生活不用时时刻刻冲刺，暂停休憩片刻也是一种出发。国庆长假期间，我们为你准备了一份「长假特辑」——从旅行、出行、饮食等日常生活视角出发，挖掘背后的科技与商业线索，也为你的假期提供一些轻松愉快的佐料。
本文是长假特辑的第5篇，enjoy：）
亮马桥小纪
目前哪些岗位更适合AI面试？
杨亦行
AI面试更加适应偏重批量化和基础性的招聘，这类招聘大致可划分为以下几种类型：
1.蓝领岗位。蓝领岗位的特点在于数量庞大且流动性强，而且招聘要求相对标准化，具有统一且共识的标准，所以AI面试最初的应用领域主要集中在蓝领行业。而蓝领岗位又可分为劳动型和服务型两大类——劳动型蓝领，如普工，其工作性质较少涉及人际交往，因此在考核时，对语言和表达能力的考量并非第一优先级，主要是考核对方的基础知识掌握和身体状况，从这个角度上来看，AI面试很适合。
2.基础白领。这类的代表职位包括客服、导购以及偏向室内办公的工作。这些岗位多为基层职位，招聘数量较大，且员工流动性较强。对于此类岗位的招聘，重点在于考核应聘者的经验。具体而言，考核的是应聘者是否能够针对固定场景，运用其过往经验作出适当反应。
3.批量招聘。这一方式常应用于校园招聘，例如管培生等职位。外企更倾向于采用这种招聘方式，其主要原因在于AI面试在一定程度上可以替代人力资源部门的工作，通过一系列标准化的题目来评估应聘者的通用素质。
亮马桥小纪
基于NLP与基于大语言模型的AI面试，有哪些核心区别？
杨亦行
在上一代的AI时代，自然语言处理（NLP）技术主要基于统计学原理。
这种技术的本质在于通过不断积累和标注数据，逐步完善其关键词库。随着数据量的增加和标注的完善，面试者的得分会更加准确。但是，这种评分机制本质上是基于统计学的匹配判断，而非深入理解面试者的语义内容。因此，系统无法根据上下文进行追问和深入挖掘，这就会导致一些问题。
比如，传统的基于NLP的AI面试，评估结果可能仅停留在表面。应聘者的能力不应只依赖于他们初次回答的内容量，这样不够公平。因为对于那些能够背诵模板的“面霸”型应聘者来说，他们的回答可能听起来很完整，但其项目经验的质量和逻辑性，可能并不如那些表达能力稍逊、但经验更为丰富的应聘者。
此外，过去的AI面试模型不一定能给到非常完善的评语。因为传统的统计学方法更像是一种基于得分的策略性评语，比如根据得分的高低来拼接不同的评价语句。
但是现在的大模型能够详细阐述打分的逻辑，比如为什么给出这个分数，是基于应聘者输出的哪些内容等等；而且当前的大模型能够从多个维度评估应聘者的能力，其中包括稳定性和职业意向。
特别是在招聘基层岗位时，因为这些岗位的人员流失率通常较高，所以评估稳定性和职业意向就很重要。上次我们评估的是一个快递员岗位的应聘者，模型给出的评价是，该应聘者具有相关工作经验，近期购买了房产，且孩子刚刚出生，他要承担起做父亲的责任，因此可能会更加慎重地对待职业选择。
牛客开发的AI面试模型，能够基于上下文，进一步让应聘者补充和深入探讨某些观点；如果对方提到特别有价值的观点，系统还会进一步挖掘，并将其作为评分的亮点。上一代AI无法实现这种深入的交互，但其实早年流行的「宝洁八大问」、「行为面试法」，就是在追问中考量应聘者的能力。
亮马桥小纪
如何防范应聘者「用魔法打败魔法」，应用AI作弊？
杨亦行
防范AI面试作弊的本质是为了尽可能地保证应聘者的公平。其实当前的作弊行为已经比较少涉及代考了，更多倾向于搜索答案或利用AI辅助回答。对于代考，我们已经采取了一系列措施，如多人声音识别和面部更换检测，这些措施已经比较完善了。
对于利用AI辅助回答，也有一些防范措施。首先，我们要求考生使用特定的设备，因此会禁止使用外接设备和虚拟机。此外，我们设置了一个插件黑名单，然后采取霸屏措施，确保考生在电脑上进行面试时，其手机也必须扫码参与监控，且在面试过程中保持锁定状态。当然考生可能使用第二台手机或iPad等设备作弊，针对这种情况，也有一些策略。
第一，眼神识别。我们会发现，无论使用何种设备作弊，考生的目光都会有意识地左右移动以查看提词器。因此，我们会先在考生使用的设备上定位其眼神活动的最大范围。如果考生的眼神超出这一范围，系统将在前台给出提示。虽然我们也考虑到了可能的误判，例如考生在思考时可能会有上下看的动作，但通过对比发现，正常思考和查看提词器的眼神特征存在明显差异，因此可以有效识别。
第二，书面语识别。无论考生如何获取答案，最终仍需用自己的声音复述出来。用AI辅助回答的考生，因为知识还没完全掌握，通常是不能在短时间内将答案即时转换为自己的语言的。我们可以通过识别其语言风格是否与书面语一致来辨别作弊行为。
第三，通过追问来验证回答的真实性。在行为面试中，我们会在考生举出例子后，追问大量细节。此时，依赖AI模型回答的考生就可能无法应对这些细节问题。
*头图及封面图来源于AI生成
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