倘若你近期刷抖音, 极有可能刷到一类这类视频, 这类视频里, 面试者戴着无线耳机, 电脑屏幕上同时开着视频面试窗口, 不仅如此, 还开着一个AI对话框, 或者是手机打开AI软件放在屏幕前。
面试官提出一个问题后, AI 会马上进行转录, 接着展开分析, 随后生成答案, 面试者再把答案复述出来, 过程顺畅自然, 毫无破绽。
图源：小红书
在AI辅助的情况下, 电话面试变成了一个丝毫不具备任何意义的流程……这种事情在海外同样存在, 并且更让人感到震惊: Santiago Fernández在被裁员之后, 利用Claude Code搭建了名为career-ops的一套AI求职流水线, 筛选了740多个岗位, 生成了100多份定制简历, 最终获得了应用人工智能总监的offer。
AI, 正在以一种让所有人都完全没有预先想到的方式, 席卷整个职场, 这种方式就是求职作弊。
AI作弊，正在把传统面试彻底干废
早年时, 面试官手握着简历, 依据候选人当时的表现去判定其能力, 候选人得在极为短暂的时间当中, 将语言组织起来, 把知识调动起来, 对微表情予以管理。这所考验的是综合素质, 起码理论层面是如此这般。
但 AI 的介入，把面试过程变得不对称了。
当下的 AI 面试辅助工具已然构成了一整套完备的技术链条, 其一先是实时语音识别, 面试官讲出的每一句话即刻被转写成文字, 紧接着借由语义理解与意图分析, AI 判定面试官切实想问的究竟是什么, 是考查技术深度, 还是进行压力测试, 又或是设下陷坑等你落入。
首先是知识检索跟答案生成, 依据你的简历、岗位 JD、行业知识库等来生成, 做到结构完整, 用词较为精准的回答, 随后是口语化改写, 也就是把书面语转变成自然的口语表达去完成, 并且连“嗯, 这个问题我想从三个角度来回答”这话也帮你设计好啦。
自面试官提出问题起, 直至答案在你屏幕呈现, 速度快时需两秒, 速度慢时则要五秒, 在此期间, 你唯有保持演技在线, 眼睛不随便乱瞟, 如此方可达成一场完美面试。
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肯定不会有疑问, AI所生成的回答质量, 远远超过真人即兴去发挥, 真人会出现紧张的情况, 会出现忘词的状况, 会出现答非所问的情形, 会在压力存在的状况之下暴露出知识盲区。
不会的是AI, AI给出的回答始终是那种“模式清晰”的“总-分-总”结构, 始终有着可支撑的具体数据以及案例, 始终能够于结尾处朝着面试官抛出一个颇具深度的问题来进行反问, 进而展现出那所谓的思考深度。
往昔存在一个传播范围极为广泛的面试经验帖讲道, 面试官于末尾询问“你还有什么想问的吗”的时候, 你务必得问出一个具备水准的问题, 这属于加分的项目。如今可好, AI能够依据前面整个对话的上下文情境, 自动生成三个处于不同维度的高质量问题, 你从中挑选一个念出来就可以了。
候选人花费了大量时间去练习的那种能力,在人工智能面前已然变成了一则笑谈,从原本跟另外一个候选人展开竞争,摇身一变成了同整个互联网知识库进行竞争。
对于人力资源专员而言, 问题愈发棘手起来, 当所有求职者的回应都展现出令人惊叹的一致性以及高质量时, 优秀这个评定本身便丧失了意义, 如同一场考试所有人都能够抄到标准答案, 分数自身已然无法作为评判依据了。
有HR于小红书上进行吐槽, 称在面试进程里碰到过好多疑似运用AI辅助面试的同学, 这些同学极易被列入黑名单, 进而致使后续的面试毫无音讯。字节面试官同样于小红书上吐槽, 当下AI作弊现象极为泛滥。
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但是, 要是有些候选人运用AI不够娴熟, 就会出现一些令人啼笑皆非的漏洞, 比如说画面之外的反光将第二个屏幕上面的对话框显露出来, 比如说回答问题之际眼神明显是在阅读而非思索, 当面试官临时追问一个不符合常规思路要求的问题的时候, 候选人会忽然陷入停顿等状况, 只要你不觉得难为情, 难为情的就是其他人。
Google/字节出招，招聘进入“AI 打 AI”时代
当候选人借助 AI 来武装自身之际, 公司方面也已然着手采用 AI 去筛选候选人, 并且它起步更加早, 规模更为大。
全球在要用AI去改造招聘这件事情上, 走得最为长远的公司, 说不定是Amazon。早在2018年的时候, 它就因为一个处在内部的AI简历筛选工具, 被发现该工具于系统意义上歧视女性候选人（原因是算法从历史数据里“学习”到男性更受青睐的模式）, 从而被迫将整个项目给废弃掉了。这段有着负面影响的过往经历, 直到现在依旧是无法避开的典型反面教材。
在此以后, 有一段时期变得安静消停了, 在今年4月的时候, Amazon发布了Amazon Connect Talent这个产品, 它是一个能够全天候自主开展结构化语音面试的AI招聘代理, 会直接针对候选人去进行评分。
Google与字节跳动走了别样路径依2024 - 2025招聘季实际流程, 于筛选环节全面部署AI, 那便是简历初筛时ATS依据JD关键词自动打分, 在线笔试全由系统自动判卷, 且通过前置摄像头开展眼动追踪、屏幕监控以及异常行为识别。
谷歌的候选人, 要在九十分钟里去完成两道算法题, 整个流程当中不存在任何人工介入的情况, 然而, 决定最终是否入选或是淘汰的终面环节, 直至现在依旧是由真人面试官加以主导的, 人工智能负责以高效的方式筛选人员, 人类负责做出高质量的决策, 从而形成了一种所谓的“混合模式”。
选择中国本土牛客AI面试系统当成技术岗与校招标配的公司有美团、腾讯、百度、吉利汽车等, 该系统底层是个基于3000万+真实笔面试数据训练的垂直大模型, 它能支持10万+人同时在线面试。
于是，出现了这样一个场景, 它极度魔幻, 企业运用 AI 进行面试, 候选人借助 AI 予以回答, 视频两端, 两个 AI 展开了一场代理人战争, 而真正的对话双方, 也就是 HR 和候选人, 反倒成了各自 AI 工具的人形接口。
依照常理来讲, 企业将招聘转变成为了一种算法游戏, 候选人运用算法去玩这种游戏, 乃是合乎情理的。然而既然候选人能够借助AI进行作弊, 那么企业当然也能够运用AI来实施反作弊, 并且这一轮军备竞赛的激烈程度, 正以肉眼能够看见的速度在提升。
好比在 Google 及字节跳动的在线笔试系统里, 算法能够搜集候选人目光活动的踪迹等种种情况, 也就是说, 当你觉得自己正与 AI 在进行头脑上的较量时, 实际上你脸上的每一丝细微表情, 每次眼神不经意的移动 , 包括每一处不常态的停顿, 都正在受到另外一个 AI 的观察与判定。
催生求职灰产，AI辅助工具明码标价
在存在需求之处, 便会有供给出现。AI面试辅助, 它已然从极客所拥有的小众工具，演变成了一条完整的灰色产业链。
于淘宝、闲鱼之上, 搜索相关之关键词, 你便会发觉, 从几十块的“面试话术生成器”, 至几百块的“一对一远程面试辅助服务”, 一应俱全, 此皆有之。
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有一些服务商, 其技术更为“硬核”, 他们开发出了屏幕共享方案, 该方案能够绕过腾讯会议、飞书、钉钉等主流视频软件的检测。在面试官所看到的画面当中, 你的眼睛一直注视着摄像头, 然而实际上, 你的视线却在另一个屏幕上, 正在飞速扫读由AI生成的答案。
当一套作弊方案, 其服务体验做得比好多SaaS产品还要流畅, 并且反作弊系统的精密程度, 堪比金融风控的时候, 你就能够知道, 这个市场究竟有多大了。
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然而, 这场有关AI的竞赛所产生的代价, 最终需要由这样一些求职者去承受, 他们不会使用AI, 不愿意使用AI, 甚至根本就不知道存在可以使用AI这种情况。
一名真心打算参加面试的候选人, 耗费三天时间对公司业务展开研究, 对项目经历予以复盘, 针对常见问题进行练习。然而在AI辅助者跟前, 其准备量仅仅是一个prompt方面的事务而已。他所拥有的这份真诚、那份真心于算法面前是毫无价值可言的。
倘若AI面试作弊演变成一种“默认着去做的行为”, 那些坚守不采用AI的人反倒成了与众不同的一类。这恰似在考试里, 有一半的人正在作弊, 另一半的人却在拼命努力, 最终面临被淘汰结局的并非能力低下的人, 而是因信息方面存在差距的人。
AI 能帮你通过面试，但通不过试用期。
真实的工作场景当中并没有提词器, 你不会于开会时戴着一副隐形耳机, 等 AI 告知你该如何回应领导的质疑, 你也不会在面临突发事故之际还得等待“生成时间”, 你不会在与客户用餐时低头偷偷去看另一个屏幕上的话术。
固然, 换个角度去思索, 一旦某一种作弊的方式广泛传播到每个人都能够运用的地步, 那么问题便存在于游戏规则自身了。企业迟早会领悟到这件事情, 面试的形式也会紧随其后发生改变, 除了聆听你如何阐述之外, 还得观测你如何付诸行动, 实际的案例剖析、当场的数据分析、真实的协作任务, 这些内容人工智能无法对你提供帮助。
如此这般倒也不错, 待到那个时候, 那些认真做了准备的人, 真正具备本事的人, 反而要比他人更容易得以被看见。
