招聘AI的VAP-PAP：简历筛选审计追踪的加密验证技术框架

1. 引言：招聘AI的可审计性危机

1.1 AI驱动招聘决策的规模

据估计，99%的财富500强公司目前在其招聘流程中使用某种形式的自动筛选。这些系统每天评估数百万候选人，做出影响个人生计、职业轨迹和经济流动性的重大决策。

然而，这些系统作为黑盒运行。当候选人被拒绝时，他们最多收到一个通用通知："经过仔细考虑，我们决定继续与其他候选人合作。"AI的实际推理仍然不透明。

1.2 根本问题

核心问题不仅仅是不透明性，而是不可验证性。当前的招聘AI系统：

1. 在个人候选人层面不记录决策理由
2. 使用允许事后修改的可变存储
3. 缺乏证明未被篡改的加密完整性
4. 无法证明相同的算法被一致应用
5. 没有机制进行独立第三方验证

1.3 飞行记录仪范式

在监管机构强制要求飞行数据记录仪——捕获飞机运行每个参数的防篡改设备——之后，航空安全发生了转变。影响基本权利的AI系统应该获得同等的问责基础设施。

VAP框架将这种"飞行记录仪"范式应用于AI决策。VAP-PAP专门针对面向公众的AI决策，包括就业。

2. 监管环境

2.1 EU AI法案：高风险分类

EU AI法案（Regulation 2024/1689）在附件III第4(a)点下明确将招聘AI归类为高风险：

"旨在用于自然人招聘或选拔的AI系统，特别是用于发布定向招聘广告、分析和筛选求职申请以及评估候选人的AI系统。"

2.2 适用要求

2.3 执行时间表和处罚

处罚：违反高风险AI义务可处以最高1500万欧元或年度全球营业额3%的罚款。

2.4 全球监管环境

3. 技术差距分析

3.1 当前系统缺陷

当前系统记录：

• ✓ 申请提交的时间戳
• ✓ 最终决定（通过/未通过/待定）
• ✓ 汇总指标

当前系统不记录：

• ✗ 每个候选人的特征提取输出
• ✗ 模型版本和配置哈希
• ✗ 个别特征对分数的贡献
• ✗ 人工审核覆盖详情
• ✗ 训练数据来源

3.2 法律后果

3.3 诉讼环境

4. VAP框架架构

可验证AI来源（VAP）框架提供：

1. 通过哈希链和数字签名的加密完整性
2. 通过同步时间戳和外部锚定的时间固定
3. 谁、什么、何时、为什么以及结果的来源追踪
4. 通过已发布证明的第三方可验证性
5. 针对不同高风险AI类别的特定领域配置文件

4.1 五层架构

5. PAP招聘配置文件规范

5.1 事件类型

5.2 决策事件示例

{
  "event_id": "019432ab-7c8d-7def-8123-456789abcdef",
  "event_type": "HIRING_DECISION_MADE",
  "timestamp": {
    "unix_ns": 1735689600000000000,
    "iso8601": "2026-01-04T12:00:00.000000Z",
    "precision": "MICROSECOND",
    "sync_status": "NTP_SYNCED"
  },
  "provenance": {
    "actor": {
      "type": "AI_MODEL",
      "identifier": "resume_scorer_v2.3.1",
      "model_config_hash": "sha256:a1b2c3d4e5f6..."
    },
    "action": {
      "decision": "PASS",
      "score": 0.82,
      "threshold_applied": 0.70,
      "contributing_factors": [
        {"factor": "relevant_experience_years", "contribution": 0.35, "direction": "POSITIVE"},
        {"factor": "skills_match_score", "contribution": 0.28, "direction": "POSITIVE"}
      ]
    }
  },
  "integrity": {
    "prev_hash": "sha3-256:789xyz...",
    "event_hash": "sha3-256:abc123...",
    "signature": "ed25519:..."
  },
  "explainability": {
    "method": "SHAP",
    "simplified_explanation": "基于您的经验与职位要求的高度匹配，您的申请已通过筛选。"
  }
}

6. 实施架构

6.1 Sidecar模式

VAP-PAP建议使用sidecar架构与现有招聘系统集成：

• 无需修改核心招聘应用程序
• 在API边界拦截决策事件
• 独立签名和链接事件
• 可以增量部署

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              现有招聘系统                                     │
│  [简历解析器] ──▶ [ML评分器] ──▶ [决策引擎]                 │
│                                              │               │
│                                      [API网关]               │
└──────────────────────────────────────────┼───────────────────┘
                                           │
                                   ┌───────▼───────┐
                                   │  PAP Sidecar  │
                                   │  • 日志记录器 │
                                   │  • 签名器     │
                                   │  • 链接器     │
                                   └───────┬───────┘
                                           │
                                   ┌───────▼───────┐
                                   │   外部        │
                                   │   锚定        │
                                   │  (RFC 3161)  │
                                   └───────────────┘

7. 加密组件

7.1 默克尔树锚定

8. GDPR兼容性：加密销毁

8.1 矛盾

GDPR Article 17确立了删除权。EU AI法案 Article 12要求日志保留。这两者似乎相互矛盾。

8.2 加密销毁解决方案

1. 个人数据使用每个候选人的密钥加密（AES-256-GCM）
2. 只有加密的密文包含在哈希链中
3. 在删除请求时，销毁加密密钥
4. 哈希链保持完整，但个人数据在数学上不可恢复

9. 可解释性集成

9.1 多层解释模型

9.2 支持的方法

10. 合规级别

10.1 监管映射

11. 参考实现

from vap_pap_hiring import HiringAuditLogger, CryptoShredder

# 初始化日志记录器
logger = HiringAuditLogger(
    signing_key=load_key_from_hsm(),
    anchor_client=RFC3161Client("https://freetsa.org/tsr"),
    storage=ImmutableStorage("s3://audit-logs/"),
    conformance_level="PAP-HIRING-2"
)

# 记录决策事件
event = logger.log_decision(
    candidate_id_hash=candidate_hash,
    job_requisition_id="JOB-2026-001",
    model_version="resume_scorer_v2.3.1",
    score=0.82,
    threshold=0.70,
    decision="PASS",
    contributing_factors=[
        {"factor": "experience", "contribution": 0.35, "direction": "POSITIVE"}
    ],
    explainability={
        "method": "SHAP",
        "simplified": "经验高度匹配"
    }
)

# 验证链完整性
assert logger.verify_chain()

# 处理GDPR删除
shredder.process_erasure_request(candidate_id)
assert logger.verify_chain()  # 链仍然有效

12. 部署考虑因素

13. 结论

EU AI法案的2026年8月截止日期为招聘AI运营商创造了紧迫的必要性。当前系统缺乏遵守Article 12（日志记录）、Article 14（人工监督）和Article 86（解释）要求的技术基础设施。

"无理由不决策。无证明不日志。"