这是一场视频面试，屏幕上是一位AI生成的面试官。它问:“你的简历中提到过某个活动，请讲讲你在其中扮演了什么角色?”和以往面试中会打量你的真人不同，这位面试官的肢体动作尚带一些机械感，于是你没那么紧张了。
对摄像头露出八颗牙的微笑，以“做了什么——如何做——结果如何”的三段论来回答问题，努力控制口癖词——这是你在社交媒体上学到的面试技巧。博主说:AI没那么聪明，因此你要按总分总的逻辑，多用“首先、其次、然后”等介词，还要适时引出故事，记得保持幼师般友好的语气。
10分钟过去，面试结束，你脱下西装时，网络另一边的真人面试官正打开你的“AI面试成绩报告”。你的照片和编号旁被盖上一个红色戳印:“不合格”。
这是一场视频面试，屏幕上是一位AI生成的面试官。它问:“你的简历中提到过某个活动，请讲讲你在其中扮演了什么角色?”和以往面试中会打量你的真人不同，这位面试官的肢体动作尚带一些机械感，于是你没那么紧张了。
对摄像头露出八颗牙的微笑，以“做了什么——如何做——结果如何”的三段论来回答问题，努力控制口癖词——这是你在社交媒体上学到的面试技巧。博主说:AI没那么聪明，因此你要按总分总的逻辑，多用“首先、其次、然后”等介词，还要适时引出故事，记得保持幼师般友好的语气。
10分钟过去，面试结束，你脱下西装时，网络另一边的真人面试官正打开你的“AI面试成绩报告”。你的照片和编号旁被盖上一个红色戳印:“不合格”。
AI面试，一个B端生意
作为一名求职者，你也许很早就能在AI的帮助下修改简历了，但AI助手的角色目前也止步于此。遍览招聘市场可以发现，AI面试及更多相关应用，还处在自上而下的推广进程中。
这背后是AI应用落地的普遍思路:
要先从业务革新、生产力工具、观念等方面跑通B端，再为C端的消费者提供一些附加消费选项。这就意味着，尽管你已经参加过很多场AI面试，AI可以通过和你聊天、分析你的面部表情，来生成一份“比你还了解你”的素质报告，但你不会看到这份报告——它由面试你的公司买单，主要为了帮助其挑选人才。
循着这条思路，目前招聘行业中的AI产品大致基于两种自研模型而生。一种是从0到1的自研搭建，这种模式难度高，耗时长，一般公司不会轻易选择;另一种则是基于大模型做微调，这对大部分公司来说是可负担的，也是如今常见的AI产品操作思路。
这样看，就能多少理解，为何BOSS直聘要自研南北阁大语言模型:其想要继续在招聘市场中扩大份额，就势必需要拿出笃定的投入来应对未来可能出现的技术危机:“从0培养一个尖子生显然更为稳妥。”
但目前市场上的多数招聘公司，都还是采用类似牛客的技术思路:在大模型基座的基础上，根据自家的业务形态和发展战略，对模型进行微调。
这也许有些难以理解，牛客CEO叶向宇选择用人类的教育工作经历举例，来帮助解释一家公司是如何基于大模型基座来训练出自己的AI产品的:
“基座大模型相当于一个接受通识教育的高中生，学习能力和智商约等于基座大模型的基础能力，特别优秀的高中生可以考上985院校，特别好的基座大模型同理会更‘聪明’。
等高中生进入大学选了专业，这就是所谓的‘对通用模型做微调’，这时候，学人力资源专业的大学生一定会和普通的大学生在专业度上会有所区分。
等大学生毕业进入工作岗位，ta会发现自己学的东西还不够，很多理论没在实际工作中验证过，就会犯错，这时候就通过导师或主管对你的反馈来做改进，这相当于对模型进行‘基于反馈式的优化’——从微调到优化，你快速迭代，拥有了一个垂直场景的模型。”
这种AI模型在业务的反馈中得到日趋完善，也逐渐赢得更多企业主们的信任:
“现在，有先见之明的企业老板们，都或多或少开始拥抱AI了，特别是自2023年GPT4.0问世，这种趋势更加明显。很多老板开始自上而下推广AI技术，不仅是在人力资源部门，可能也会用在市场部、技术部——大家改进工作效率的诉求都很强烈。”
以英语人才的面试为例，一家公司中的HR部门可能很少有较高外语水平的面试官，高薪聘请会耗费人力，面对众多求职者时面试效率又较低，而如果将英语面试工作外包，又需要耗时耗力来查验结果——这时候，拥有一个精通英语表达和出题能力的AI面试官，明显更加经济便捷。
除了提升招聘效率，AI面试还对企业有些附加效用:例如一些企业会采用定制面试官形象，在面试的同时展示企业拥抱科技、积极向上的价值观。
在访谈中，叶向宇坦言，尽管目前许多产品已经实现商用，但还是需要持续升级AI面试中智能提问追问的真人感、体验智能流畅度，这是产品的根本，也是行业内众多同类产品未来需要考虑的问题:
从相同“大模型基座”起跑线出发的招聘公司们，如何找准产品的落地场景，并且持续优化AI的性能，在漫长的拉锯和泡沫中活下来，还是一个未知数。最起码，从各家公司去年的业务报告中，我们已经看到一场鏖战的前兆。
人类HR会失业吗?
访谈后半程，随着企业拥抱AI技术的话题，刺猬公社也产生了一些对AI面试的担忧，例如:未来，越来越多的AI面试会不会加重学历、年龄、性别歧视?它是否能适用在除了高科技之外更多的行业?HR是否会被替代?
叶向宇作为一位技术出身的CEO，首先回答了AI面试存在偏见的可能:
“在大模型基座生成过程中就已经预防过偏见的生成;同时在大模型的‘大学阶段’也就是微调中，我们不会将9年中的数据一股脑都扔给它，而是会将挑选过的、清晰的数据喂给它;最后，所有的AI产品也会经过兜底安检。因此这种情况应该是不存在的。”
根据现有的数据报告也可以发现，有约68%的招聘者认为，AI引入招聘流程将消除人的无意识偏见及主观误判。
消除了偏见的困扰，随着企业的数字化转型，逐渐成熟的AI面试工具，已经可以帮助蓝领、商务、导购、金融、物流等行业进行校招、社招工作。
以蓝领工作的AI面试为例，业内目前的操作方法是:放一张彩色图片请ta做色盲检测;也会给出简单的英文字母、地图要求ta辨认;还能通过摄像头检测ta的纹身、肢体是否健全等。有了不同大模型的支持，网络AI面试变得越来越全能。
面对“HR是否会被取代”这个问题，叶向宇认为:“随着技术发展，原本HR低效重复性的工作会被提效。在人力资源这个巨大的行业中，AI完成一些工具型的事务后，能为HR省出时间去完成更多更重要的其它工作。”
也许未来，这个行业会迎来短暂的阵痛期，但从现有的调研数据来看，依然有56%的求职者认为最终的招聘决策应该由人类来完成，同时，也必须警惕求职者通过利用技术或算法漏洞来操纵AI、获取工作的可能性。
在招聘流程的最后，求职者非共性的独特优势、个人与团队的气场磨合都是AI目前无法完成的微妙工作。
人工智能专家吴恩达曾在去年强调:“大规模AI App的浪潮刚刚开始，接下来，企业服务软件都会用AI重做一遍。
”对招聘行业中的流量和工具公司们来说，抓住AI时机，打磨自身产品的锐度，切中中国企业数字化中的痛点，真正用AI技术改善企业效率，助力消费者求职，成了一场必须应对的考验。
接下来，可以想见，AI助力招聘行业的路还有很长。
