當(dāng)機(jī)器人成為“面試官”

一個(gè)月內(nèi)，圖圖完成了六場(chǎng)只有自己參加的面試。

點(diǎn)擊面試郵件鏈接，對(duì)著鏡頭回答三到六個(gè)問題，總耗時(shí)不到20分鐘——這是AI面試（人工智能面試）的流程。

(資料圖片)

面試結(jié)束后短短幾分鐘內(nèi)，一份百分制的成績(jī)單就和圖圖的簡(jiǎn)歷綁定在一起，被遞交給負(fù)責(zé)招聘的HR。

仿佛是流水線上的產(chǎn)品，求職者在機(jī)器精密復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析后，被打上“優(yōu)秀”或“不優(yōu)秀”的標(biāo)簽。只有通過(guò)機(jī)器的面試，他們才有機(jī)會(huì)見上真人面試官。

不少求職者試圖“討好”機(jī)器人。有人精心準(zhǔn)備面試題目庫(kù)，反復(fù)背誦；有人事前錄下練習(xí)片段，學(xué)習(xí)調(diào)整表情和語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)；有人在反復(fù)試錯(cuò)中摸索AI的“喜好”；還有人在不斷的失敗中自我懷疑。

李斯特為參加AI面試搜集的題庫(kù)及回答。受訪者供圖

只有一個(gè)人的面試

支起平板電腦，點(diǎn)開郵件鏈接，圖圖端坐在書桌前，在跳轉(zhuǎn)頁(yè)面中完成了信息確認(rèn)和人臉識(shí)別驗(yàn)證。

屏幕左側(cè)出現(xiàn)一個(gè)女性虛擬形象，短發(fā)，身穿職業(yè)裝，手里拿著紙和筆。她是這場(chǎng)面試的面試官，在正式開始前，虛擬人用電子合成聲，向圖圖介紹了如何錄制和作答時(shí)間等注意事項(xiàng)。

一共有三道題目。

第一道題目是自我介紹，虛擬面試官讀完題目后，圖圖有30秒時(shí)間來(lái)準(zhǔn)備，作答時(shí)間為2分鐘。

按下錄制按鈕，圖圖需要把臉放置在屏幕里提示的虛線框內(nèi)，不能太高，也不能太低，如果超出這個(gè)區(qū)域，屏幕立馬會(huì)彈出提醒。

圖圖看著對(duì)面的“非人類面試官”，莫名的緊張撲面而來(lái)。

“我甚至最簡(jiǎn)單的一句話都說(shuō)不出來(lái)”，第一道題目圖圖就卡殼了，2分鐘的作答時(shí)間顯得無(wú)比漫長(zhǎng)。

沉默中，她看著屏幕里虛擬面試官仍在點(diǎn)頭，露出弧度不變的微笑，“感覺她在嘲諷我，我更說(shuō)不出來(lái)了”。

圖圖覺得，在真人面試中能侃侃而談的自己不見了。

AI面試產(chǎn)品中的虛擬面試官。圖片來(lái)源：“多面”AI面試軟件截圖

在之前的實(shí)習(xí)面試中，她會(huì)觀察面試官的反應(yīng)和表情，并據(jù)此有針對(duì)性的進(jìn)行下一步的回答。表達(dá)中的停頓、表情、手勢(shì)，都可以幫助雙方的溝通。如果某句話沒有說(shuō)好，圖圖會(huì)再重復(fù)一遍，繼續(xù)解釋她的意圖。

“但你知道AI不會(huì)理解你，”圖圖很無(wú)奈，“比如某一句話重復(fù)多了，不僅沒有得分還會(huì)減分。”

當(dāng)“這是一場(chǎng)需要拿到高分的考試”壓倒“這是一場(chǎng)交流”時(shí)，壓力逐漸在彌漫。

第二道題目是“談?wù)劰疚磥?lái)的發(fā)展”。

屏幕上是倒計(jì)時(shí)，停頓的五六秒內(nèi)，圖圖大腦里一片空白，以及只有她自己能感覺到的尷尬。

沒有寒暄和問候，沒有互動(dòng)和反饋，更沒有個(gè)性化的問題。不到15分鐘，圖圖秋招的第一場(chǎng)面試匆匆結(jié)束了，關(guān)掉攝像頭的她像一只被放了氣的氣球。

圖圖就讀于上海一所大學(xué)，會(huì)計(jì)專業(yè)。第一次收到AI面試的郵件通知時(shí)，她并沒有在意這種形式，滿心以為“表達(dá)真實(shí)的自己就可以了”。

后來(lái)，圖圖在社交平臺(tái)上搜索“面經(jīng)”時(shí)才知道，在她點(diǎn)擊提交后，在短短幾分鐘、甚至更短的時(shí)間內(nèi)，負(fù)責(zé)該崗位招聘的面試官會(huì)收到一份評(píng)分報(bào)告。這份報(bào)告，是綜合分析她在錄制視頻中的作答文本、表情、聲音等內(nèi)容后得出的。

報(bào)告中的分?jǐn)?shù)在該崗位全部求職者中的排名，決定著這次求職就此止步，還是進(jìn)入下一輪。

在蘇州讀大學(xué)的葉子參與第一次AI面試時(shí)，做了“充足的準(zhǔn)備”，但結(jié)果“可謂是慘敗”。

葉子根據(jù)網(wǎng)上的“面經(jīng)”總結(jié)，AI面試的題目大多都類似“寶潔八大問”，比如你做過(guò)的最有成就感的事、你最挫敗的事、描述一次團(tuán)隊(duì)合作的經(jīng)歷、描述你如何制定了一個(gè)很高的目標(biāo)，并且實(shí)現(xiàn)它等等。

由于準(zhǔn)備時(shí)間較短，葉子耍了一個(gè)小聰明。她從網(wǎng)上整理了題庫(kù)，按照“寶潔八大問”STAR原則模板——在什么情境(Situation)下，主要任務(wù)（Task）是什么，做了哪些行動(dòng)(Action)，結(jié)果(Result)如何——寫好答案。然后在面試時(shí)把手機(jī)靠在屏幕旁，差不多照著讀了一遍。

猜對(duì)了題目，全程表達(dá)流暢，葉子覺得自己該講的點(diǎn)也都講到了。結(jié)果，成績(jī)讓她大跌眼鏡，只有61分，剛剛及格。

葉子開始反思自己的面試表現(xiàn)，并試圖在社交平臺(tái)上尋找“討好AI面試官”的經(jīng)驗(yàn)。

“是不是眼睛沒有直視攝像頭，總瞟手機(jī)屏幕會(huì)直接影響分?jǐn)?shù)？是不是答題時(shí)間不足？是不是自己準(zhǔn)備的案例比較復(fù)雜？不夠直白、口語(yǔ)化的表達(dá)，沒有踩到一些關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)上？甚至我說(shuō)了一些倒裝句，AI不能明白我的意思？”

她懷疑自己可能踩了雷區(qū)。“讀稿確實(shí)是作弊行為，人工智能在分析答案上未必智能，但在捕捉眼神、表情等方面應(yīng)該很靈敏。”

但這些都只是葉子的猜測(cè)，“AI可以被討好嗎？誰(shuí)能完全確定黑盒子里的規(guī)則呢？”

只需要找到候選人中88%的精英就夠了

在招聘的另外一端，HR們的感受和龐大的求職者群體并不相同，他們更在意如何利用更高效的方式篩選出相對(duì)合適的候選人，AI面試就是這樣的選擇。

AI面試是指采用語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等人工智能技術(shù)對(duì)候選人進(jìn)行面試，并對(duì)答案進(jìn)行分析，然后根據(jù)職位所需的特質(zhì)進(jìn)行賦分，給出評(píng)分報(bào)告，篩選出得分較高的候選人，HR結(jié)合簡(jiǎn)歷來(lái)判斷是否進(jìn)行后續(xù)的面試。

2004年美國(guó)誕生全球首個(gè)AI視頻面試領(lǐng)域的服務(wù)商，從2017年開始，國(guó)內(nèi)陸續(xù)有研發(fā)AI視頻面試的公司出現(xiàn)。

它被引入招聘面試環(huán)節(jié)，承擔(dān)著“初面”的功能，應(yīng)用于在面向應(yīng)屆畢業(yè)生（或?qū)嵙?xí)生）的高競(jìng)爭(zhēng)崗位，例如銀行、投資機(jī)構(gòu)、頭部外企的校招。另外，AI面試也被用于銷售、導(dǎo)購(gòu)、服務(wù)人員等崗位的招聘。

萬(wàn)森是一家大型銀行總部的人力資源專家，他所在公司從2018年開始使用人工智能輔助簡(jiǎn)歷篩選，后續(xù)開始采購(gòu)AI面試的服務(wù)。

在萬(wàn)森看來(lái)，這種面試形式適用于有大量初篩需求的公司，對(duì)大型公司來(lái)說(shuō)，初篩的效率對(duì)招聘進(jìn)度的影響程度很大。

萬(wàn)森算了一筆賬，以5分鐘的視頻為例，人工觀看最快也要2分鐘，人工智能則可以在10秒內(nèi)完成數(shù)據(jù)分析。

而“快速篩選、降低成本”，也是市面上主流的 AI 面試產(chǎn)品的核心賣點(diǎn)。

根據(jù)多位HR介紹，一次傳統(tǒng)面試的時(shí)間大約需要30分鐘。而獵聘網(wǎng)旗下的“多面AI面試”可以幫助3名面試官在48小時(shí)內(nèi)完成5000人的初篩面試。近嶼智能的“AI得賢招聘官”，在小規(guī)模的面試場(chǎng)景中，可為人類面試官節(jié)省至少65%的面試時(shí)間。以100份簡(jiǎn)歷錄取2人的場(chǎng)景為例，使用AI面試后，招聘時(shí)間從2220分鐘縮短至507分鐘，效率提升約4.5倍。

那么，一場(chǎng)AI面試是如何開始的？

在招聘開始前，萬(wàn)森會(huì)根據(jù)公司需求，確定每個(gè)崗位候選人需要考核的能力。

以銷售崗位為例，萬(wàn)森希望找到性格活潑、能說(shuō)會(huì)道的候選人，如果有對(duì)外業(yè)務(wù)，會(huì)希望候選人有優(yōu)秀的外語(yǔ)能力。因此他會(huì)注重人際交往能力、市場(chǎng)洞察力、性格特征等幾個(gè)方面。

在每個(gè)AI面試產(chǎn)品的后臺(tái)，都有許多常見的勝任力模型供選擇，例如溝通能力、執(zhí)行力、邏輯思維、創(chuàng)新能力、內(nèi)驅(qū)力等幾十種，而每一種能力后面都有推薦的面試題目。

某平臺(tái)發(fā)布的AI模擬面試題。圖片來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)截圖

這意味著，每一個(gè)職位所需要的技能，都需要被標(biāo)準(zhǔn)量化。比如“請(qǐng)結(jié)合實(shí)際經(jīng)歷，談?wù)勀闶侨绾卧谛颅h(huán)境中融入團(tuán)隊(duì)并適應(yīng)學(xué)習(xí)或工作的”，關(guān)注的是候選人的“抗壓能力”和“學(xué)習(xí)反思”能力。

近嶼智能CEO方小雷認(rèn)為，勝任力模型是目前人力資源領(lǐng)域最科學(xué)和底層的基礎(chǔ)方法，這些維度和標(biāo)簽是根據(jù)企業(yè)咨詢和真實(shí)面試案例梳理制定，據(jù)此制定AI面試考察的方向。

除了配置某個(gè)崗位需要考核的能力，萬(wàn)森還會(huì)根據(jù)不同能力的重要性來(lái)調(diào)整不同的分?jǐn)?shù)占比。

當(dāng)崗位的素質(zhì)模型確定后，在內(nèi)部測(cè)試中，萬(wàn)森所在的部門會(huì)向該模型輸入去年收到的簡(jiǎn)歷及面試視頻，標(biāo)注已錄取的候選人，“讓機(jī)器去學(xué)習(xí)我們的喜好, 告訴它回答到哪些方面能拿到高分。”

而求職者在AI面試得分的高低，就取決于和模型的相似程度。

萬(wàn)森介紹，讀取語(yǔ)言部分的信息，只是人工智能收集的一部分信息，視頻中非語(yǔ)言信息也會(huì)成為判分的依據(jù)。例如，人工智能可以根據(jù)談話的語(yǔ)速、語(yǔ)調(diào)來(lái)判斷性格特征；或是根據(jù)面部表情來(lái)判斷情緒。

在全部面試完成后，萬(wàn)森所在的部門會(huì)人工觀看每一個(gè)崗位面試評(píng)分的前十名和后十名。通過(guò)對(duì)比機(jī)器和人工的評(píng)分結(jié)果，一旦出現(xiàn)嚴(yán)重不匹配的情況，該崗位會(huì)重新進(jìn)行測(cè)評(píng)，但他說(shuō)“目前還沒出現(xiàn)重測(cè)”。

從面試結(jié)果上看，AI面試沒有淘汰人，只是給出了建議，最后依舊是人工選擇進(jìn)入下一輪面試的人選。但據(jù)多位HR反映，他們不會(huì)看所有的視頻，會(huì)直接淘汰排名靠后的人選。

“會(huì)有遺珠，肯定是有一些優(yōu)秀的人沒辦法通過(guò)AI篩選出來(lái)”，但萬(wàn)森也承認(rèn)人事部門不會(huì)為此花上幾百個(gè)小時(shí)去尋找，他們只需要找到這一批候選人中88%的精英就夠了。

把自己當(dāng)成“機(jī)器人”

求職者們?cè)诓粩嗍≈蟹此甲约海苍诟鞔笊缃黄脚_(tái)上搜尋“討好AI秘笈”。

葉子為第二次AI面試做了更加充足的準(zhǔn)備，這是一家頭部快消公司的管培生崗位。

葉子錄下了練習(xí)視頻，發(fā)現(xiàn)自己面對(duì)鏡頭時(shí)表情很拘謹(jǐn)，不自然，眼神經(jīng)常飄去其他地方；遇到卡殼時(shí)會(huì)有小動(dòng)作，聲音顫抖。

為此她早早預(yù)約了圖書館的研討室，葉子把自己準(zhǔn)備的答案背得滾瓜爛熟，做好表情管理，練習(xí)語(yǔ)速流暢，以及讓聲音保持飽滿的感情，還對(duì)著鏡子練習(xí)了微笑。

和葉子一樣，李斯特也在失敗中不斷自我懷疑。

李斯特是英國(guó)一所大學(xué)的市場(chǎng)營(yíng)銷專業(yè)碩士研究生，她的秋招開始得更早，求職方向是快消外企、奢飾品、零售和地產(chǎn)方向。8月3日，她投遞了第一份簡(jiǎn)歷。截至目前，她參加了15場(chǎng)AI面試，通過(guò)了5場(chǎng)。

李斯特的秋招投遞表格。受訪者供圖

11月1日下午參加的那場(chǎng)奢飾品行業(yè)的AI面試，讓李斯特摸索出一個(gè)簡(jiǎn)單且重要的結(jié)論，這可能也是她之前10次都失敗的原因。

“盯著手機(jī)攝像頭亮起的綠點(diǎn)。”

當(dāng)天晚上快九點(diǎn)，李斯特收到了AI面試產(chǎn)品平臺(tái)工作人員的電話，詢問她有沒有時(shí)間參加第二天的群面，并告知她的AI面試得分特別高，求職公司的HR希望能夠盡早見到她。

“我之前所有說(shuō)的內(nèi)容都是差不多的，結(jié)構(gòu)化面試的題目是很相似的，唯一的區(qū)別就在于我那一次死盯著綠色的點(diǎn)，而之前都是看屏幕中的自己。”

這是李斯特前一天在AI面試技巧帖子的評(píng)論區(qū)中看到的，有網(wǎng)友說(shuō)自己做了這樣的測(cè)試。“沒有任何官方信息告訴我們眼睛盯著的地方對(duì)整體分?jǐn)?shù)影響，所以導(dǎo)致前面很多家公司我沒有與真人溝通的機(jī)會(huì)了。”

一開始，李斯特嘗試跟機(jī)器人聊天。“因?yàn)檎衅傅墓静粫?huì)完全承認(rèn)自己只看測(cè)評(píng)分?jǐn)?shù)，部分HR說(shuō)他們真的會(huì)看內(nèi)容的，我早期抱著幻想。”

她試圖把對(duì)面當(dāng)成真人，用一些輕松的語(yǔ)氣開一些玩笑，以及口語(yǔ)化的表達(dá)。但遲遲沒有下一輪通知，讓李斯特意識(shí)到這樣不行，“分?jǐn)?shù)不夠高，HR看不見你。”

把自己當(dāng)成“機(jī)器人”，去迎合人工智能的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，李斯特開始嘗試用機(jī)器化的方式去回答問題。

比如AI面試官問，“舉例說(shuō)明面對(duì)復(fù)雜問題時(shí)，如何定位關(guān)鍵點(diǎn)并找出解決方案。”

李斯特能夠識(shí)別出這是想要考察解決問題的能力。在真人面前，她會(huì)直接從亮點(diǎn)說(shuō)起，然后根據(jù)面試官的興趣展現(xiàn)自己的能力。在AI面試中，李斯特只能按照時(shí)間線的順序回答。“第一件事是梳理資源，第二件事是展開調(diào)查，第三是把已有資源量化，第四呈現(xiàn)具體方案。”她感覺自己逐漸從一個(gè)立體的人變成了平面的人。

一切都以機(jī)器的喜好為先，但有時(shí)候李斯特搞不清楚機(jī)器喜歡什么。比如當(dāng)AI面試官問，“當(dāng)你需要嚴(yán)格按照一個(gè)政策或規(guī)定，而這個(gè)規(guī)定對(duì)你來(lái)講是不方便的，你會(huì)怎么做？”

如果在跟真人聊，李斯特會(huì)強(qiáng)調(diào)自己的靈活性，既尊重這個(gè)規(guī)則，但也會(huì)很靈活的去處理。但在面對(duì)AI的時(shí)候，“我不確定AI是更注重我的靈活性，還是更注重我是不是一個(gè)守規(guī)則的人。”

算法的判斷可靠嗎？

事實(shí)上，AI面試官的“能力”取決于多種因素，不同公司的算法邏輯也不盡相同。

一位人工智能領(lǐng)域的專家認(rèn)為，目前AI面試產(chǎn)品并不是一個(gè)成型的行業(yè)，只是人工智能應(yīng)用的一個(gè)場(chǎng)景，因此缺乏統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，更多是根據(jù)客戶的需求進(jìn)行開發(fā)，“比如有的需要題庫(kù)多，有的需要靈活，誰(shuí)說(shuō)了算？誰(shuí)說(shuō)了也不算”。

在“多面AI面試”中，市場(chǎng)部負(fù)責(zé)人葉小舟介紹，決定結(jié)果有效性的主要有兩點(diǎn)：首先是構(gòu)建數(shù)據(jù)模型時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入數(shù)據(jù)量和其有效性，其次是人類面試官對(duì)結(jié)果反饋的準(zhǔn)確性。多面AI面試是學(xué)習(xí)人類面試官判定規(guī)則，如果人類面試的結(jié)果不準(zhǔn)確，那多面AI面試結(jié)果的有效性就無(wú)法保證。

而在“AI得賢招聘官”中，AI面試官的語(yǔ)義分析水平，決定著對(duì)候選人回答內(nèi)容的解析準(zhǔn)確度。近嶼智能CEO方小雷解釋，就是讓人工智能理解話語(yǔ)，理解“一個(gè)句子放在一句段話中的意思”。

如果AI面試產(chǎn)品處于“關(guān)鍵詞分析算法”階段，通過(guò)提取候選人回答文本中的關(guān)鍵詞，來(lái)評(píng)判候選人回答問題的好壞，方小雷認(rèn)為面試結(jié)果“會(huì)產(chǎn)生誤判”。“（某個(gè)回答）堆砌很多詞藻，命中很多關(guān)鍵詞，但它是言之無(wú)物的，算法用一個(gè)加減乘除的公式表達(dá)，這種時(shí)候分?jǐn)?shù)都是會(huì)出現(xiàn)問題。”

在方小雷看來(lái)，只有達(dá)到“篇章級(jí)別的理解”的程度，才能說(shuō)AI面試的結(jié)果是有效的。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，“篇章級(jí)別的語(yǔ)義識(shí)別算法”就是讓人工智能理解“一個(gè)句子放在一句段話中的意思”。

AI面試視頻中的語(yǔ)義、語(yǔ)音和面孔圖像是三種完全不同的信號(hào)源。除了對(duì)候選人的回答內(nèi)容進(jìn)行分析，AI面試還會(huì)對(duì)求職者的表情、聲音等非語(yǔ)言部分進(jìn)行分析。

但方小雷稱，AI面試產(chǎn)品很難識(shí)別微表情。他認(rèn)為，目前心理學(xué)上對(duì)微表情的研究并不充分。比如一個(gè)人的眼睛朝左看一下是在回憶，但也有大量的人在想象時(shí)，眼球也會(huì)向左轉(zhuǎn)動(dòng)，因此不能作為判斷的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)訓(xùn)練機(jī)器。他說(shuō)現(xiàn)階段表情識(shí)別只做到“宏表情”，也即判斷開心、悲傷、憤怒、厭惡、恐懼等幾種明確的表情。

“命中率”高，也即同一個(gè)候選人的人工評(píng)分和機(jī)器評(píng)分的一致性高，是大部分AI面試產(chǎn)品用來(lái)評(píng)估有效性的方法。市面主流的AI面試產(chǎn)品官方數(shù)據(jù)顯示，人工智能面試官的篩選出來(lái)的結(jié)果相對(duì)準(zhǔn)確。比如“多面AI面試”的判斷結(jié)果與人工判斷結(jié)果的吻合率達(dá)90%以上。在大規(guī)模的面試場(chǎng)景中，近嶼智能的“AI得賢招聘官”的正確性遠(yuǎn)超人類面試官的平均水平。“海納招聘AI面試”則聲稱精準(zhǔn)度高達(dá)98%。

上述人工智能專家提到，“機(jī)器學(xué)習(xí)不管過(guò)程”。即使作為開發(fā)者，也只能從結(jié)果推論出求職者大概怎樣做才能取得高分，但他也無(wú)從得知求職者說(shuō)出哪些關(guān)鍵詞必定會(huì)加分；或者要以怎樣的語(yǔ)速和語(yǔ)調(diào)，或保持怎樣的表情神態(tài)作答才能滿足AI的要求——因?yàn)锳I評(píng)分是連同用字及表情等多個(gè)項(xiàng)目分析得來(lái)的結(jié)果，并非如語(yǔ)速適中就會(huì)加分般簡(jiǎn)單。

這背后是AI深度學(xué)習(xí)模仿人類的神經(jīng)網(wǎng)路，當(dāng)中牽涉龐大的復(fù)雜計(jì)算。香港中文大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)系系主任金國(guó)慶教授曾在接受采訪時(shí)形容，深度學(xué)習(xí)的過(guò)程就像人類學(xué)習(xí)踏單車，雖然不能描述出如何保持單車平衡，但只知道反復(fù)練習(xí)便能學(xué)會(huì)這項(xiàng)技能。

AI面試官的學(xué)習(xí)方式就是，收集大量的候選人樣本數(shù)據(jù)，并人工標(biāo)注打分，將其輸入機(jī)器。系統(tǒng)學(xué)習(xí)了經(jīng)人類分析的資料后，會(huì)自動(dòng)把新輸入的資料（面試片段中求職者表現(xiàn)）和結(jié)果（反映出的性格）聯(lián)系起來(lái)，比如一些使用一些積極的詞匯，代表著候選人的性格積極等。

在萬(wàn)森看來(lái)，AI面試存在著明顯的優(yōu)點(diǎn)。比如機(jī)器的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)能規(guī)避人類面試官的主觀性判斷。萬(wàn)森曾做過(guò)一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，面試官更傾向于錄取與自己同校的候選人。而當(dāng)面試官精力有限，比如工作了4小時(shí)或更長(zhǎng)時(shí)間以后會(huì)出現(xiàn)“疲勞審視”，也會(huì)影響對(duì)候選人的判斷。

方小雷也認(rèn)為，AI面試的高效率可以給所有候選人一個(gè)公平的機(jī)會(huì)。如果一個(gè)崗位收到了1000份簡(jiǎn)歷，可能真人面試官在面試100人里面就已經(jīng)找到了合適的，這意味著后面900個(gè)人會(huì)被自動(dòng)淘汰。

但萬(wàn)森也承認(rèn)，“AI很明顯還沒有達(dá)到人的智慧”。初篩需要完成的是求職者的特質(zhì)和崗位之間的初步磨合，因此他們不會(huì)在這個(gè)環(huán)節(jié)問很復(fù)雜的場(chǎng)景式問題。

不是所有的崗位都適合AI面試。萬(wàn)森曾經(jīng)遇到過(guò)一些非常優(yōu)秀的程序員，由于不善言辭，在AI面試中的評(píng)分很低。他所在的公司經(jīng)過(guò)權(quán)衡后，技術(shù)類崗位由筆試進(jìn)行初篩，“畢竟AI不能幫你解決所有事。”

這個(gè)看起來(lái)更省事、更加公平的工具也讓一些HR充滿困惑。

宋威是一家第三方人力資源公司的項(xiàng)目經(jīng)理，曾為某公司招聘大量客服人員，在他看來(lái)，人工智能也許可以篩選出表達(dá)和溝通能力良好的人，但是沒辦法對(duì)候選人的態(tài)度進(jìn)行判斷。

另外，他還擔(dān)憂，AI面試可以判斷一個(gè)人的綜合能力，但它可能無(wú)法感知一個(gè)人的內(nèi)心世界以及最深的人生動(dòng)力。

AI會(huì)改變我們嗎

“在系統(tǒng)中翻滾”，圖圖這樣形容她的秋招。參加AI面試的同學(xué)們大多有這樣一種感覺：求職的人就像一批產(chǎn)品在流水線中循環(huán)，僅憑系統(tǒng)根據(jù)復(fù)雜的計(jì)算篩選出標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品。

而當(dāng)AI面試重復(fù)太多次，“結(jié)構(gòu)化面試的一套答案就會(huì)成為肌肉記憶”，大腦一聽到關(guān)鍵詞就形成條件反射。

AI面試強(qiáng)調(diào)一致性而非多元化。李斯特覺得，所有應(yīng)屆生進(jìn)入職場(chǎng)的過(guò)程，就像公司在篩選最適合的工具的過(guò)程，而且大部分公司都是只需要螺絲釘?shù)模恍枰獋€(gè)人的。AI面試中確定的崗位特質(zhì)標(biāo)簽，李斯特認(rèn)為更應(yīng)該是一種偏好，而不是一種標(biāo)準(zhǔn)，但當(dāng)對(duì)方拒絕溝通時(shí)，她就沒有辦法輸入個(gè)性化的東西。

“思維僵化”，當(dāng)李斯特的AI面試和真人面試同時(shí)進(jìn)行時(shí)，她很明顯地感受到這一點(diǎn)。

那是一個(gè)汽車公司市場(chǎng)崗位的最后一輪面試，面試官為崗位所屬事業(yè)部的HR，面試官的提問恰好也類似“寶潔八大問”。李斯特幾乎迅速地搬出應(yīng)對(duì)AI面試官的那一套框架來(lái)，就像背答案一樣。

有博主在社交平臺(tái)上分享關(guān)于寶潔公司的面試方法。圖片來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)截圖

最后李斯特被拒了，該公司的反饋是覺得她對(duì)這個(gè)行業(yè)不夠熱情。

面試者需要花費(fèi)很大的力氣，付出很大的勇氣，才敢把話語(yǔ)權(quán)拉回到自己這一邊。“可能只有經(jīng)歷了個(gè)人成長(zhǎng)，內(nèi)心更加堅(jiān)定強(qiáng)大，更加抗沖擊時(shí)，才敢于去做雙向選擇，才會(huì)敢于主動(dòng)丟掉跟自己不匹配的公司。”

“求職中一個(gè)很殘酷的事實(shí)是面試者其實(shí)處在比較弱勢(shì)的位置，”萬(wàn)森曾提到了他在社交媒體上做職場(chǎng)面試博主的初衷。

他常常分享自己作為面試官，提出問題時(shí)到底想了解的是什么，希望幫助同學(xué)們更好的理解面試官，彌補(bǔ)上雙方之間的不了解。

萬(wàn)森遇到過(guò)抱怨吐槽AI面試?yán)淇釤o(wú)情的求職者，他總是勸同學(xué)們調(diào)整心態(tài)，把它當(dāng)作游戲中闖關(guān)打boss。

至于如何提前做準(zhǔn)備，葉小舟提到多面研發(fā)了模擬訓(xùn)練間，并搜集了大廠題庫(kù)提供給學(xué)生練習(xí)，希望幫助他們提前適應(yīng)面試環(huán)境。

相比之下，李斯特更喜歡一些允許充分表達(dá)自己性格的公司。

高分通過(guò)那場(chǎng)奢飾品行業(yè)的AI面試后，李斯特進(jìn)入了下面的流程，在線下面試中再次條件反射般準(zhǔn)備“輸出一套結(jié)構(gòu)化答案”。

她驚喜地聽到面試官明確表達(dá)“我不想聽，我對(duì)這個(gè)不感興趣”，并告訴她“就是想正常的聊一聊，看看合不合我眼緣。”

“放飛地去聊天”，李斯特當(dāng)即決定。

兩人聊了做這個(gè)工作最關(guān)鍵的三個(gè)點(diǎn)和如何看待某一種工作，猜測(cè)某家店的營(yíng)業(yè)額。“我回答問題的方式變成了他洞察我思維方式的手段，回答的內(nèi)容變成了判斷我業(yè)務(wù)能力的素材”。

最后這場(chǎng)面試，李斯特當(dāng)場(chǎng)通過(guò)。

新京報(bào)記者 李聰 編輯 陳曉舒 校對(duì) 李立軍

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