上千題喂出來的AI面試官，是如何淘汰應聘者的？

記不清這是第幾次面對她了。這位有著標準職場形象的女性，在整個秋招季里，幾乎與許晴的求職郵件如影隨形——這是她的AI面試官。九月以來，許晴已經參加了近20場AI面試，但每一次她面對的，幾乎都是同樣的枯燥場景。

眼前的這位AI面試官，臉上始終掛著平靜的微笑，并不會因許晴的表現改變神色，也不會與她有任何多余的互動。只會在她答完一道題后禮貌地點頭，再用機械的女聲發出指令，“好的，我們進入下一題。”

許晴性格開朗、能言善辯、熱衷挑戰，把面試視為一場與面試官的較量。面對真人時，她并不怯場，高壓的氛圍、刁鉆的提問，反而能激起她的戰斗欲望，幫助她快速轉動大腦，生成最恰當的回答。面試官被震懾住的表情，她百看不厭。

但面對AI時，這份表達欲被吞沒了。許晴深知眼前只是一團沒有生命的算法，那個妝容精致的面試官，連嘴角上揚的弧度都不曾變化，這讓她覺得沒勁。

更何況，在許晴看來，AI面試官也并不專業，它拋出三五個問題，嘗試探究面試者的性格、能力、經歷。但對許晴來說，這些問題空洞且缺乏針對性，根本不能展現她的優點。

這一次，她終于忍無可忍，面試中途便退出程序，讓這個假人從眼前消失。

像許晴這樣與AI周旋的應屆生，在秋招季里還有很多。近兩年，許多應屆生在求職時突然發現，自己要面對的第一道關卡，從真人HR變成了AI面試官。他們難以理解，為什么明明自己滿懷誠意，卻連真人面試官都見不到？

另一端，每到校招季，用人單位面對“堆積如山”的簡歷，尋找一個緩解工作壓力、提高招聘效率的工具，也是應有之義。如今，AI工具快速迭代，他們有理由相信，用AI面試官代替此前人工初篩、“初面”，是平衡效率和準確率的理想答案。

可對不少求職者來說，AI面試的評價邏輯并不透明，這些假人往往難以捉摸。他們不得不反復揣測其中門道，只為讓自己的簡歷再前進一輪。

人工智能驅動的招聘流程，機器人面試官在分散的簡歷和網絡圖表機器人中向候選人展示數據。圖源：IC photo

被AI篩選

向企業投遞簡歷后，會先收到一份能力測評問卷，里面包含言語理解、資料分析、圖形推理以及性格測試等題目，共130多道，“能力測評過了，才能進行AI面試。”

這是今年參加秋招以來，許晴反復經歷的劇情。她是上海財經大學的一名研二學生，因為有過國外交流的經歷，她將求職的重點目標定為上海的外企。投遞了一圈簡歷后，許晴發現，回復郵件的外企幾乎都要求她先參加AI面試。

“原來AI已經發展到這種程度了嗎？”許晴不禁詫異，此前她從未聽說AI還能面試人。她在社交媒體上搜索了一些經驗帖，一番瀏覽之后，許晴對AI面試有了基本的判斷：不同行業和崗位的問題可能略有不同，但都比較基礎，追問也不深，不會深挖面試者的經歷，“應該只是走個過場，不會真正刷人。”她稍微放松了警惕。

很快第一次AI面試就來了，那是一家法國電氣企業的銷售工程師崗位的招聘。當天在宿舍里，許晴身著便裝、素面朝天，用手機點開企業發來的鏈接，頁面跳轉到了面試系統，前置攝像頭被打開。驗證了身份信息后，AI面試官出現在了屏幕里。

那是一位留著干練中短發，身著淺色西裝的女性，形象與真人別無二致。伴隨著許晴的回答，AI面試官還會若有所思地點頭、搖頭，并不時報以微笑。

這讓許晴有些始料未及，在她最初的設想里，AI面試頂多只需要自己打開攝像頭，在AI的語音或文字指引下回答問題，“沒想到會有一個人物形象。”

在參加一家智能科技國企的招聘時，就讀于廈門大學的研三學生謝意也見到了這位AI面試官，“比我想象中更逼真。”

她看過許多短視頻里的虛擬主播，但是這位女性在畫面上更為精致，語氣也更加自然，“像電臺主持人。”乍一眼，謝意甚至沒有發覺自己面對的是個假人。只有在對話時，對方毫無起伏的音調和始終標準的微笑會提示她，眼前只是一個程序設定好的虛擬形象。

謝意不由得緊張了起來。此前她覺得，AI面試官只是企業為了招聘而臨時搭建的工具，不會問出多高質量的問題，“至少比不上ChatGPT。”因此在做準備時，她并沒有把AI當成一個高明的面試官。然而此刻，AI面試官似乎比她想象中要更聰明，這讓她心里沒底，“我會不會小看了AI？”

這場面試是由一道不計分的熱身題開始的，謝意被要求先簡單介紹自己的家鄉。隨后正式的5輪提問開始，題型是常見的行為測試和性格測試，每道大題后還有一到兩道追問。整場面試持續了約四十分鐘，謝意回答了近十道問題。

其中，謝意被問到：“當你在工作中遇到信息來源不同、相互矛盾的情況，你會怎么辦？”

這道題在她的意料之中，前一晚她已經準備好了回答思路——這是一道常規題目，可以結合自己的實習經歷來作答，既有真實素材可依據，還能突出自己的實踐經驗。

謝意馬上想起暑假時，自己在一家國際公關公司實習時的經歷。當時，她發現公司的一位客戶——一家外企的不同分部間因意見分歧發生爭執，后來被她成功化解。于是，她迅速總結出一段書面語，在兩分鐘內完成了作答。

但意外出現了。AI面試官向她追問了更多細節：這家外企內部產生分歧的具體原因，以及自己平衡雙方沖突的詳細過程。

這讓謝意措手不及，她沒想到AI會如此細致地分析她的回答，并提出針對性的追問，“可能我剛才回答得還不夠充分，AI想更挖掘更多細節。”

她只能把雙方的具體需求補充了一遍，并告訴AI，在化解矛盾的過程中，她分析了問題、設計了問卷、制定了方案，并在兩方之間協調、溝通。

但實際上，這段經歷并不像她講得那般出彩。當時，她只是在客戶的文書材料里發現，該企業分部并沒有根據總部的要求更新方案，而她只需要向分部重新明確一下， “自然而然就解決了。”其中，企業內部并不存在多大的矛盾，自然，她也沒有在兩方之間周旋的“壯舉”，這是不得已之下，她編撰出來的部分回答。

如果是真人面試，謝意可以向面試官坦白，她缺乏這部分經歷，然后引導面試官換個角度提問。但AI面試不能換題，她只能硬著頭皮往下答。

她推測，AI面試官想考察她的分析判斷能力和溝通協調能力，“梳理文書材料、發現問題，體現了我的分析判斷能力。”于是，為了再突出自己具備溝通協調能力，她把原本簡單的溝通過程說得更加豐滿。這是她所想到的，能夠迎合AI的方法。

摸不透AI面試官的應屆生不止謝意。在社交媒體上，許多應屆生都疑惑，“AI到底是怎么評價我的？”

黑箱一般的評價標準，讓許多應屆生在進行AI面試時，像是在面對一個看不見的敵人。他們只能根據以往參加真人面試的經驗，以及對AI功能的簡單認知，形成一套可能有效的應對方法。

也有求職者覺得AI面試更加簡單。社交媒體上，許多應屆生分享經驗，都強調只要實事求是地講述，把時間說滿，并且回答得層次、有邏輯，就很容易通過。

有人靠著這些技巧，整個秋招季里AI面試未嘗敗績。也有人說自己性格內向，面對假人反而更沒有心理壓力。

“要踩中某些關鍵詞，這可能是AI的采分點，還要答得有邏輯性，因為要考查學生的思維能力……”謝意總結。

但這次AI面試還是沒過。謝意參加的5場AI面試，都在回答完最后一道問題后石沉大海。她不知道是哪里出了問題。

AI人工智能機器人在做面試官面試人類。圖源：IC photo

用AI篩選

相比求職者，用人方顯然更容易接受這個新事物。當下，不少企業為緩解畢業季繁重的校招壓力，引入了自動化的AI面試工具。他們將招聘標準融入人工智能，相信算法能為企業篩選出最合適的人才。

張竹是北京一家中小型外企的人力資源服務經理，工作之余，她會利用職業經驗，給應屆生做面試輔導。這兩年來，她新增了AI面試培訓這項業務。

“使用AI面試的企業越來越多了。”張竹回憶，去年秋招期間，她輔導的十多位應屆生里，只有一半經歷過AI面試，但今年“每個人都參加過至少兩次AI面試了”。

今年，張竹所在的公司也用起了AI面試官，這是整個招聘流程里的第一個環節，“用來初步考察求職者的英語口語能力。”通過后，才能與業務部門約面。

引入AI面試官后，人事部門找了許多常見的英語面試問題，并從語音語調、流暢度、清晰度等方面擬好了評分標準，將二者“喂”給AI。

面試時，面試者會隨機抽到三道題，用英語回答，隨后由AI打分。每道題都是五分制，綜合評分達到三分即為通過。

而出于嚴謹考慮，所有AI判定通過的面試錄像，還會再被復核一遍，以避免AI判斷失誤——這是整個初面環節里，唯一需要人工的部分。

“實在忙不過來。”張竹坦言。引入AI前，公司人事收到簡歷后，會先向求職者提問一個英文問題，求職者錄下自己的回答，將語音文件發回，再由人事聽取和評分。高峰期時，張竹的部門一天要處理上千份簡歷，自己一天便得聽上兩百多條錄音。

這種老方法還存在一些問題，“求職者很容易作弊，回復意愿也不高。”張竹發現，求職者往往隔了半天才把語音發來，其間有充分的準備時間。許多語音文件過關的求職者，正式面試時卻原形畢露。同時，這種形式也稍顯繁瑣，求職者都不太配合。

如今，AI的即時問答基本杜絕了作弊的可能，也會讓求職者覺得，“這是一場正經的面試。”

更重要的是，復核工作難度較低，實習生便能完成。由此，張竹得以從繁瑣的工作中解放出來，去處理更重要的事務。

徐瑩也認為，企業為了提高招聘效率而采用AI，再正常不過。

她是深圳一家科技公司的招聘主管。近三年來，公司每年校招期間都要收到三萬份左右的簡歷，僅憑人力根本無法全面初篩。因此，2023年，公司判斷AI技術已經成熟，便采購了一套AI面試系統，用于一些簡歷投遞量較大的崗位。

這套AI能夠做到的，不再只有簡單的口語考察。在它的運行邏輯中，面試者被層層解構，分解為院校、專業、學歷等關鍵詞，學習能力、邏輯能力、溝通能力等基本素養也可以被精準量化。最終，面試者成為一個個具體的分數。

“這些都是公司要考察的元素。”徐瑩介紹，在這套AI的系統里，開發者已經針對不同崗位，準備了相應的題庫，每道題目都是對面試者某一方面信息的探究。比如在對性格的考察中，是否喜歡戶外運動、是否樂意向他人求助、參與團體活動的頻率等，都是可能出現的問題。

每次招聘工作開始前，徐瑩的團隊都會向AI明確，公司要挑什么樣的人，“比如算法工程師，要求具備較強的邏輯能力和創新能力”，AI便會在面試過程中，隨機提取出相應的題目，呈現給面試者。

“類似的問題問個三五個，足夠讓AI對一個人形成清晰的認知。”這符合徐瑩多年的從業經驗，在她看來，人的某些特質本就可以被洞悉，他（她）過往經歷或言語表達都是赫然的證據。

況且，她已經習慣將面試者拆解為滿地碎片，再從中挑選出最重要、最亮眼的幾塊，像搭積木般，為公司搭建出最合適的理想人才。因此，看到AI執行的是同樣的邏輯，她沒有理由不信服。

使用了將近三年，徐瑩發現，AI的提問過程邏輯性很強，能夠滿足行為面試法則或STAR面試法則，問題也很靈活，“幾乎比得上一個有兩到三年從業經驗的HR。”

AI的優異效果也有實際的體現。引入AI面試官以來，徐瑩感覺公司的新人素質顯著提高。從360環評來看，新人的學習能力、溝通能力、獨立工作能力的評分，“每年都有上漲。” 她認為，這一定程度上得益于AI“一刀切”的高標準。

并不像真人面試官那樣，可能受到諸多因素的影響，AI是一道永遠不會出錯的程序，會嚴格地遵循公司設定的標準，絕對不會“放水”。因此在徐瑩看來，通過AI面試的，都是“在絕大多數面試情景中都能通過的人。”而被淘汰的，則是“常規意義上的，不太優秀的學生”。

在徐瑩的公司，AI面試的通過率大約為50%，而在人工時代，這個數字是30%。這意味著，被很多求職者懷念的真人面試，事實上可能更“嚴苛”。

為避免AI“看走眼”，徐瑩的團隊也會抽查未通過者的結果報告，檢查是否有異常情況。

她抽查到的報告里，未通過者都有硬傷，要么是學歷、院校、實習經歷比較一般，導致簡歷不過關；要么是回答得不夠有邏輯，綜合素質評分太低。

“幾乎沒有誤殺的。”

徐瑩認為這無可厚非，公司在校招上投入了巨大成本，“當然想招到更優秀、更有潛力的人。”

11月10日，謝意結束AI面試時的頁面。 受訪者供圖

創造一位AI面試官

陳倩是湘潭大學的一名研三學生，今年秋招以來，她參加了八次AI面試，無一通過。

她也嘗試過經驗帖里的方法，回答得更容易被AI接納，甚至還化了淡妝，讓自己精神狀態更好，但還是顆粒無收。她很疑惑，一道預設好的程序，“是怎么判斷我適不適合這家企業的？”

“AI踐行的就是企業的用人標準。”徐瑩知道，AI面試官承載的是用人方的意志，但對于AI具體是如何分析面試者的回答，并為面試者勾勒畫像，她還是一無所知，只知道“那是大模型的功能。”

實際上，AI面試工具所展現的功能，只是大語言模型的冰山一角，它的底層邏輯甚至連開發者都未能完全一探究竟。

林藝任職的一家人力資源服務平臺，從大約兩年前起，開始自主研發一款AI面試工具。兩年多來，作為一名后端技術人員，她像是一位老師，把一位零基礎的人力資源專業畢業生，培養成了一位經驗豐富的專業面試官。

這位面試官的底子是大語言模型。與市面上絕大多數AI面試產品一樣，林藝公司開發的AI面試官，用的也是豆包、千問、DeepSeek等常見大模型，“只不過是商用版，準確率更高。”

其中，“題庫”與“評價”是AI面試官的核心能力，需要“老師”們對大語言模型不停地灌輸和教導。

“題目主要來源于專家經驗和網絡資源。”“專家”指的是林藝所在的團隊里，擁有數學、心理學、管理學、人力資源等領域背景的員工，大多為碩士學歷。他們在學術或從業生涯中，積累了行業內大量典型、有效的面試題目。再加上林藝的公司從事人力資源服務多年，積攢下來的海量資料，共同構成了AI面試官最初的養料。

除此之外，團隊也會不時在網上搜羅、購買他人整理好的題目，經專家檢驗“信效度”后再采用。

最終，這些題目作為“錨題”，被納入一個總題庫中，成為AI面試官提問的基礎。

林藝解釋，錨題可以視為一道母題，是一個考察方向。在這個大方向上，題目的具體呈現方式又能有許多變換。

“比方說要考察一個人的實踐經歷，既可以讓他直接介紹一段難忘的實習，也可以讓他回憶，自己在實習過程中遇到過什么困難。”

而這個本領需要經過大量訓練來習得。林藝的團隊會把原理“喂”給AI，再反復地調試、測驗，直到AI學會根據不同需求，問出準確的問題。

這樣的智能讓徐瑩很安心，題目變幻莫測，面試者自然防不勝防，“即便看了經驗帖，也很難猜透AI的提問邏輯。”

目前，這個AI的大腦里，已經將人類切分為了上百個考察維度，比如進取心、學習能力、溝通能力、邏輯能力、培養潛質等，“都是各行各業比較看重的一些特質。”每個維度有接近十道“錨題”，整個題庫便有上千道題目。

“但‘庫’的概念實際上已經不適合AI時代了。”林藝表示，隨著大語言模型的自我迭代，嚴格來說，題目已經在AI的大腦里千變萬化，無限增殖，“同樣的考察方向，你不會知道題目具體是由哪幾個字組成。”即便這個AI面試官由她一手調教，但她也承認，這個“學生”早已超越了她的認知。

學會了出題，還得學會評分，評價標準的制定是更為繁重的工程。開發初期，第一個版本的評價標準是由“專家”編寫的。“專家”們基于自己的理論積累和行業經驗，針對各個考察維度，擬寫出一份“具有某種素質的人可能會表現出某種特質”的提示詞。

比方說，對壓力的認知、面對壓力時的反思，以及為緩解壓力所采取的行動等，“都是對‘抗壓能力’這項指標不同維度的反映。”而提示詞則相當于教材，會告訴AI，在上述維度中，很好、好、一般、不好、很差分別都對應什么表現。

至此，前期的鋪墊已然完成，AI剩下要做的，便是發揮自己的本能——語義分析。面試過程中，AI會分析回答中的語義，形成對面試者的理解，并把它與評價標準反復比較，“從而確定面試者處于什么等級，并賦予相應的分數。”

而如果面試者的回答較為簡單，不足以讓AI對其形成清晰的認知，AI便會在原回答的基礎上繼續提問，直到將信息補充完整，“追問就是這樣產生的。”

作為開發者，林藝清楚如何使AI像一個面試官，把人進行分類和定位；但AI是如何理解和判斷求職者說的話，她不得而知，“算法的內部是個黑箱。”

社交媒體上，應屆生對AI面試體驗的描述各不相同。有學生發現面前的AI錯漏百出，要么是把自己簡歷里的兩段實踐經歷融合，編成了一段并不存在的故事；要么是無視自己的回答，問出一個已經回答過的問題。

許晴在幾次AI面試中也發現，自己被問到的問題像是出自同一個題庫，AI的追問也淺嘗輒止，并不能切中她回答中的亮點和細節。這讓她感覺，AI面試官還只是一個毛坯，便被匆匆推上了臺面。

也有學生覺得，AI面試“簡單得很”，分享的秘訣也五花八門：最好穿正裝、眼神不要亂瞟、普通話盡量說標準……盡管他們也不能確定，自己能夠通過，是不是這些努力的功勞。

市面上參差不齊的AI面試產品讓林藝有些無奈，一些產品的硬件功能還遠不夠完善，一些同行的測評理念也“非常不專業”。

另外，考察維度不準確，評價機制不合理，都可能產生巨大的誤差，“但一些產品只是寫了一段提示詞，直接扔給AI去打分，這樣分數的浮動會很大。”

除此，一些來為公司采購AI面試工具的人事，也并沒有過硬的專業素養，“完全不懂測評原理。”在林藝看來，AI面試工具目前仍處于野蠻生長的階段，一些開發者和企業都還沒有做好準備，去迎接AI面試官的到來。

盡管林藝對自家產品十分自信，但她無法確定，AI篩選出來的究竟是不是“最合適的人。”沒有客戶企業愿意向林藝的團隊提供員工的績效數據，他們無從得知，通過自家AI面試者，入職后的表現如何，是否符合客戶企業的預期。

“其中的變量太多。”林藝說，就像不能完全用高考成績去評價一個學生的大學表現，“企業文化、工作壓力等都會影響員工的績效數據。”因此，他們只能一再完善AI面試工具，至少保證這一環節不出問題。

8月29日，謝意收到AI面試邀請郵件。受訪者供圖

一個無法被打動的面試官

秋招以來，許晴已經參加了二十余次真人面試。在她的經驗里，面試官的反饋對她有重要的參考價值。

“我能從面試官的神態、表情和語氣來判斷，自己的回答有沒有讓對方滿意。”這能幫助她及時調整表達策略，或是及時補充信息，或是引導對方向自己的優勢提問。

“這其實是在給你表現的機會，必須抓住。”她相信，如果面前的是個活生生的面試官，一定能被她的回答打動。

可面對一個毫無反饋的假人，許晴就沒有開口的欲望。在一次AI面試中，AI曾要求她展開談論，她本科擔任學校外聯部主席時，為社團活動拉到第一筆贊助的經歷。

許晴只是籠統地講述，自己發現了贊助商的需求，通過溝通協調，完成了這次合作。

但她沒有告訴AI的是，當時那位贊助商是一位處于創業初期的個體戶，想把外送業務打進校園。許晴先通過為他分析行情、制定方案，拉近了雙方的距離；隨后告知對方，社團活動人氣很旺，會為對方的業務帶來很好的宣傳效果。對方被她說服，欣然轉賬。

“我外向開朗、能說會道的特點，對著AI都沒辦法表現出來。”許晴斷定，冰冷的AI根本無法從中領會到她的優勢，“不值得我講這么多細節。”

陳倩也自認為是“線下型選手”。對她而言，真人面試和AI面試是兩種截然不同的行動模式。

本科以來，陳倩也已參加過大大小小的真人面試。面試當日，她會早起洗漱，化個淡妝，穿上得體的衣服。在前往面試地點的路上，她也會在腦海中復盤自己準備的內容。這套程序會讓她很快進入面試者的角色，從而能更加自如地發揮。

“但AI面試就像玩手機。”隨處都可進行的松散感，讓陳倩很難調動起干勁。

同時，AI面試似乎并沒有正視應屆生們的時間精力成本。就連AI面試通知也是企業通過郵箱自動發送，沒有給到應屆生們在艱難的求職市場所渴求的尊重。

“面試本就是一個雙向的過程，企業篩選你，你也可以篩選企業。”真人面試中，面試官的言語和態度，也能讓許晴感知背后企業文化和公司氛圍，這有助于她了解企業、做出決策。面試結束后，面試官往往也會給出意見和評價，許晴得以總結經驗，這些在AI面試中都不可能做到。

一場AI面試至少要30分鐘，前期的簡歷準備工作也很繁瑣，投入了這么多時間和精力成本，卻無法讓自己收獲任何營養。權衡了一下性價比，陳倩決定之后不再參加任何AI面試，“更何況，雙向的交流本來就是對人最基本的尊重。”

但最讓陳倩不滿的，還是AI面試這一形式本身的不合理——一條冰冷算法，便能決定一個人的命運。

8次AI面試經歷里，陳倩都能感覺到AI面試官的粗糙。求職者本可以通過表情、語氣、動作、眼神傳達的精神面貌和性格特點，都無法被AI感知。在AI面前，陳倩甚至無法為自己爭取或辯解，只能任由一臺機器、一個程序評判，然后決定她的成敗。

但徐瑩對此不以為意，“大部分企業還保留著筆試環節，你甚至連說話的機會都沒有，寫下一個答案就被判生死。”她認為，相比這種簡單粗暴的形式，AI面試好歹還能看見個“人”。

她堅信，AI面試的設置有其合理性，在初面階段，公司本就只考察面試者的基本素養，“就像小學數學只考加減乘除，你會微積分也沒用。”而且這些基本素養代表了面試者的底層能力，如果基礎不過關，“也不利于公司長期的人才培養。”

而且在徐瑩看來，AI面試這一形式本身，便已經發揮了一定的篩選功能。面試者如何準備和對待一場AI面試，也是其基本素養的體現。

“如果你能力很強，卻因為沒做好簡歷被篩掉，那你為什么不把簡歷寫漂亮呢？如果你因為不習慣AI面試而沒發揮好，現在網上有大量關于AI面試的信息，你為什么沒有嘗試去了解和準備呢？”徐瑩認為，能否適應AI面試，也能反映面試者的學習能力、性格特點和求職意愿。

更何況，面試者希望在真人交流過程中，去竭力展現的特點和優勢，可能都沒有超出面試官的考察框架。

十年人力資源從業生涯，張竹已經不會被面試者的“亮點”打動，從而破格通過。對她而言，一位求職者的“亮點”，可能是他的開朗、機敏、好學、溝通能力等，“但這些都是能通過行為面試法挖出來的。”

“那我的誠意呢？”即便深知基礎素養是通過面試的硬性標準，陳倩還是相信，自己的真誠的眼神能感動一些面試官。

“眼神真誠的學生多了去了。”張竹已經見怪不怪。

（應受訪者要求，文中人物均為化名）

新京報記者 叢之翔 實習生 張啟揚

編輯 楊海 校對 李立軍