我的面試官不是「人」： AI 面試求職記

路易是香港大學經管學院商業分析碩士生，求職目標是香港的頂尖投資銀行。因為工資豐厚、崗位少，競爭往往非常激烈，每個商學院的學生從入學的那一刻開始，就要着手改簡歷、建立聯繫、爭取實習機會，疫情的年月裏也不例外。唯一的變化是，許多線下的面試改為線上進行。八月初，路易收到了摩根大通2021年暑期實習生項目的面試邀請。 在一個下午，路易點開面試邀請鏈接，出乎意料，出現在電腦屏幕上的並不是面試官，而是一個講解面試流程的視頻demo。

路易意識到她進行的不是一個傳統意義的面試，而是 AI 面試。

AI（Artificial Intelligence，人工智能技術）技術應用到人力資源行業並非新事，AI 簡歷篩選，AI 聊天機器人，AI 僱主僱員需求匹配平台以及 AI 面試都在近十年間不斷發展、迭代。2020年受疫情的影響，許多工作都放在了線上進行，求職、面試同樣如此。通過人工智能進行面試是一個節省人力、物力，高效的考覈方式，在大疫情的背景下，AI 面試幾乎毫無阻力地被越來越多的公司採納。

遇見 AI 就想罵髒話

當意識到電腦另一端不是真人時，路易一下輕鬆了很多。對於一個「社恐」，忽然得知不需要面對陌生人，也不需要「孔雀開屏」似的在短時間內向這個陌生人展示她的個性和優點，路易甚至有些竊喜。

電腦屏幕上一側是面試題目，另一側是她自己的臉。路易有30秒鐘看題目，30秒鐘準備以及60秒鐘回答，每道題有三次回答的機會，回答完畢後可自動或手動跳轉到下一題 。AI 面試官沒給路易帶來多少麻煩，儘管沒有碰到原題，但大致是面試者間口耳相傳的 「寶潔八大問」行為測試題的變形。例如「描述你遇到困難並解決的經歷」， 「你最看中的特質是什麼？」等等。

路易覺得與 AI 面試減少了一個影響她面試發揮的「變量」，她不用擔心因為面試官的反應不好而「瞎緊張」影響臨場發揮，她只需要將注意力集中在問題上。偶爾思維飄散到自己的臉似乎不太對稱，但也並不影響她流利回答。

可 AI 面試卻成為了另一些應聘者的一場災難。

剛到香港讀新聞專業的躍林，也想在這次秋招中試試「水深」，攢攢面試經驗。九月末的時候，躍林報名參加了聯合利華秋招的市場部管培生項目，第一次就遇上了 AI 語音面試。當奇異冰冷的女聲從聽筒傳出的瞬間，躍林一下就緊張了，彷彿回到了被託福聽力考試「折磨」的過去。總面試時間不超過20分鐘，躍林需要語音回答四道問題，AI 面試系統會將她的語音自動轉換成文字，總共不能超過300詞，她有機會修改自己的回答文本並提交。躍林盯着「正在處理」不停旋轉的圓圈，焦急異常，生怕自己網速差趕不上時間。當面試過半時，躍林才發現一個問題可以對應回覆多段語音，「那意思是一次識別不能超過300字還是一個回答總共不能超過300字？」她想要找人提問，但眼前只有屏幕上死板的問題框和冰冷的倒計時，無人回答。躍林覺得自己一下子就崩潰了。面試結束時，她忍不住罵了句髒話。

躍林講，她後來每次碰到這樣的 AI 就想罵人， 「我在很努力地準備工作，我在想這個公司要如何發展，如果我進了的話我應該如何contribute（貢獻）這家公司，甚至我還會想這家公司有什麼可以改進的。」 但面對AI，就像是面對一堵冰冷的牆。「我想哪怕我面不上，我也可以和你聊一聊，或者學一點東西，我想要一個真實的交流，但這個東西就給你很冷漠的感覺，更何況連規則都解釋不清楚。」

剛從歐洲交流學習回來的魚魚是應屆碩士畢業生，在她的首次 AI 面試中，因為自己前後鼻音不分的方言，AI 識別常常出現錯誤，需要她手動花更多時間去校正文字，這讓她覺得有些麻煩；在另一場英文 AI 面試中，她停頓了超過3、4秒來思考，系統以為她已經回答完直接跳過。儘管魚魚有些開心不用面對真人面試裏的「壓力面」（即面試官專門提刁鑽的問題測試面試者在高壓力下的表現），但她也覺得 AI 面試的確煩人。

智鬥人工智能

路易的技術樂觀沒能持續多久，當她經過幾次 AI 面試之後，感覺與 AI 面試成功的機率比真人面試低了不少。為了搞清楚情況，她嘗試在求職者聚集的線上論壇尋找答案。

在一個專門為求職者設計的論壇中搜索「AI 面試」能夠得到超過3000個條目分享與 AI 過招的經驗。啟用 AI 面試的公司集中在快消、金融、房地產、知名外企等領域。

路易遇到的面試系統HireVue來自於美國猶他州是 AI 面試領域的頭部公司，據報導稱有包括希爾頓和聯合利華在內的100多家僱主正在使用HireVue面試系統，並已對超過100萬以上的求職者進行了分析。中國的 AI 視頻面試系統也在最近兩三年間朝着HireVue不斷靠攏，包括近嶼智能公司研發的「AI 得賢招聘官系統」，職業發展平台獵聘發布的 AI 智能識別面試系統「魔鏡」，以及「海納人才視頻面試」等等，他們也做了許多針對中國市場的在地化升級，比如將整個面試系統嵌入到微信小程序當中。

真人面試的討論帖裏，求職者們熱切地討論面試官的年紀、性別、國籍，或者比較看中的方向，類似英語好不好，有沒有留學的經驗等等，有時還會有一些面試者總結 「歪理」：「如果面試到最後都沒有問你地址的話，那就一定涼了」。

回憶起原來與真人面試的經歷，路易覺得那時可以從面試互動中了解自己的表現和面試官的性格，如果碰到問題卡殼，好的面試官會引導她回答問題。如果有感興趣的話題，面試官也會實時打斷，針對性地進行追問。 躍林覺得和真人對話可以從許多方面了解這家公司。「比如一個公司將第一次面試的時間安排在週五晚上九點半，第二次是在週五晚上七點半，第三次我就沒有再參加了。我不想去一個週五晚上還要面試人的公司。」

面對機器，這些討論與經驗都失效了。論壇中對 AI 面試的討論集中在碰到了哪幾個題目。有些分享者對AI面試經歷也是一筆帶過，「30秒看題，30秒思考，一分鐘回答，我實在是記不起來問了什麼。」

後來路易聽說 AI 是靠語音識別關鍵詞來做評分，於是她儘可能地去調整自己的回答策略。過去，她在回答行測題時會講一個特質，然後根據這個特質，應用 STAR 法則展開講一個故事來證明這個特質。「如果 AI 面試是按點給分的話，那我就會儘可能地講更多的點。」在她看來，AI 還沒有聰明到可以判斷前一句話和後一句話的因果聯繫，「如果只是篩關鍵詞的話，你用更多關鍵詞去碰是更高效的。」

在豆瓣小組的 AI 面試經驗分享中也有人提到，面試時就算遇到不會的問題，也不能空着，能說多少說多少，「說車軲轆話水過去，然後所有 AI 面都過了！」也有人建議和 AI 面試說話不要講太快，儘量字正腔圓一點，如果說話能更流暢，講話嚴謹、有邏輯就更好。有面試者留言 「決定下次以新聞主持人的標準要求自己」。甚至有 AI 面試開發者建議可以與智能語音設備來進行對話練習。比如和 Siri 對話，儘量練習到每句話 Siri 都能聽懂。

被面試者餵養的系統

這些靠面試者不斷試錯總結出來的民間經驗的確在逐漸靠近 AI 面試系統的真相。

HireVue 的研發團隊在接受《華盛頓郵報》的採訪時曾說到，一場標準的30分鐘面試，HireVue 可以收集到超過500，000個數據點。根據應聘者的語音、選詞、面部動作等等語言指標及非語言指標行分析、打分，最終生成一份包括性格、能力、學習意願等等在內的評估報告交由招聘公司做進一步的篩選。AI 面試所採用的技術通常都包括 AI 領域的關鍵技術：計算機視覺技術，包括人臉識別、表情識別，以及自然語言處理、多模態情緒識別，例如聲音識別、語義識別、情緒識別等，再將他們與僱主需要的崗位模型有機地結合在一起，為面試進行打分。

為知名保險公司設計 AI 面試系統的程序員告訴端傳媒，以銷售崗位的 AI 面試對話為例，開朗、善於溝通、樂於助人等正面詞彙將得高分。同時也會採用面部表情、嘴角輪廓判斷面試者的情緒，咧嘴笑的人得分最高。同時，AI 語音面試採用了語音識別技術，如果面試者所講的話，帶有口音、說話含混可能根本就無法轉換成文字，那麼在後續的分析中會受到影響。

小航是一家處於研發階段的 AI 面試系統的研發人員。他在做前期調研時，研究了中國市面上已有的 AI 面試系統後發現，大部分 AI 面試的對話都是一個線性的對話，全是開放性問題。從他的理解上，以目前的技術水平，要通過開放性的問題去準確判斷面試者的性格、能力非常困難，因為開放性問題沒有既定的標準去評判回答的好壞，無論怎樣寫，背後的算法都很難給到公允的判斷。「你的評價標準要make sense」，他解釋道。

例如有「擊中關鍵詞=得分」，但做不到與語境聯繫起來就不合理。「比如對於一個程序員的應聘，雖然受試者講到了python，但是我問的是一個與python完全無關的問題，那是否要加分呢？」，對於情緒識別的精準度他也存疑，「如果我問的是人家一個很難過的問題，你沒有必要對我笑着說。」 他認為對這類開放性問題的 AI 面試系統「除非有個人坐在那兒，每天看 video，才會是一個比較公平公正的判斷」。

一位在以現金貸和消費貸聞名的金融科技公司趣點做 AI 研發的程序員講，目前市面上的 AI 面試官還做不到評估性格，最多只能生硬地評估能用客觀標準衡量的能力。在自動駕駛獨角獸公司小馬智行的 AI 開發者也同意，目前的 AI 技術只能達到處理一些可以量化的面試過程的水平，比如知識考察，解題之類。

現階段 AI 面試和真人面試還是有相當大的差距。小航介紹，AI 面試的研發初期需要通過寫一些規則去模擬真人面試官評判面試者的過程。當有包括語音、文本、圖像、視頻等更多數據之後再去「fine tune」這個系統。 也就是說，這是機器與人博弈的過程，面試者在被機器評估的同時，也在幫助 AI 面試系統變得更加智能，直至它可以變得如真人般靈活。

但這些規則、算法、模型到底是如何去判斷一個面試者，坐在電腦另一頭的路易、魚魚、躍林不會知道，這是隱藏在各家公司「商業機密」之下的未解之謎。

關注個人隱私的非盈利機構美國電子隱私信息中心（Electronic Privacy Information Center，EPIC）在2019年11月底向美國聯邦貿易委員會投訴了 HireVue， 稱其使用AI系統讀取面試者的面部和聲音並進行不透明分析，求職者不能知道他的個人數據是如何被使用或同意使用，這侵犯了求職者的隱私，是「不公平和欺騙性」的做法。EPIC敦促聯邦貿易委員會停止 HireVue 對求職者的自動評分，並公開其背後的算法。今年1月，HireVue回應EPIC的投訴，宣布停止使用面部表情識別和分析，但聲音、語調、行為的識別與分析仍將繼續。

路易和躍林都沒有想這麼多，對於她們來講，從找工作開始，面試者就沒有「被尊重」這一說，都是在人才市場裏被審視、被評價、被挑選的過程。路易說：「如果你拒絕這個東西，是很難推進整個求職流程的。」 更何況會利用 AI 面試的大公司也不缺人，不會害怕因為 AI 面試漏掉了一個有才華的人。路易講她想去的香港頂尖投行，僅僅是一個實習生崗位，就算沒有 AI 面試，也需要五到八輪的競爭。面對包括 AI 面試在內的千奇百怪的面試，面試者幾乎沒有與之抗衡的「籌碼」，除非你離開這條賽道，或者你是個天才。

最終的問題無關 AI

一旦成為標準化的考覈，就一定會有相對應的應試方法。「中國人最會考試了」，躍林講。她發現目前市面上也會存在類似留學中介的求職中介，幫助你從改簡歷、找實習、模擬面試等一站式「護送」面試者去到心儀的工作崗位。 她看到的瞄準互聯網大廠運營崗位的一站式培訓報價超過6萬人民幣。

路易特別希望學校的職業輔導中心可以針對 AI 面試提供一些培訓，就像高三老師給人畫重點一樣，她想知道自己應該朝什麼方向努力。她也考慮報名 AI 輔導班——如果有一個崗位她真的很想要，以及 AI 輔導班真的有用的話。

躍林覺得，這整個過程就像是將高考的折磨複製到了求職領域。她不能理解為什麼找個工作需要戰線拉這麼長，體系這麼複雜。她已經選擇到香港讀新聞碩士，比起在內地攢了工作經驗的人來講已經沒有什麼優勢，更不能和那些還接受過一條龍求職培訓的「大神」比。尤其是經歷過這次秋招的試水，躍林一方面想要逃避這樣的篩選機制，另一方面覺得她做出的選擇，已經不再適應內地求職競爭的評判體系了，是「拿自己的短處去比別人的長處」。躍林打算留在香港試試傳媒類的崗位，現在這些崗位還不太需要這麼制式化的競爭。

魚魚也沒有再投簡歷了。並不是因為 AI 面試受到了打擊，實際上她的求職富有成效——面試的五六家企業中，她收到了兩個offer。但她發現從錢、福利、假期制度上，這些企業可能沒有公務員的待遇好，經過好幾輪面試才爭取到的崗位，還要面對「996」的壓力並不是她想要的，於是她離開了這條賽道，換了「考公」這條同樣擁擠的賽道。

而路易幾乎沒有選擇，她想進入的商科領域一直都是一條難走的路。無論在大陸還是香港，競爭都非常激烈，根本沒有逃避的方法，「如果換一條路，那我得到的就不是我想要的了，我想要的就在這條很難的路上」。路易偶爾也會覺得疲憊，覺得「過五關斬六將」的淘汰機制其實沒有多大意義，但她很快就能調整好心態，「思考意義沒有用，有這個時間還不如拿去準備。」

路易也不在意面試會由什麼形式來進行，她分析道：「不管 AI 面還是什麼其他形式，它就是要適應性最強或學習能力最強的人，不管什麼形式它都需要你在裏面做到最好」， 對於她來講面試只是過程，她的目的是要拿到她心儀的工作offer。

「面試就是一個路徑而已，我必須去做，就像出門就一定要跨過那個門檻一樣。」

（路易、躍林、魚魚、小航均為化名）