫情后过度招聘的结构调整、企业对熟练工的偏好以及企业内部培训机制的变化等因素，可能同时在发挥作用。
我在这里最为关注的，是青年开始步入职场、积累经验的机会。我认为，不仅要看现有的用工规模，更要审视谁能成为新员工加入组织，以及新加入的人能否在工作中获得学习与成长。
如何监管人事业务中的AI
韩国《人工智能基本法》第二条将涉及招聘、贷款审批等对个人权利与义务产生重大影响的判断或评估，纳入了高影响AI的应用范畴。仅仅因为法律条文中没有单独写明“解雇”一词，绝不能断定涉及解雇的AI系统就一定会排除在外。
第三十四条则要求提供相关AI或利用AI提供产品与服务的人工智能业务经营者，必须采取风险管理、解释说明方案、用户保护、人类管理与监督以及相关文件编制与保管等措施。其实施令第二十七条更是规定，履行上述措施的依据文件必须保存5年。
然而，我们绝不能将这里的人类管理与监督机械地理解为对所有雇佣决策都必须采取同等形式的最终批准义务。特定系统是否属于高影响AI，以及由谁承担何种义务，必须根据具体服务性质和角色分工进行审视。供应AI的企业与实际应用AI的用人单位，两者的责任也必须厘清界限。
法律上规定了管理义务是一回事，实际业务现场是否做到了充分解释与严密监督则是另一回事。对应聘者采用了何种评估标准、发现错误时由谁复核，以及能否从技术供应商处获取必要的核查资料，每一个环节都需要逐一确认。
Oswarld视角
我所担忧的，是舆论只聚焦于那些显而易见的决定。解雇往往伴随着正式通知与既定程序；相比之下，缩减招聘计划或推迟人员补充的决定，在外部却极难被察觉。
举例来说，部门可能会以AI已能处理部分日常工作为由，搁置团队的新增用人申请。这只是一种可能出现的决策示例，前面的统计数据并未具体测算做出此类决定的企业数量。
但我认为组织有必要对此进行自我审视。因为搁置招人的背后，究竟是因为实际工作量确实减少了，还是为了压缩成本，亦或是现有员工承担了更多工作负荷，其带来的影响截然不同。如果供新人边干边学的基层岗位持续减少，企业未来又该如何培养所必需的资深骨干？
对于人事与法务人员而言，必须同时审视应用于招聘与解雇中的AI判定标准与复核流程。绝不能因为单方面建立了保护机制，就忽视了另一维度的潜在风险。
我对管理层的建议是，不妨把所有“暂缓补员”的决策汇总起来进行系统复盘：究竟哪些部门出于什么原因修改了人员计划？留任员工的工作负荷与新进人才的培养机会又因此发生了怎样的转变？
在探讨AI对就业的影响时，单看裁员数量是远远不够的。只有将新增招聘、现有员工流失、实际业务形态以及培训成长机会结合起来通盘考量，才能真正看清正在发生的变革。我希望，那些尚未叩开职场大门的求职者所面临的机会，同样能够被纳入这场严肃的讨论之中。
参考资料与延伸阅读
- 《首尔经济》关于引入AI与解雇管控机制的调查报道及同一专题的样本说明 —— 2026年9月6日报道。
- 韩国雇佣劳动部，2026年上半年《分职业企业劳动力调查》 —— 可区分查看实际招聘、用工缺口及后续招聘计划。
- 韩国银行，AI的快速普及与生产率效应 —— 2025年劳动者AI使用情况调查。
- 韩国银行，关于青年就业萎缩与职业经历形成的研究 —— 2026年8月18日。综合分析了AI以外的原因以及招聘与离职变动。
- 《人工智能基本法》第二条、第三十四条及实施令第二十七条 —— 可查阅高影响AI的法定定义及经营者的管理与记录义务。
