AI筛选,AI求职,是AI招了AI吗?
作者：微信文章图源｜InCruiter
这可能是当前招聘市场的真实写照：求职者用AI优化简历，企业端启用AI筛选，双方都在使用AI提升效率，最后变成“AI招了AI”。
当更多人都用AI优化简历关键词，AI系统只能提高筛选简历阈值；当企业用算法深挖"隐藏胜任力"，求职者又训练AI模拟"完美候选人"。在招聘这场本应是人在看人、筛选人的过程里，过度依赖AI，只会让机器越来越聪明，人却越来越疲惫。
AI简历vsAI筛选
如今，求职者在“海投”，招聘方在“海选”，双方都在为了最大化自己的机会、节省成本而使用人海战术。此时，AI成了最好的降本提速的工具。
当把岗位JD丢进ChatGPT或Jobscan，十秒钟就能生成一份“量身定制”的简历。不仅糅合了岗位需求关键词、过往经历和个人优势，还可以将经历量化和包装：例如，把“负责某项目”改写成“搭建RFM模型，复购率提升18%”等。
AI固然可以帮忙发现问题、润色经历、凸显关键词。但大量使用AI，容易同质化严重、“不说人话”，被Hr吐槽：“一眼就能看出是AI生成的，几乎没有候选人的个人痕迹。”“简历写的实习经历像是当了三个月CEO”。
也有许多企业表示，AI筛选来的面试者，常会在面试时被判定“技能与实际能力不符”。
图源｜ 量子位
企业当然也在使用AI，并且，企业端AI工具的功能也随着候选人的海投和AI化水涨船高。
ATS（申请人追踪系统，一种被普遍使用于处理简历的算法系统）原本只会做简单的关键词匹配，现在已经进化到语义理解。比如，易路的AI招聘系统现在匹配准确率可达91%，远高于早期插件近40%的错误率。此外，查重、查AI功能也被普遍应用于筛选AI化的简历。
AI面试 vs AI面试工具
如今，招聘方开始普遍使用“AI面试”。应聘者需登录系统，AI面试官抛出问题、根据面试者的回答进一步追问。整个过程会被录制，算法根据关键词和语气进行评估筛选。
目前的AI面试系统，不仅能针对面试者简历进行基础提问，还能根据候选人回答实时生成“深度追问”，甚至比真人面试官更犀利、更深入，令人倍感压力。
一些系统还带有解读表情、语气（如Hirevue）的功能，或者防作弊功能——眼神飘逸会被判定为读稿，使用其他软件或弹窗会被判定为作弊......
图源｜某中国AI面试软件
再如Pymetrics游戏测评，其通过12款神经科学小游戏评估应聘者的认知、情绪和社交特质，并利用AI匹配岗位胜任力。目前包括摩根大通、波士顿咨询(BCG)在内的众多知名企业都采用了Pymetrics作为招聘的必要环节。
与之相应的是，求职者会用AI工具来练习测评或面试。比如Interviewing.io能实时打分，甚至指导微笑和语速。
许多针对AI面试进行模拟面试的AI小助手软件也在争先恐后地开发，真的是“用AI打败AI”。
图源｜某AI模拟面试软件
当然，这些先进的AI面试系统，也有不少“人工智障”的部分，例如，提出明显的“错误问题”；对读稿、作弊的严审甚至误判，让求职者比面对真人面试者更如履薄冰。某新能源企业的AI还曾把语速快的候选人直接判定为“紧张”“抗压能力差”。
图源｜小红书@1sabeller
另外，AI面试官也会“被骗过”。
在北森这类AI面试中，利用“准备时间”等环节，使用AI工具实时获取答题思路是可行的；网上也能搜到一些AI面试的题库和攻略，教人如何应对机器评分。
AI有其固定的考核标准，可能比真人更容易被总结和应对。
就连那些测评小游戏，也有人反复练习、摸索系统的偏好，试图“优化”自己的结果。不难想象，如果AI招聘进一步普及，很可能有更多人训练自己的AI助手，用来解题、代答甚至代写代码。
这就形成了一种加码的算法博弈：企业不断升级面试算法、增加防作弊检测，而求职者也在努力让自己的表现更贴近AI认为的“理想人选”。这场无声的竞赛，正在悄悄改变招聘中双方的导向。
效率悖论：技术升级让双方更轻松了吗
对于招聘方，AI筛选和AI面试确实迅速、便宜。
AI面试没有用人成本，不会疲劳；许多AI面试产品已经可以实现“邀约-面试-反馈”全程AI托管，“因岗设题”，支持数十万人同时面试。此外，AI面试全天任意时间段可进行，减少了力协调面试官和候选人时间的沟通。
然而，企业用AI海选让候选人不得不AI海投，反之亦然，某种程度上增加了双方的负担。AI化的求职材料也增加了企业的筛选成本，甚至对求职者产生信任危机。
此外，如果企业在后期发现候选人与岗位需求并不契合，还是浪费时间不断返工。AI的“快”，如果不能精确筛选，在后期可能反而“慢”。
AI筛选和测评中的伦理和歧视也是大问题。
2017年亚马逊曾开发AI招聘工具，却因训练数据中男性占比过高，自动对含"女子学院"等关键词的简历降权，在争议中紧急下架；CVS的AI面试软件也因种族肤色、口音偏见引发集体诉讼；欧盟也将招聘AI列为"高风险应用"，要求企业必须通过偏见审计。
AI面试也容易让求职者觉得不公平、不靠谱，或不受尊重。AI面试官比真人面试官来说，更让人觉得观感不适、不受重视。
图源｜小红书@小鸡炖蘑菇
对人的招聘需要看见“人”
要走出“机器对抗”的循环，企业和求职者都需要看见“人”的存在。
对企业来说，不能为降本增效过于依赖AI，而需重视“人机协同”。就海外企业的经验，微软放弃了单纯依赖AI筛选，采用"作品集+实操测试"方案；玛氏设立人工校对组，使简历筛选准确率提升至97%。在招聘—求职这一看人、筛选人的环节，人不能被工具绑架，而是需要以人为主导。
对候选人来说，展现自身个性化的素质，才能让企业看到你独有的特质和价值。在AI滥用中，企业也会格外注重候选人的“活人感”。例如，谷歌有团队面对模板化、AI化的求职信，直接取消了这一材料，改成“请描述你解决过的最复杂问题”这种开放性问题，让候选人展示真正的思考。
技术应当服务于人，而非替代人的判断。技术是工具，人才是目的。算法可以计算技能匹配度，却无法量化创造力、同理心与成长潜能——而这些，恰恰是驱动组织发展的核心动力。
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文｜六六
校对｜左右 老曹
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