作者｜溫度紀 肆夕

邱佳默背了一整天自我介紹後，對着鏡子整理好襯衫領口，終於鼓起勇氣點下了螢幕上的「開始面試」。

攝像頭自動開啓，對面是穿着一身白色正裝的黑長直AI面試官，用合成女聲提示邱佳可以開始自我介紹。

這是一場決定她能否進入外企下一輪的關鍵面試，從鏡頭對準她的那刻起，一切都由AI審視和主導。

AI面試過後，邱佳在網上各路經驗分享帖中發現，自己不到半個小時就完成的面試，別人回答起來都是45分鐘以上，更是有人當天就通過被邀去線下面試，她難免內心不安，只能反覆安慰自己：沒有消息或許就是最好的消息。

時間過去將近一周，邱佳每天要刷無數次的AI面試的評估頁面，始終都沒有新動靜。

對求職者來說，面試中HR當面直拒更殘酷的，是被一套複雜的算法隔絕在求職的第一道關卡之外。

「面試評估」不單單指問題是否回答正確

AI面試，這個幾年前還略顯超前的概念，正以驚人的速度在大廠、外企和銀行的招聘當中普及。

一套承諾公正、高效、精準篩選的體系，也平等在每場招聘中，對每一個渴求工作的年輕人，開啓同一套算法凝視。

鏡頭的凝視和被取代的崗位

「你所回答的問題，有多少是由AI生成或AI協助完成的？」是AI面試官問林立的最後一個問題。

林立回答「我的確使用了AI工具作為我的輔助，但AI是一個工具，佔思維主導位置的始終是我自己。」

話一說出口，連他自己都覺得回答的AI味有點太濃。

經歷過4場AI面試後，林立始終沒有得到一次線下面試的機會，在他的AI面試評估報告上，執行力、認知力、創新力每一項上，他都得到了一些看起來似是而非的評價。

一面說他展現了較好的執行力，一面又讓他不妨試着把大目標拆解成小目標。

一面說他有很強的邏輯思維能力，一面又讓他未來最好在抽絲剝繭中尋求事物的本質。

AI面試後的普遍評語，特點就是條條初看起來都是誇讚，仔細讀上一遍又覺得字裏行間全是婉拒。

過去有關求職的一切都在被AI時代推翻重來，比起過去一對一面試時，HR會不動聲色掃過求職者的髮型、鞋子、指甲和配飾做些隱晦的外貌評估，AI面試官對人的凝視就更加直接。

應對AI面試的一大訣竅，就是要不停說話

在AI面試的算法體系中，小表情太多約等於不自信，語速太快是緊張，語速稍慢是準備不充分；用詞重複率高是能力不足的表現，重複率多有AI工具輔助嫌疑。

回答問題時的語音語調、微表情、甚至眼球偏移的軌跡，都會被拆解成無數個加分或扣分點，最終匯入到他的個人評估中。

如果說過去求職是人與人的鏈接，看求職者整體評估能不能和職位匹配，那AI面試就是無數參數被算法整合後的精準匹配度。

林立在被拒多次後的覆盤中，始終無法得知是哪個問題沒有回答好，還是眼神不夠堅定、穿得襯衫風格偏休閒、還是回答時候因為緊張多說了兩次「呃」和「那個」。

AI時代薛定諤的表達能力

通過凝視求職者的面部特徵、篩簡歷做評估，相當於AI在招聘層面的傳統藝能。

2016年，聯合利華就開始將AI技術HireVue運用到首輪面試中，利用15000+個特徵對面試者進行打分。

隔年在2017年人力資源日，獵聘網舉辦了國內招聘史上首次人機大戰活動，「HR」PK「AI」，人類在簡歷篩選的比賽中以微弱優勢勝出。

2020年初，疫情推動了「非接觸面試」需求開始在校招裏廣泛應用。

到了2026年，AI在招聘市場大量應用的的壓力，不僅給到求職者，也開始向HR職位一端傾斜，HR雖在和人談工作的位置，也擺脫不了被AI系統反向培訓。

最初引用AI工具的時候，HR葉葉也覺得日子要好過起來了，系統推送的「優質候選人」報告精準從2000份簡歷裏篩選到手了20份，不僅僅是篩選簡歷，自動回覆據信、初面提問這種基礎工作都能被AI全面接手。

只是AI在提升效率上也存在一體兩面性，解放了HR一部分工作內容，同時HR的工作邊界也在被重新定義。

尤其當AI能代替一部分簡單的重複性和標準化工作後，葉葉作為HR日常的一部分工作就轉向了「人心」層面的工作。

畢竟HR工作有六大模塊，招聘只佔其中很小的一部分。

HR想不被邊緣化、不被AI代替，只能在其他部分多尋找不可代替性。安撫被裁員工情緒、搞定難纏的部門衝突、設計創新的激勵方案，相對來說都是更復雜的工作內容。

「看團隊裏暗流湧動比篩簡歷要難得多，工作在某種程度上來說，的確比過去要難做一些，但各行各業應該都是這樣的。」

想不失業就要找到崗位的不可代替性

2025年IBM將裁員約8000名員工，其中大部分集中在公司的人力資源部門，而AI技術的廣泛應用正是造成這一現象的主要原因，需要人類判斷力的職位得以保留。

行業信號已經再明顯不過：

雖然行業和職位沒有被AI替代，但一切的確在被AI重塑。

求職者與HR第一次站在了同一條焦慮線上，一個恐懼被AI的算法判定，一個恐懼被AI替代。

那句「有了AI之後所有工作都要換個幹法」最終一語成讖。

AI面試進化論，迎合算法的工具人

張磊體驗過一次AI面試後，就意識到了自己的面試短板。

按他的年齡和學歷來說，都不應該屬於被前兩輪刷下求職者。技術型崗位需要硬實力，只是他的情況是會做不會說，嘴笨的弱點在AI面試這種需要高頻輸出的情況上，就變得尤其喫虧。

事實證明所有工具化精密系統都有卡Bug的可能性，他唯一的目標就是順利繞過AI面試，拿到線下交流的通行證。

首先要解決的就是和AI面試官說話很尷尬的常見問題，眼睛不知道看哪，眼神亂轉又會被扣分，一個外掛題詞器就能很簡單解決這個問題。

張磊發展抓住職位裏幾個關鍵詞，像套公式一樣把想說的內容套進去，就能輕鬆應付AI面試。

上有政策下有對策的典型產物

企業用AI面試工具，是為了精準匹配，畢竟買模型總比僱人便宜，且AI永不知疲倦。

不過也永遠不要低估人類的創造力。

有求職者苦於AI面試，就有人已經開始分享「AI掛麪率為0」的新成就。

AI有眼動追蹤功能，乾脆就戴上全面反光的眼鏡，用物理手段干預AI判定。全程微笑，像打節拍式有意識點頭，加點強勢的手勢輔助，也能一定程度在面子工程上干擾AI面試的結果。

普通職場新人，或許暫且沒有靠自己打敗AI的能力，但是算法就有被突破的可能，腦袋更靈活一點的年輕人，已經開始嘗試用AI打敗AI。

當AI面試開始被求職市場廣泛應用，「AI面試輔助工具」「AI面試作弊神器」就開始層出不窮。

從AI篩選簡歷這一關，早就有相關的作弊指南：在簡歷裏插入肉眼看不到，但AI可識別的白色關鍵詞。

比如加上「1年工作經驗」就能跳過粗篩，不過這已經是AI時代最老套的土辦法，已經早有一批求職者被發現、警告、拉黑作為試錯代價。

用AI工具無限套娃時代已經來

怎麼用豆包在AI面試的時候即時輸出英語口語回答，怎麼讓deepseek生成面試時的問題架構，在今天已經誕生出了手把手教程。

比起用各種方式討好AI面試官，有一部分求職者直接花點小錢生成自己的虛擬人，批量應付各種企業的AI面試。

雙方這場「用AI打敗AI」的鬥爭，也的確打得有來有往。

部分企業會在AI面試環節設計一個「挖坑題」，基本就是用大模型幻覺原理，出一個半真半假或者概念模糊的「一本正經胡說八道」型問題。

如果求職者也跟着實時快速自信地「一本正經胡說八道」式回答，就基本可以判定為面試作弊。

科技時代的求職割裂盛況

這場見招拆招的AI鬥法中，奇招頻出的求職者也漸漸受到AI濫用的反噬。

你能想到的招數HR和企業也能想到，你讓AI幫忙修改的簡歷和所謂「萬能模版」招聘方根本懶得看。

部分企業的HR在線下面試前，也會先過一遍AI面試的評估報告甚至視頻。

過度追求技巧，有時會聰明反被聰明誤。包括後續AI面試評估，都會重點核查求職者回答的真實性與誠信測試。

這場「作弊」與「反作弊」的博弈永無止境，畢竟得到工作之前，總歸還要看線下的一關。

誰在製造AI，AI又將把誰取代？

在求職者和招聘方在用AI魔法打敗魔法的過程中，有一點可以確定，使用AI提升效率，是無可逆轉的時代趨勢。

誰將被取代，誰能夠留存的問題，都隨着不同崗位的重塑迭代開始逐漸清晰。

在過去一年裏，AI對就業的影響已經從預測變為了現實。

初期AI只是會代替基礎工作，客服、設計、文案、數據錄入等基本執行操作崗，都成了企業在降本增效過程中第一批被裁掉的工作崗位。

過去年輕人戲稱就業環境不好的時候，還會用「在XX找工作馬雲都要打一個月電話」，不久後連電銷之類的消耗型工作都不算好找。

尤其沒有太多工作基礎的應屆畢業生，很難找到初級工作已經成為就業市場的共識。

到了2025年，AI能侵佔的職位已經從基礎崗位，逐步上移到知識和技術型的白領工作。

工信部《2025年人工智能就業白皮書》與麥肯錫《生成式AI的經濟潛力》報告顯示，AI總體替代率達23%，每4個崗位中近1個被技術重構。

AI對白領的衝擊已從預測變為現實，多個崗位進入倒計時，高薪工作內容被重新定義，高學歷在就業市場上的競爭力要被重新評估。

AI一方面能取代典型白領財務、物流的、高薪程序員的工作，另一方面，連服務業藍領都要先過AI這一關。

比如想應聘瑞幸時薪11元的咖啡師，照樣要經受一場壓力型AI面試。

年輕人的求職壓力已經滲透到方方面面

AI時代已經不可逆式的席捲而來，與其說企業需要的是「AI無法代替的員工」，不如說是更需要「能擅用AI的員工」。

對所有求職者來說，AI是輔助工具，也是新必備技能之一。

只是在找工作這件事上，AI工具的層出不窮，是真有助力還是直接把水攪渾眼下還是個問號，整個過程中，大量求職者的數據也會成為訓練AI的原始資料。

同時，HR也在提高效率和誤判之間被反覆折磨。AI能篩選出符合標準的人，但未必能篩選出符合崗位的人。

在今天的招聘市場，同樣常見的，還有被濫用AI求職者逼瘋的HR。

無論處於什麼角色都可以發現，AI發展到今天，已經正式進入一個和AI之間互相為難的地步。

AI提升招聘效率也是相對的

雖然AI讓一些崗位不再需要那麼多人，但這也催生了新的人才需求，國內企業也在不斷擴充招新，AI、芯片、新能源等產業需求旺盛

前程無憂51job發布《2026屆校招市場AI人才需求報告》中，提到近60%的高科技企業已將AI人才納入核心招聘目標，AI人才大有成為科技型企業剛性需求的勢頭。

其中不乏應屆生，有的企業從實習生開始就已經在搶人。

而能夠搭建AI系統、優化AI模型、或利用AI驅動業務創新的崗位，正在成為剛性需求。各大招聘平台數據中「AI產品經理」「機器學習工程師」「AI訓練師」等職位數量與薪酬持續攀升。

被AI重塑過的招聘市場，是一面淘汰「被動執行者」，一面尋找AI的創造者和駕馭者補齊。

未來或許不再是人與人的競爭，也不是人與AI的對抗，而是「善用AI的人」與「不善用AI的人」之間的差距競爭。

人類的幾次科技革命，初衷無不是改善生活、解放人力。

AI可以是讓人壓力值拉滿面試官，是高效的篩選器，但它無法替代人類獨有的共情、創造、戰略思維與複雜決策。

我們正身處這樣一個「人類發明工具，工具替代部分人類」的周期陣痛中。但科技最終的導向，仍會迴歸於人。