NIKKEI——日本经济新闻中文版

　　在授信和人事等依靠负责人的经验和直觉的领域，出现了尝试把评分作为判断标准的行动。但是这种评分到底有多大可信度呢？眼下还看不到正确的答案。

　　担心遭到员工的反对

　　越来越多企业开始引入新系统，使用人工智能分析员工的邮件内容，预测违规迹象和离职的可能性。一家大型制药公司讨论把该系统作为防止研究数据泄露的杀手锏，但是有反对意见认为“员工得知自己将被监视后很可能强烈反对”，该公司最终放弃引入这一系统。即使通过数据分析能够提高业务效率，但如果损害了员工的工作积极性，将本末倒置。

　　利用人工智能分析公司内部人士调动情况的人力资源公司Recruit Career选择了“不过度依赖人工智能”的方式。

　　该公司通过自主的人工智能系统对员工的性格等进行分析，然后计算能力评分，并预测每个员工所适合的工作性质。例如“（某员工）能够发挥自身特色的是销售工作”。但是预测结果不会告知员工本人，仅供参考。人事部经理加藤宏纪表示，“越是重要的事越需要由人来决定”。

　　对此，不同的员工出现不同的意见。2018年秋季跳槽到该公司的女性（24岁）被分配到开拓新客户的销售部，这不是其所期望进入的部门。但是“意外地发现自己很适合拜访客户的销售工作”。一方面，被调到策划部门的30多岁男性则表示“公司认为我谨慎的性格适合这个岗位，但是我却不这么认为”。

　　在利用人工智能方面需要由人来作出判断和决定。3月，日本政府汇总的人工智能社会原则显示出“以人为本”的想法。利用由数据算出的评分的场合越多，人的责任反而越重。何时、何地、如何使用这种评分的判断变得越来越难。