要是你近期刷抖音, 极有可能刷到这样一类视频, 那就是面试者戴着无线耳机, 电脑屏幕上同时开启着视频面试窗口, 以及一个AI对话框, 或者是手机打开AI软件放置在屏幕前。
AI 会在面试官提出每一个问题时, 进行实时转录, 接着对其予以分析, 随后生成答案, 面试者要将这样生成的答案复述出来, 其过程犹如行云流水一般, 毫无破绽可言, 天衣无缝。
图源：小红书
在AI进行辅助的情况下, 电话面试变成了一个没有任何意义的流程……这种事情在海外也是存在的, 并且更加让人感到惊讶: Santiago Fernández在被裁员之后, 利用Claude Code搭建了一套AI求职流水线career-ops, 筛选了740多个岗位, 生成了100多份定制简历, 最终拿到了应用人工智能总监的offer。
所有人都始料未及如此一种方式之下 , AI求职作弊正在席卷整个职场。
AI作弊，正在把传统面试彻底干废
过去, 面试官会拿着简历, 依据候选人临场表现判断能力, 那候选人就得在极短时间内组织好语言, 调动知识, 管理微表情, 这考验的是综合素质, 至少理论上如此。
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建起一整套完备的技术链条, 首先, 是进行实时语音识别, 面试官说的每一句话都会被即刻转变成文字, 接着, 借助语义理解和意图分析, AI去判定面试官实际想问的究竟是什么, 是在考察技术深度, 还是压力测试, 又或者是设下陷阱等你往里跳。
随后是知识检索以及答案生成, 依据你的简历、岗位 JD、行业知识库, 产出一份结构全然完整、用词精确无误的回答, 最后是口语化改写, 将书面语转变为自然的口语表述, 就连“嗯, 这个问题我打算从三个角度去回答”这种过渡语句都替你设计好了。
从面试官发问开始计时, 直至答案呈现在你的屏幕之上, 这个过程所需时间, 短则两秒, 长到五秒, 你务必保持演技不失其水准, 眼睛不可随意乱看, 如此这般, 方可成就一场毫无瑕疵的面试。
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毫无置疑, AI生成的回答质量远远超于真人即兴表演, 真人会出现紧张状况, 会出现忘词情况, 会出现答非所问情形, 会在压力之下暴露出自身知识的盲区。
AI做不到, AI给出的回复始终是条理清晰的“总-分-总”样式, 一直存在具体的数据以及案例予以支撑, 一直能够在末尾抛出一个颇具深度的问题去反问道面试官, 以此彰显出那所谓的思考深度。
曾有一个传播范围极为广泛的面试经验帖子讲道, 面试官于最后询问“你还有什么想问的吗”之时, 你务必要问出一个具备水准的问题, 这乃是加分的项目。如今情况却是这样, AI能够依据前面整个对话的上下文语境, 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。
那候选人所花费大量时间去练习的那种能力, 在人工智能面前, 竟成了一个沦为笑谈的事物。其从跟另外一个候选人展开竞争, 转变为要和整个互联网知识库去进行对抗竞争。
对 HR 而言, 问题愈发棘手, 所有候选人回答一律这般惊人地一致且高质量, 优秀此评价自身失却意义, 恰似一场考试所有人皆能抄得标准答案, 分数自身已然没法充当评判标准。
小红书上有 HR 吐槽, 在面试期间碰到过好多疑似借助 AI 辅助面试的同学, 这些同学极易被列入黑名单, 会造成后续面试毫无音讯, 字节面试官也于小红书吐槽, 当下 AI 作弊现象极为泛滥。
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可是, 要是有些候选人运用AI的熟练度欠佳, 那就会冒出来些令人啼笑皆非的破绽, 像是画面之外的反光把第二个屏幕上的对话框显现出来了。比如说回答问题之际, 眼神明显就是在阅读而非思索。还有面试官猝不及防追问个不按常规套路的问题时, 候选人猛地就愣住了。等等诸如此类，只要你不觉得尴尬, 尴尬的便是他人。
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, 企业端已然着手采用AI去筛选候选人, 不仅起步时间更早, 而且所形成的阵势更为宏大。
全球在用人工智能改造招聘这件事上, 走得最远的公司, 或许当属 Amazon, 早在 2018 年, 它就因一个内部 AI 简历筛选工具被发现存在系统性歧视女性候选人的情况, 该算法从历史数据中“学”到了男性更受青睐的模式, 进而不得不废弃整个项目, 这段黑历史至今仍是绕不开的经典反面教材。
此后有一段时期处于消停状态, 在今年4月的时候, Amazon发布了名为Amazon Connect Talent的产品, 这是一个具备能够全天候自主开展结构化语音面试功能的AI招聘代理, 它可以直接针对候选人进行评分。
Google与字节跳动选择了别样路径, 依2024 - 2025招聘季实际流程, 这两家公司于筛选阶段全方位布局AI, 简历初筛由ATS（申请跟踪系统）按JD关键词自动评分, 在线笔试全由系统自行判卷, 且借助前置摄像头实施眼动追踪、屏幕监控以及异常行为识别。
对于 Google 的候选人而言, 需在 90 分钟之内完成两道算法题, 且整个过程不存在人工介入的情况。然而, 决定生死的那个终面环节直至如今依旧是由真人面试官主导的, AI 承担着高效筛人的职责, 而人类会负责高质量决策, 如此便形成了一种“混合模式”。
像美团、腾讯、百度、吉利汽车这类公司, 通常会挑选中国本土的牛客AI面试系统作为技术岗位以及校招时的标准配置, 这个有一套系统。它的底层, 是一个依据3000万以上真实笔面试数据来训练的垂直大模型。哟呵, 它还能够支持10万以上的人员同时在线进行面试。
于是, 出现了这样一个场景, 这个场景极度魔幻, 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, 对话真正的双方分别是HR和候选人, 然而他们反倒成了各自AI工具的人形接口。
从常理来讲, 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, 听起来合乎情理。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利用AI来实施反作弊, 并且这一轮军备竞赛的剧烈程度, 正以能够用肉眼明显看到的速度在不断升级。
就像Google以及字节跳动的在线笔试系统里面, 算法能够捕捉候选人的视线轨迹等情况, 也就是说, 你觉得自己在跟AI进行斗智斗勇, 然而实际上, 你的每一种表达情绪的微表情, 每一回视线的移动变化, 每一处出现的异常停顿, 都正在被另外一个AI去审视以及评判。
催生求职灰产，AI辅助工具明码标价
何种地方存在需求, 何处便会有供给, AI面试辅助已然从极客所拥有的小众工具演变为了成建制的灰暗产业链条。
于淘宝、闲鱼之上, 搜索相关那关键词的时候, 便会发觉, 从几十块的所谓“面试话术生成器”开始, 直至几百块的“一对一远程面试辅助服务”, 此类种种之物, 竟是一应俱全着。
图源：淘宝
存在一些服务商, 其技术更为“硬核”, 他们开创了屏幕共享方案, 该方案能够避开腾讯会议、飞书, 以及钉钉等主流视频软件的检测, 在面试官所看到的画面之中, 你的眼睛一直注视着摄像头, 然而实际上，你的视线正在另一个屏幕上, 极为迅速地扫读着由 AI 生成的答案。
当一套作弊方案, 其服务体验做出的流畅程度, 比很多SaaS产品还要高, 而反作弊系统的精密程度, 比得上金融风控的时候, 你就晓得这个市场多大了。
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然而, 这场围绕 AI 的竞赛所产生的代价, 最终是由这样一些求职者去承受的, 他们不会运用 AI, 他们不愿意运用 AI, 他们甚至根本都不知道是能够运用 AI 的。
有着诚实特质且正准备参与面试的候选人, 拿出三天时间去钻研公司业务, 对过往项目经历加以复盘, 针对常见问题展开练习。然而, 在具备 AI 辅助能力者面前, 他前期所做的准备量, 实质只相当于一个 prompt 所涉及的事情。并且, 他那份真诚于算法跟前, 毫无价值可言。
AI面试作弊一旦成为一种被默认的行为, 那些始终坚持不借助AI的人就反倒成了异类, 这情形仿若在考试里, 有一半的人在进行作弊而另一半的人在拼命死磕, 最后被淘汰掉的并非是能力差的人, 而是存在信息差的人。
AI 能帮你通过面试，但通不过试用期。
真实的工作场景内不存在提词器, 开会之际你不会戴一副隐形耳机, 等 AI 告知你怎样回应领导的质疑, 面对突发事故时你也不会要等待“生成时间”, 和客户吃饭时你不会低头偷偷看另一个屏幕上的话术。
当然, 换个角度去考虑了, 当某一种作弊办法普遍到每个人都能够使用的状况时, 问题便存在于游戏规则自身了, 企业早晚是会想清楚这件事情的, 面试的形式也会随之发生改变, 除了听你如何讲述之外, 还得看你怎样去做, 实际的案例剖析、当场的数据分析、真实的协作任务, 这些事物 AI 是无法帮助你做到的。
就是这样的境况, 一直到了那个特定的时间节点, 那些用心去做充分准备的人, 还有那些确实具备真本领的人, 反倒比较轻易地就能够被旁人所察觉。
