Số phát hành: Số 16 - Tháng 6 - 2026Quản trị - Quản lý
Đạo đức AI trong tuyển dụng và đánh giá hiệu suất nhân sự
Xuất bản: tháng 8 3, 2026
doi:10.62831/nckh.2026.374.v1
Tóm tắt
AI. Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) đang tạo ra những thay đổi sâu rộng trong quản trị nguồn nhân lực hiện đại, đặc biệt trong hoạt động tuyển dụng và đánh giá hiệu suất nhân viên. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI cũng đặt ra nhiều vấn đề đạo đức như thiên vị thuật toán, thiếu minh bạch, xâm phạm quyền riêng tư và nguy cơ phân biệt đối xử trong môi trường lao động. Nghiên cứu này phân tích các khía cạnh đạo đức của AI trong tuyển dụng và đánh giá hiệu suất nhân viên được nhóm tác giả sử dụng dựa trên phương pháp tổng quan tài liệu. Kết quả nghiên cứu cho thấy, AI vừa tạo ra cơ hội nâng cao hiệu quả quản trị nhân sự vừa tiềm ẩn nhiều rủi ro về công bằng và trách nhiệm xã hội nếu thiếu cơ chế kiểm soát phù hợp. Từ đó, nhóm tác giả đề xuất các nguyên tắc xây dựng hệ thống AI có đạo đức trong quản trị nguồn nhân lực nhằm bảo đảm tính minh bạch, công bằng, nhân văn trong hoạt động doanh nghiệp và tổ chức nói chung.
Từ khóa
trí tuệ nhân tạođạo đức aituyển dụngquản trị nguồn nhân lực
Tài liệu tham khảo
1.
Acikgoz, Y., Davison, K. H., Compagnone, M., & Laske, M. (2020). Justice perceptions of artificial intelligence in selection. International Journal of Selection and Assessment, 28, 399-416. https://doi.org/10.1111/ijsa.12306
Alder, G. S., & Gilbert, J. (2006). Achieving ethics and fairness in hiring: Going beyond the law. Journal of Business Ethics, 68, 449-464. https://doi.org/10.1007/s10551-006-9039-z
Bartneck, C., Luetge, C., Wagner, A., & Welsh, S. (2021). An introduction to ethics in robotics and AI. Springer.
5.
Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. In Conference on Fairness, Accountability and Transparency (pp. 1-15). ACM.
6.
Dwork, C., Hardt, M., Pitassi, T., & Reingold, O. (2012). Fairness through awareness. In 3rd Innovations in Theoretical Computer Science Conference (pp. 214-226).
7.
Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., et al. (2018). AI4People-An ethical framework for a good AI society. Minds and Machines, 28, 689-707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5
Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? Business Horizons, 62, 15-25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004
Köchling, A., Riazy, S., Wehner, M. C., & Simbeck, K. (2020). Highly accurate, but still discriminatory. Business & Information Systems Engineering. https://doi.org/10.1007/s12599-020-00673-w
Leicht-Deobald, U., Busch, T., Schank, C., Weibel, A., Schafheitle, S., Wildhaber, I..(2019). The challenges of algorithm-based HR decision-making for personal integrity. Journal of Business Ethics, 160, 377-392. https://doi.org/10.1007/s10551-019-04204-w
Martin, K. (2018). Ethical implications and accountability of algorithms. Journal of Business Ethics, 160, 835-850. https://doi.org/10.1007/s10551-018-3921-3
Newman, D. T., Fast, N. J., & Harmon, D. J. (2020). When eliminating bias isn’t fair. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 160, 149–167. https://doi.org/10.1016/j.obhdp.2020.03.008
Nissenbaum, H. (2009). Privacy in context: Technology, policy, and the integrity of social life. Stanford University Press.
16.
Oswald, F. L., Behrend, T. S., Putka, D. J., & Sinar, E. (2020). Big data in industrial-organizational psychology and human resource management. Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior, 7, 505-533. https://doi.org/10.1146/annurev-orgpsych-032117-104553
Raghavan, M., Barocas, S., Kleinberg, J., & Levy, K. (2020). Mitigating bias in algorithmic hiring. In Conference on Fairness, Accountability, and Transparency.
18.
Schumann, C., Foster, J. S., Mattei, N., & Dickerson, J. P. (2020). We need fairness and explainability in algorithmic hiring. In AAMAS 2020.
19.
Suen, H.-Y., Chen, M. Y.-C., & Lu, S.-H. (2019). Does the use of synchrony and artificial intelligence in video interviews affect interview ratings and applicant attitudes? Computers in Human Behavior, 98, 93-101. https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.04.012
Tambe, P., Cappelli, P., & Yakubovich, V. (2019). Artificial intelligence in human resources management. California Management Review, 61, 15-42. https://doi.org/10.1177/0008125619867910
Van Nhan, N., Venessa, N., & Vincent, T. (2025). Artificial intelligence in human resource management and marketing: Opportunities, challenges and ethics. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15269224
Woods, S. A., Ahmed, S., Nikolaou, I., Costa, A. C., & Anderson, N. R. (2020). Personnel selection in the digital age. European Journal of Work and Organizational Psychology, 29, 64-77. https://doi.org/10.1080/1359432X.2019.1681401
