记不清这是第几次面对她了。这位有着标准职场形象的女性，在整个秋招季里，几乎与许晴的求职邮件如影随形——这是她的 AI 面试官。九月以来，许晴已经参加了近 20 场 AI 面试，但每一次她面对的，几乎都是同样的枯燥场景。

眼前的这位 AI 面试官，脸上始终挂着平静的微笑，并不会因许晴的表现改变神色，也不会与她有任何多余的互动。只会在她答完一道题后礼貌地点头，再用机械的女声发出指令，" 好的，我们进入下一题。"

许晴性格开朗、能言善辩、热衷挑战，把面试视为一场与面试官的较量。面对真人时，她并不怯场，高压的氛围、刁钻的提问，反而能激起她的战斗欲望，帮助她快速转动大脑，生成最恰当的回答。面试官被震慑住的表情，她百看不厌。

但面对 AI 时，这份表达欲被吞没了。许晴深知眼前只是一团没有生命的算法，那个妆容精致的面试官，连嘴角上扬的弧度都不曾变化，这让她觉得没劲。

更何况，在许晴看来，AI 面试官也并不专业，它抛出三五个问题，尝试探究面试者的性格、能力、经历。但对许晴来说，这些问题空洞且缺乏针对性，根本不能展现她的优点。

这一次，她终于忍无可忍，面试中途便退出程序，让这个假人从眼前消失。

像许晴这样与 AI 周旋的应届生，在秋招季里还有很多。近两年，许多应届生在求职时突然发现，自己要面对的第一道关卡，从真人 HR 变成了 AI 面试官。他们难以理解，为什么明明自己满怀诚意，却连真人面试官都见不到？

另一端，每到校招季，用人单位面对 " 堆积如山 " 的简历，寻找一个缓解工作压力、提高招聘效率的工具，也是应有之义。如今，AI 工具快速迭代，他们有理由相信，用 AI 面试官代替此前人工初筛、" 初面 "，是平衡效率和准确率的理想答案。

可对不少求职者来说，AI 面试的评价逻辑并不透明，这些假人往往难以捉摸。他们不得不反复揣测其中门道，只为让自己的简历再前进一轮。

向企业投递简历后，会先收到一份能力测评问卷，里面包含言语理解、资料分析、图形推理以及性格测试等题目，共 130 多道，" 能力测评过了，才能进行 AI 面试。"

这是今年参加秋招以来，许晴反复经历的剧情。她是上海财经大学的一名研二学生，因为有过国外交流的经历，她将求职的重点目标定为上海的外企。投递了一圈简历后，许晴发现，回复邮件的外企几乎都要求她先参加 AI 面试。

" 原来 AI 已经发展到这种程度了吗？" 许晴不禁诧异，此前她从未听说 AI 还能面试人。她在社交媒体上搜索了一些经验帖，一番浏览之后，许晴对 AI 面试有了基本的判断：不同行业和岗位的问题可能略有不同，但都比较基础，追问也不深，不会深挖面试者的经历，" 应该只是走个过场，不会真正刷人。" 她稍微放松了警惕。

很快第一次 AI 面试就来了，那是一家法国电气企业的销售工程师岗位的招聘。当天在宿舍里，许晴身着便装、素面朝天，用手机点开企业发来的链接，页面跳转到了面试系统，前置摄像头被打开。验证了身份信息后，AI 面试官出现在了屏幕里。

那是一位留着干练中短发，身着浅色西装的女性，形象与真人别无二致。伴随着许晴的回答，AI 面试官还会若有所思地点头、摇头，并不时报以微笑。

这让许晴有些始料未及，在她最初的设想里，AI 面试顶多只需要自己打开摄像头，在 AI 的语音或文字指引下回答问题，" 没想到会有一个人物形象。"

在参加一家智能科技国企的招聘时，就读于厦门大学的研三学生谢意也见到了这位 AI 面试官，" 比我想象中更逼真。"

她看过许多短视频里的虚拟主播，但是这位女性在画面上更为精致，语气也更加自然，" 像电台主持人。" 乍一眼，谢意甚至没有发觉自己面对的是个假人。只有在对话时，对方毫无起伏的音调和始终标准的微笑会提示她，眼前只是一个程序设定好的虚拟形象。

谢意不由得紧张了起来。此前她觉得，AI 面试官只是企业为了招聘而临时搭建的工具，不会问出多高质量的问题，" 至少比不上 ChatGPT。" 因此在做准备时，她并没有把 AI 当成一个高明的面试官。然而此刻，AI 面试官似乎比她想象中要更聪明，这让她心里没底，" 我会不会小看了 AI？"

这场面试是由一道不计分的热身题开始的，谢意被要求先简单介绍自己的家乡。随后正式的 5 轮提问开始，题型是常见的行为测试和性格测试，每道大题后还有一到两道追问。整场面试持续了约四十分钟，谢意回答了近十道问题。

其中，谢意被问到：" 当你在工作中遇到信息来源不同、相互矛盾的情况，你会怎么办？"

这道题在她的意料之中，前一晚她已经准备好了回答思路——这是一道常规题目，可以结合自己的实习经历来作答，既有真实素材可依据，还能突出自己的实践经验。

谢意马上想起暑假时，自己在一家国际公关公司实习时的经历。当时，她发现公司的一位客户——一家外企的不同分部间因意见分歧发生争执，后来被她成功化解。于是，她迅速总结出一段书面语，在两分钟内完成了作答。

但意外出现了。AI 面试官向她追问了更多细节：这家外企内部产生分歧的具体原因，以及自己平衡双方冲突的详细过程。

这让谢意措手不及，她没想到 AI 会如此细致地分析她的回答，并提出针对性的追问，" 可能我刚才回答得还不够充分，AI 想更挖掘更多细节。"

她只能把双方的具体需求补充了一遍，并告诉 AI，在化解矛盾的过程中，她分析了问题、设计了问卷、制定了方案，并在两方之间协调、沟通。

但实际上，这段经历并不像她讲得那般出彩。当时，她只是在客户的文书材料里发现，该企业分部并没有根据总部的要求更新方案，而她只需要向分部重新明确一下， " 自然而然就解决了。" 其中，企业内部并不存在多大的矛盾，自然，她也没有在两方之间周旋的 " 壮举 "，这是不得已之下，她编撰出来的部分回答。

如果是真人面试，谢意可以向面试官坦白，她缺乏这部分经历，然后引导面试官换个角度提问。但 AI 面试不能换题，她只能硬着头皮往下答。

她推测，AI 面试官想考察她的分析判断能力和沟通协调能力，" 梳理文书材料、发现问题，体现了我的分析判断能力。" 于是，为了再突出自己具备沟通协调能力，她把原本简单的沟通过程说得更加丰满。这是她所想到的，能够迎合 AI 的方法。

摸不透 AI 面试官的应届生不止谢意。在社交媒体上，许多应届生都疑惑，"AI 到底是怎么评价我的？"

黑箱一般的评价标准，让许多应届生在进行 AI 面试时，像是在面对一个看不见的敌人。他们只能根据以往参加真人面试的经验，以及对 AI 功能的简单认知，形成一套可能有效的应对方法。

也有求职者觉得 AI 面试更加简单。社交媒体上，许多应届生分享经验，都强调只要实事求是地讲述，把时间说满，并且回答得层次、有逻辑，就很容易通过。

有人靠着这些技巧，整个秋招季里 AI 面试未尝败绩。也有人说自己性格内向，面对假人反而更没有心理压力。

" 要踩中某些关键词，这可能是 AI 的采分点，还要答得有逻辑性，因为要考查学生的思维能力…… " 谢意总结。

但这次 AI 面试还是没过。谢意参加的 5 场 AI 面试，都在回答完最后一道问题后石沉大海。她不知道是哪里出了问题。

相比求职者，用人方显然更容易接受这个新事物。当下，不少企业为缓解毕业季繁重的校招压力，引入了自动化的 AI 面试工具。他们将招聘标准融入人工智能，相信算法能为企业筛选出最合适的人才。

张竹是北京一家中小型外企的人力资源服务经理，工作之余，她会利用职业经验，给应届生做面试辅导。这两年来，她新增了 AI 面试培训这项业务。

" 使用 AI 面试的企业越来越多了。" 张竹回忆，去年秋招期间，她辅导的十多位应届生里，只有一半经历过 AI 面试，但今年 " 每个人都参加过至少两次 AI 面试了 "。

今年，张竹所在的公司也用起了 AI 面试官，这是整个招聘流程里的第一个环节，" 用来初步考察求职者的英语口语能力。" 通过后，才能与业务部门约面。

引入 AI 面试官后，人事部门找了许多常见的英语面试问题，并从语音语调、流畅度、清晰度等方面拟好了评分标准，将二者 " 喂 " 给 AI。

面试时，面试者会随机抽到三道题，用英语回答，随后由 AI 打分。每道题都是五分制，综合评分达到三分即为通过。

而出于严谨考虑，所有 AI 判定通过的面试录像，还会再被复核一遍，以避免 AI 判断失误——这是整个初面环节里，唯一需要人工的部分。

" 实在忙不过来。" 张竹坦言。引入 AI 前，公司人事收到简历后，会先向求职者提问一个英文问题，求职者录下自己的回答，将语音文件发回，再由人事听取和评分。高峰期时，张竹的部门一天要处理上千份简历，自己一天便得听上两百多条录音。

这种老方法还存在一些问题，" 求职者很容易作弊，回复意愿也不高。" 张竹发现，求职者往往隔了半天才把语音发来，其间有充分的准备时间。许多语音文件过关的求职者，正式面试时却原形毕露。同时，这种形式也稍显繁琐，求职者都不太配合。

如今，AI 的即时问答基本杜绝了作弊的可能，也会让求职者觉得，" 这是一场正经的面试。"

更重要的是，复核工作难度较低，实习生便能完成。由此，张竹得以从繁琐的工作中解放出来，去处理更重要的事务。

徐莹也认为，企业为了提高招聘效率而采用 AI，再正常不过。

她是深圳一家科技公司的招聘主管。近三年来，公司每年校招期间都要收到三万份左右的简历，仅凭人力根本无法全面初筛。因此，2023 年，公司判断 AI 技术已经成熟，便采购了一套 AI 面试系统，用于一些简历投递量较大的岗位。

这套 AI 能够做到的，不再只有简单的口语考察。在它的运行逻辑中，面试者被层层解构，分解为院校、专业、学历等关键词，学习能力、逻辑能力、沟通能力等基本素养也可以被精准量化。最终，面试者成为一个个具体的分数。

" 这些都是公司要考察的元素。" 徐莹介绍，在这套 AI 的系统里，开发者已经针对不同岗位，准备了相应的题库，每道题目都是对面试者某一方面信息的探究。比如在对性格的考察中，是否喜欢户外运动、是否乐意向他人求助、参与团体活动的频率等，都是可能出现的问题。

每次招聘工作开始前，徐莹的团队都会向 AI 明确，公司要挑什么样的人，" 比如算法工程师，要求具备较强的逻辑能力和创新能力 "，AI 便会在面试过程中，随机提取出相应的题目，呈现给面试者。

" 类似的问题问个三五个，足够让 AI 对一个人形成清晰的认知。" 这符合徐莹多年的从业经验，在她看来，人的某些特质本就可以被洞悉，他（她）过往经历或言语表达都是赫然的证据。

况且，她已经习惯将面试者拆解为满地碎片，再从中挑选出最重要、最亮眼的几块，像搭积木般，为公司搭建出最合适的理想人才。因此，看到 AI 执行的是同样的逻辑，她没有理由不信服。

使用了将近三年，徐莹发现，AI 的提问过程逻辑性很强，能够满足行为面试法则或 STAR 面试法则，问题也很灵活，" 几乎比得上一个有两到三年从业经验的 HR。"

AI 的优异效果也有实际的体现。引入 AI 面试官以来，徐莹感觉公司的新人素质显著提高。从 360 环评来看，新人的学习能力、沟通能力、独立工作能力的评分，" 每年都有上涨。" 她认为，这一定程度上得益于 AI" 一刀切 " 的高标准。

并不像真人面试官那样，可能受到诸多因素的影响，AI 是一道永远不会出错的程序，会严格地遵循公司设定的标准，绝对不会 " 放水 "。因此在徐莹看来，通过 AI 面试的，都是 " 在绝大多数面试情景中都能通过的人。" 而被淘汰的，则是 " 常规意义上的，不太优秀的学生 "。

在徐莹的公司，AI 面试的通过率大约为 50%，而在人工时代，这个数字是 30%。这意味着，被很多求职者怀念的真人面试，事实上可能更 " 严苛 "。

为避免 AI" 看走眼 "，徐莹的团队也会抽查未通过者的结果报告，检查是否有异常情况。

她抽查到的报告里，未通过者都有硬伤，要么是学历、院校、实习经历比较一般，导致简历不过关；要么是回答得不够有逻辑，综合素质评分太低。

" 几乎没有误杀的。"

徐莹认为这无可厚非，公司在校招上投入了巨大成本，" 当然想招到更优秀、更有潜力的人。"

陈倩是湘潭大学的一名研三学生，今年秋招以来，她参加了八次 AI 面试，无一通过。

她也尝试过经验帖里的方法，回答得更容易被 AI 接纳，甚至还化了淡妆，让自己精神状态更好，但还是颗粒无收。她很疑惑，一道预设好的程序，" 是怎么判断我适不适合这家企业的？"

"AI 践行的就是企业的用人标准。" 徐莹知道，AI 面试官承载的是用人方的意志，但对于 AI 具体是如何分析面试者的回答，并为面试者勾勒画像，她还是一无所知，只知道 " 那是大模型的功能。"

实际上，AI 面试工具所展现的功能，只是大语言模型的冰山一角，它的底层逻辑甚至连开发者都未能完全一探究竟。

林艺任职的一家人力资源服务平台，从大约两年前起，开始自主研发一款 AI 面试工具。两年多来，作为一名后端技术人员，她像是一位老师，把一位零基础的人力资源专业毕业生，培养成了一位经验丰富的专业面试官。

这位面试官的底子是大语言模型。与市面上绝大多数 AI 面试产品一样，林艺公司开发的 AI 面试官，用的也是豆包、千问、DeepSeek 等常见大模型，" 只不过是商用版，准确率更高。"

其中，" 题库 " 与 " 评价 " 是 AI 面试官的核心能力，需要 " 老师 " 们对大语言模型不停地灌输和教导。

" 题目主要来源于专家经验和网络资源。"" 专家 " 指的是林艺所在的团队里，拥有数学、心理学、管理学、人力资源等领域背景的员工，大多为硕士学历。他们在学术或从业生涯中，积累了行业内大量典型、有效的面试题目。再加上林艺的公司从事人力资源服务多年，积攒下来的海量资料，共同构成了 AI 面试官最初的养料。

除此之外，团队也会不时在网上搜罗、购买他人整理好的题目，经专家检验 " 信效度 " 后再采用。

最终，这些题目作为 " 锚题 "，被纳入一个总题库中，成为 AI 面试官提问的基础。

林艺解释，锚题可以视为一道母题，是一个考察方向。在这个大方向上，题目的具体呈现方式又能有许多变换。

" 比方说要考察一个人的实践经历，既可以让他直接介绍一段难忘的实习，也可以让他回忆，自己在实习过程中遇到过什么困难。"

而这个本领需要经过大量训练来习得。林艺的团队会把原理 " 喂 " 给 AI，再反复地调试、测验，直到 AI 学会根据不同需求，问出准确的问题。

这样的智能让徐莹很安心，题目变幻莫测，面试者自然防不胜防，" 即便看了经验帖，也很难猜透 AI 的提问逻辑。"

目前，这个 AI 的大脑里，已经将人类切分为了上百个考察维度，比如进取心、学习能力、沟通能力、逻辑能力、培养潜质等，" 都是各行各业比较看重的一些特质。" 每个维度有接近十道 " 锚题 "，整个题库便有上千道题目。

" 但‘库’的概念实际上已经不适合 AI 时代了。" 林艺表示，随着大语言模型的自我迭代，严格来说，题目已经在 AI 的大脑里千变万化，无限增殖，" 同样的考察方向，你不会知道题目具体是由哪几个字组成。" 即便这个 AI 面试官由她一手调教，但她也承认，这个 " 学生 " 早已超越了她的认知。

学会了出题，还得学会评分，评价标准的制定是更为繁重的工程。开发初期，第一个版本的评价标准是由 " 专家 " 编写的。" 专家 " 们基于自己的理论积累和行业经验，针对各个考察维度，拟写出一份 " 具有某种素质的人可能会表现出某种特质 " 的提示词。

比方说，对压力的认知、面对压力时的反思，以及为缓解压力所采取的行动等，" 都是对‘抗压能力’这项指标不同维度的反映。" 而提示词则相当于教材，会告诉 AI，在上述维度中，很好、好、一般、不好、很差分别都对应什么表现。

至此，前期的铺垫已然完成，AI 剩下要做的，便是发挥自己的本能——语义分析。面试过程中，AI 会分析回答中的语义，形成对面试者的理解，并把它与评价标准反复比较，" 从而确定面试者处于什么等级，并赋予相应的分数。"

而如果面试者的回答较为简单，不足以让 AI 对其形成清晰的认知，AI 便会在原回答的基础上继续提问，直到将信息补充完整，" 追问就是这样产生的。"

作为开发者，林艺清楚如何使 AI 像一个面试官，把人进行分类和定位；但 AI 是如何理解和判断求职者说的话，她不得而知，" 算法的内部是个黑箱。"

社交媒体上，应届生对 AI 面试体验的描述各不相同。有学生发现面前的 AI 错漏百出，要么是把自己简历里的两段实践经历融合，编成了一段并不存在的故事；要么是无视自己的回答，问出一个已经回答过的问题。

许晴在几次 AI 面试中也发现，自己被问到的问题像是出自同一个题库，AI 的追问也浅尝辄止，并不能切中她回答中的亮点和细节。这让她感觉，AI 面试官还只是一个毛坯，便被匆匆推上了台面。

也有学生觉得，AI 面试 " 简单得很 "，分享的秘诀也五花八门：最好穿正装、眼神不要乱瞟、普通话尽量说标准……尽管他们也不能确定，自己能够通过，是不是这些努力的功劳。

市面上参差不齐的 AI 面试产品让林艺有些无奈，一些产品的硬件功能还远不够完善，一些同行的测评理念也 " 非常不专业 "。

另外，考察维度不准确，评价机制不合理，都可能产生巨大的误差，" 但一些产品只是写了一段提示词，直接扔给 AI 去打分，这样分数的浮动会很大。"

除此，一些来为公司采购 AI 面试工具的人事，也并没有过硬的专业素养，" 完全不懂测评原理。" 在林艺看来，AI 面试工具目前仍处于野蛮生长的阶段，一些开发者和企业都还没有做好准备，去迎接 AI 面试官的到来。

尽管林艺对自家产品十分自信，但她无法确定，AI 筛选出来的究竟是不是 " 最合适的人。" 没有客户企业愿意向林艺的团队提供员工的绩效数据，他们无从得知，通过自家 AI 面试者，入职后的表现如何，是否符合客户企业的预期。

" 其中的变量太多。" 林艺说，就像不能完全用高考成绩去评价一个学生的大学表现，" 企业文化、工作压力等都会影响员工的绩效数据。" 因此，他们只能一再完善 AI 面试工具，至少保证这一环节不出问题。

秋招以来，许晴已经参加了二十余次真人面试。在她的经验里，面试官的反馈对她有重要的参考价值。

" 我能从面试官的神态、表情和语气来判断，自己的回答有没有让对方满意。" 这能帮助她及时调整表达策略，或是及时补充信息，或是引导对方向自己的优势提问。

" 这其实是在给你表现的机会，必须抓住。" 她相信，如果面前的是个活生生的面试官，一定能被她的回答打动。

可面对一个毫无反馈的假人，许晴就没有开口的欲望。在一次 AI 面试中，AI 曾要求她展开谈论，她本科担任学校外联部主席时，为社团活动拉到第一笔赞助的经历。

许晴只是笼统地讲述，自己发现了赞助商的需求，通过沟通协调，完成了这次合作。

但她没有告诉 AI 的是，当时那位赞助商是一位处于创业初期的个体户，想把外送业务打进校园。许晴先通过为他分析行情、制定方案，拉近了双方的距离；随后告知对方，社团活动人气很旺，会为对方的业务带来很好的宣传效果。对方被她说服，欣然转账。

" 我外向开朗、能说会道的特点，对着 AI 都没办法表现出来。" 许晴断定，冰冷的 AI 根本无法从中领会到她的优势，" 不值得我讲这么多细节。"

陈倩也自认为是 " 线下型选手 "。对她而言，真人面试和 AI 面试是两种截然不同的行动模式。

本科以来，陈倩也已参加过大大小小的真人面试。面试当日，她会早起洗漱，化个淡妆，穿上得体的衣服。在前往面试地点的路上，她也会在脑海中复盘自己准备的内容。这套程序会让她很快进入面试者的角色，从而能更加自如地发挥。

" 但 AI 面试就像玩手机。" 随处都可进行的松散感，让陈倩很难调动起干劲。

同时，AI 面试似乎并没有正视应届生们的时间精力成本。就连 AI 面试通知也是企业通过邮箱自动发送，没有给到应届生们在艰难的求职市场所渴求的尊重。

" 面试本就是一个双向的过程，企业筛选你，你也可以筛选企业。" 真人面试中，面试官的言语和态度，也能让许晴感知背后企业文化和公司氛围，这有助于她了解企业、做出决策。面试结束后，面试官往往也会给出意见和评价，许晴得以总结经验，这些在 AI 面试中都不可能做到。

一场 AI 面试至少要 30 分钟，前期的简历准备工作也很繁琐，投入了这么多时间和精力成本，却无法让自己收获任何营养。权衡了一下性价比，陈倩决定之后不再参加任何 AI 面试，" 更何况，双向的交流本来就是对人最基本的尊重。"

但最让陈倩不满的，还是 AI 面试这一形式本身的不合理——一条冰冷算法，便能决定一个人的命运。

8 次 AI 面试经历里，陈倩都能感觉到 AI 面试官的粗糙。求职者本可以通过表情、语气、动作、眼神传达的精神面貌和性格特点，都无法被 AI 感知。在 AI 面前，陈倩甚至无法为自己争取或辩解，只能任由一台机器、一个程序评判，然后决定她的成败。

但徐莹对此不以为意，" 大部分企业还保留着笔试环节，你甚至连说话的机会都没有，写下一个答案就被判生死。" 她认为，相比这种简单粗暴的形式，AI 面试好歹还能看见个 " 人 "。

她坚信，AI 面试的设置有其合理性，在初面阶段，公司本就只考察面试者的基本素养，" 就像小学数学只考加减乘除，你会微积分也没用。" 而且这些基本素养代表了面试者的底层能力，如果基础不过关，" 也不利于公司长期的人才培养。"

而且在徐莹看来，AI 面试这一形式本身，便已经发挥了一定的筛选功能。面试者如何准备和对待一场 AI 面试，也是其基本素养的体现。

" 如果你能力很强，却因为没做好简历被筛掉，那你为什么不把简历写漂亮呢？如果你因为不习惯 AI 面试而没发挥好，现在网上有大量关于 AI 面试的信息，你为什么没有尝试去了解和准备呢？" 徐莹认为，能否适应 AI 面试，也能反映面试者的学习能力、性格特点和求职意愿。

更何况，面试者希望在真人交流过程中，去竭力展现的特点和优势，可能都没有超出面试官的考察框架。

十年人力资源从业生涯，张竹已经不会被面试者的 " 亮点 " 打动，从而破格通过。对她而言，一位求职者的 " 亮点 "，可能是他的开朗、机敏、好学、沟通能力等，" 但这些都是能通过行为面试法挖出来的。"

" 那我的诚意呢？" 即便深知基础素养是通过面试的硬性标准，陈倩还是相信，自己的真诚的眼神能感动一些面试官。

" 眼神真诚的学生多了去了。" 张竹已经见怪不怪。