随着求职申请数量增加，人力资源（HR）团队开始使用筛选简历、为候选人排序或分析视频面试的人工智能工具。管理者的问题也日益明确：使用这些工具是否存在法律风险，应注意哪些事项？
这一话题在土耳其同样受到关注。2026年9月25日，土耳其个人数据保护局（Kişisel Verileri Koruma Kurumu，下称"数据保护局"）宣布，将与İbn Haldun大学于2026年12月3日至4日共同举办"就业中的人工智能与个人数据保护研讨会"。公告中突出的议题是隐私、歧视、透明度和问责。
数据证实这一问题在实践中真实存在。根据TÜİK（土耳其统计局）2026年10月2日发布的公报，在使用人工智能的企业中，有16.6%表示利用这些技术处理个人数据，例如性别、年龄、教育程度或面部图像。在尚未使用但正在考虑使用人工智能的企业中，66.4%将法律后果的不确定性、65.4%将数据保护和隐私顾虑列为不使用的原因。
本文考察三部文本：第6701号法律（土耳其人权与平等机构法）中的禁止歧视规定、第6698号法律（KVKK，土耳其个人数据保护法），以及适用于在欧盟评估候选人的公司的EU AI Act。
禁止歧视的规定明确涵盖招聘
《土耳其人权与平等机构法》（第6701号法律，下称"该机构"）第6条规定，雇主及其授权的任何人，在包括获取信息、申请、选拔标准和录用条件在内的任何与工作相关的流程中，不得歧视求职者。该条同样适用于招聘广告。该法第3条禁止基于性别、民族出身、婚姻状况、健康状况、残疾和年龄等理由的歧视。
对人工智能而言最重要的概念是间接歧视。该法将其定义为：表面上看似无歧视的做法，使某人因上述理由处于无法客观证明其合理性的不利地位。不向模型提供"年龄"或"性别"字段本身并不构成保障；毕业年份、职业空档期或住址等变量也可能把结果推向同一方向。评估关注的不是模型的输入，而是其对候选人产生的结果。
另有两项规定对雇主十分重要。第3条要求在禁止歧视方面负有责任的自然人和私法法人，在各自职权范围内采取发现和消除歧视所必需的措施。根据第21条，在向该机构提出的申请中，如果申请人提出了存在歧视的有力迹象，则证明不存在歧视的举证责任转移至另一方。因此，无法记录工具如何运作及其产生何种结果的雇主，可能处于不利地位。
KVKK：准确性、相称性、告知与异议
第6698号法律第4条规定的原则直接适用于候选人评估：数据必须准确，必要时保持更新；为特定且正当的目的而处理；并且与目的相关、有限且相称。向模型输入某一职位并不需要的社交媒体数据，可能因这些原则而受到质疑。
在视频面试分析中，特殊类别数据的风险同样值得注意。该法第6条将健康、外貌与着装、生物识别和基因数据视为特殊类别数据，原则上禁止处理；只有在该法列明的有限情形下才可处理。
在透明度方面，第10条要求在收集数据时，告知数据主体处理目的、数据将被传输给哪些方，以及收集方式和法律依据。在此框架下，候选人隐私声明应清楚说明存在人工智能辅助的预筛选。第11条(g)项则赋予个人对完全由自动化系统分析其数据而产生的不利结果提出异议的权利。在使用自动化筛选的情况下，应事先设计好可向谁、以何种方式提出此类异议。
当HR部门使用现成的语言模型为简历打分时，谁是数据控制者、如何选择法律依据，已在我们总结数据保护局生成式人工智能指南的内部政策文章中阐述，此处不再重复。
对在欧盟评估候选人的公司而言
EU AI Act附件III将用于招聘和选拔的系统列为高风险，尤其是投放定向招聘广告、分析和筛选申请以及评估候选人的系统。随着AI Omnibus（Digital Omnibus on AI）的通过，附件III系统相关规则的适用日期已推迟至2027年12月2日。该法对土耳其公司适用的情形及完整时间表，见我们关于AI Act时间表的文章。
有一项与招聘相关的规定并未推迟。该法第5条第1款(f)项禁止在工作场所和教育机构中使用人工智能推断人的情绪，医疗和安全目的除外；这些禁止性规定自2025年2月2日起已经适用。欧盟委员会关于禁止性做法的非约束性指南指出，"工作场所"的概念也涵盖处于选拔和招聘过程中的候选人，在招聘中使用情绪识别系统属于被禁止的行为。因此，声称能在视频面试中为候选人的热情或"真诚度"打分的工具，应谨慎审查。
高风险规则开始适用后，使用该系统的雇主（该法术语中的"部署者"）的义务列于第26条：
- 将人工监督交由具备必要能力、培训和权限的人员负责，
- 确保其所控制的输入数据与预期用途相关且具有足够的代表性，
- 在工作场所使用该系统之前，告知员工代表和受影响的员工，
- 对于作出或协助作出涉及自然人决定的系统，告知相关人员正在使用该系统。
第86条还规定，对于基于附件III系统输出、并对个人产生重大影响的决定，个人有权就人工智能系统在决定中的作用及决定的主要要素获得解释。
招聘中使用人工智能的检查清单
以下步骤是根据上述规定得出的初步框架：
- 建立清单。 列出您的申请人系统、招聘发布平台和面试工具中启用了哪些人工智能功能，包括内嵌功能。
- 了解工具测量什么。 以书面形式要求供应商说明评分所用的变量，以及是否进行任何情绪、面部或声音分析。
- 比较不同群体的结果。 定期按年龄、性别等受保护理由监测筛选通过率，并调查无法解释的差异。
- 将数据限定于职位所需。 只向模型提供工作所需的信息，并过滤掉包含特殊类别数据的字段。
- 在决策环节保留人工。 拒绝决定须经有能力的审核人员批准，不作出"完全自动化"的决定。
- 告知候选人并开放异议渠道。 在隐私声明中说明人工智能的使用，并明确如何提出异议。
- 记录一切。 保存工具版本、设置、监测结果和人工决定的记录；在涉及举证责任的争议中，这些记录是您唯一的依据。
结论
在招聘中使用人工智能本身并不违法；风险在于不了解工具测量什么、也不监测其结果就加以使用。根据土耳其法律，禁止歧视规定和KVKK当前即已适用；对于在欧盟评估候选人的公司，情绪识别禁令已经生效，而高风险义务将于2027年底到来。数据保护局12月的研讨会表明，这一话题仍将留在监管议程上。
最稳妥的起点是梳理正在使用的工具清单，并让HR、法务和信息技术团队坐到同一张桌子前。
为什么物流经验在此很重要。 物流和分销企业往往大批量、在季节性高峰期招聘。正是在这种情况下，自动化筛选最具吸引力，而群体之间无法解释的差距，若无人测量便会被忽视。上述检查清单中的控制措施，对任何管理过仓库的人来说都不陌生：清点在用的东西、为进入的东西制定规格、定期审查KPI、每个交接环节都有明确的负责人，以及经得起审计的记录。Orient Global的一位顾问拥有30多年运营、物流和供应链经验，包括在一家大型科技分销企业全面负责物流、仓储、技术服务和行政运营，管理全国性的仓储和运输业务，以及组建和领导100多人的团队。他是一名工业工程师，通过人工智能和自动化将这种供应链管理纪律带给中小企业。认识我们的顾问。
本文仅供一般参考，不能替代法律意见。
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