投 600 份简历、面了 15 场 AI：求职者开始让另一个 AI 帮忙答题

简历投出去没多久，邮箱里就来了测评链接和录制入口，要求 48 小时内完成。点开之后，屏幕正中是一张仿真人脸，它念题、计时、追问，而你低头看稿的动作，可能会触发弹窗提醒。

一分钟速览

• AI 面试已覆盖初筛、HR 面与业务面之间、甚至终面等多个环节
• 有应届生投出 600 份简历、参加约 15 场 AI 面试，仅见过 7 次真人面试官，仍未拿到 offer
• 机械工程师岗位被 AI 反复追问 C++ 细节；有企业要求应聘者脱外套、上传全身照
• 部分求职者用另一个 AI 实时生成答案，对着屏幕照念
• 国企开始要求双机位拍摄，用于防作弊

一场没有反馈的考试

AI 面试最让人不适的地方，不是机器提问，而是没有反馈。真人面试官即使拒绝你，通常也会给出理由或至少一个表情；AI 面试结束后，多数人只等到一句”未通过”，没有任何解释。

这种信息不对称会放大焦虑。求职者不知道是语速问题、内容问题，还是摄像头角度问题。于是他们转向社交平台寻找”技巧”：声音要洪亮、全程保持微笑、开口先说”面试官你好，接下来我向您讲述”，把自己调整成一种持续的”假嗨”状态。

有求职者总结出一套方法论：回答要先概括再展开，方便系统识别重点；系统给 5 分钟就别说 1 分钟，可以放慢语速、停顿整理思路再继续。这些技巧的共同点是，它们优化的不是能力，而是被机器评分的表现。

荒诞的提问

当评估模型和岗位需求不匹配时，场面会变得相当荒诞。有应聘机械工程师的求职者，被 AI 抓着一段 C++ 经历反复追问；也有人遇到前面全程中文、突然抛出一道英文题的系统，当场卡壳。

更越界的情况也存在。有求职者称，面试一家食品企业时，AI 要求她脱下外套、上传全身照。这个要求与岗位能力的关系，很难用常规逻辑解释。

还有人在入职后才知道，面试时的仪容仪表也被计入了评分。这意味着评估维度从未被告知，求职者在不知情的情况下被一系列隐性指标打分。

用 AI 对抗 AI

既然企业用 AI 筛人，求职者也开始用 AI 应战。常见做法是：AI 面试官刚问完问题，另一个聊天工具立刻生成答案，求职者照着念。市面上甚至出现了专门的”面试外挂”，可以实时识别问题并输出回答。

这算不算作弊，受访者意见不一。一种观点认为，企业可以用 AI 提高筛选效率，求职者自然也可以用 AI 提高通过率，工具本身是中性的。另一种观点更传统：面试的本质是核实真实能力，代答破坏了这一前提。

真正值得讨论的，或许不是求职者的选择，而是这套流程的设计缺陷。当评估被压缩成一次单向录制，双方都失去了追问和澄清的空间，作弊与反作弊就成了唯一的技术竞赛。

企业的算盘

从企业角度看，AI 面试的吸引力很直接：投递量太大，先用机器筛一遍，能显著降低 HR 的时间成本。一家公司如果收到上万份简历，让真人逐一初筛几乎不可能。

但省下来的成本，可能以另一种形式转移出去。候选人体验变差会影响雇主品牌；评估维度不透明会带来合规风险；过度依赖模型打分，则可能系统性地筛掉不符合”标准表达”但能力出众的人。

趋势洞察

短期内，AI 面试不会消失，反而会更普及。可预期的演进方向有三个：一是评估维度披露，企业需要告知候选人被考察什么；二是防作弊手段升级，双机位、屏幕共享、行为分析会变成标配；三是申诉机制出现，候选人可以要求人工复核。

对求职者来说，最现实的建议是：把 AI 面试当成一次结构化表达训练，而不是一场猜谜。把项目讲清楚、把因果讲完整、把时间用足，这些能力在真人面试里同样有效。

而对雇主来说，真正的问题不是”如何防止候选人用 AI”，而是”我们到底想通过面试了解什么”。如果答案是能力，那么单向录制从来不是好办法；如果答案是服从性，那 AI 只是把这层意思说得更直白了一些。