您认为，与传统的人才测评方式（如面试、笔试）相比，AI测评工具在选拔准确性方面的主要优势是什么？
A. 完全消除人为偏见，实现绝对客观
B. 大幅提升评估效率，实现快速筛选
C. 基于海量数据进行深度学习，预测潜力更精准
D. 成本更低，无需专业测评师参与
在您看来，一个理想的企业人才梯队建设AI测评工具，应重点评估人才的哪些维度？（多选）
A. 专业技能与知识水平
B. 认知能力与学习潜力
C. 性格特质与价值观
D. 过往工作业绩与项目经验
E. 领导力与团队协作能力
F. 情绪稳定性与抗压能力
您认为，AI测评工具在预测候选人“未来岗位胜任力”和“发展潜力”时，最大的挑战或局限性是什么？
A. 数据质量与代表性不足，导致模型有偏差
B. 无法准确模拟复杂的人际互动和临场应变
C. 对“软技能”和隐性特质的量化评估困难
D. 技术黑箱，决策过程缺乏透明度和可解释性
请列举您所了解或使用过的AI测评工具在测评报告中通常包含的至少三项核心输出内容。
在将AI测评工具用于关键岗位（如高管后备）选拔时，您认为最合适的决策模式是？
A. 完全依赖AI测评结果，作为唯一决策依据
B. AI初筛，结合多轮深度面试和评估中心综合决定
C. 仅将AI测评作为参考，主要依赖传统选拔方法
D. 并行使用AI和传统方法，以AI结果为主进行决策
您认为，以下哪些因素会显著影响AI测评工具在企业内部的接受度和推广效果？（多选）
A. 测评结果与员工实际后续表现的吻合度（效度）
B. 工具的操作复杂度和用户体验
C. 数据安全与员工隐私保护措施
D. 公司高层管理者的支持与倡导
E. 测评成本与预算投入
F. 工具供应商的品牌和行业口碑
为提升AI测评工具的选拔准确性，除了优化算法模型，您认为在数据层面最需要加强的工作是什么？（请用一句话简述）
如果AI测评工具对某位高绩效员工的潜力评估分数较低，与管理者主观判断相悖，您认为应首先如何处理？
A. 相信AI的客观性，重新审视该员工的真实潜力
B. 质疑AI模型有问题，忽略该结果
C. 将该案例作为“异常值”反馈给工具供应商进行模型校准
D. 深入分析差异原因，检查评估维度、数据输入或情境特殊性
在人才梯队建设中，AI测评工具可以应用于以下哪些具体场景？（多选）
A. 校园招聘大规模筛选
B. 内部关键岗位继任者识别
C. 员工个性化学习路径推荐
D. 团队配置优化与风险诊断
E. 薪酬调整与晋升决策
F. 裁员名单的自动生成
请设想，到2026年，您期望AI测评工具在“效果与准确性”上取得的一项突破性进展是什么？
对于测评结果的“可解释性”，即让HR和管理者理解“为什么这个候选人得到这个分数”，您认为以下哪项最重要？
A. 提供清晰的能力维度得分和雷达图
B. 用自然语言生成个性化的评价描述
C. 展示影响得分的关键行为证据或数据点
D. 公开算法的数学模型和计算逻辑
为确保AI测评工具的长期效果，企业自身需要建立哪些配套机制？（多选）
A. 定期追踪被测评员工的长期绩效，验证效度
B. 设立专门的AI伦理委员会，审查测评的公平性
C. 对HR和管理者进行AI测评工具的使用培训
D. 将AI测评结果直接与奖惩制度强绑定
E. 建立员工对测评结果的申诉和复核通道
如果用一个百分比来估计，您认为到2026年，AI测评工具在贵公司（或您所在行业）人才选拔决策中的贡献度（参考权重）可能会达到多少？
展望未来，您认为AI测评工具的发展，最终会让人力资源管理者的角色发生怎样的根本性变化？
A. 被AI取代，人力资源部门大幅精简
B. 从事务性执行者转变为战略设计者和员工教练
C. 工作重心完全转向算法训练和数据标注
D. 变化不大，仍是传统人事管理工作的主导者