眼下正值秋招旺季，不少企业在大批量岗位的初筛环节用上了AI面试官。统一出题、批量打分，企业希望靠新技术压缩面试时长。

　　不过，对着镜头答题、盯着倒计时，全程没有真人交流，不少求职者觉得压力不小。缺少双向沟通、评分规则不透明，再加上音视频采集带来的隐私顾虑，AI面试的使用边界引发不少讨论。

　　AI初筛结果，能不能单独作为淘汰求职者的依据？招聘的效率和公平，该如何平衡？

　　郑俊平来自合肥一所高校，今年夏天毕业后，留在了学校做实习老师。做学生时，他作为求职者参加过AI面试；当了实习老师，又协助组织过此类面试。接受记者采访时，他讲述了自己第一次参加AI面试的经历。

　　郑俊平：第一次参加AI面试，是学校组织的企业面试。当时我们是一个一个进去，感觉AI面试比较奇怪，因为机器人在给我们面试时一直微笑；而真人面试会有点头、追问，能感受到对方在听。AI面试中有5分钟自我介绍，没有介绍完，它就自动切换到下一环节。

　　自我介绍之后，还有性格评测、职业能力评测，以及与岗位有关的专业问题。郑俊平学的是工程造价，在他看来，面试中的一些问题切口很细，侧重考察基础知识。

　　郑俊平：工程造价专业属于工科专业，当时AI问混凝土里面所用到的膨化剂在市场上一般叫什么名称？它问的问题都非常细致，答案具有局限性，你只能在那个范围内回答。因为工科有固定答案，这种情况下，它可以优先筛选出具有技术储备、技术基础的求职者。

　　但另一方面，因为缺少真人即时回应，不少求职者认为，在面试过程中很难判断自己的表达有没有被理解。

　　社交平台上，不少秋招求职者也表达了类似感受：对着镜头独自答题，盯着跳动的倒计时，全程没有任何眼神和语言反馈，常常越说越没底。求职者正在适应这种新的交流方式，招聘方则希望通过AI缓解集中招聘时的筛选压力。浙江某招聘平台负责人施璇介绍，他们借助第三方工具开展AI面试，主要用于第一轮筛选。

　　施璇：因为人选较多，第一轮不可能对所有人都做面试。我们主要用通用模型，考察表达能力、逻辑思维，以及面对工作困难如何破解等宏观的问题。

　　某企业人力资源总监黄涛认为，借助AI面试工具，HR可以高效完成批量初筛，快速对大量求职者进行第一轮评估。同时，也能够较好地完成流程、问题和考察维度预先确定的结构化面试。

　　黄涛：每个环节，我对所有候选人都问同样的固定问题，考察候选人同一方向的特质。用在这种面试场景下，AI是可以的。招聘的核心在于不断验证招人标准，在企业里是否能够转换成高绩效或者高结果。AI能够更高效地帮助企业积累数据基础。

　　但也有不少求职者或招聘企业认为，当下AI面试工具还很难完整捕捉一个人的真实能力。性格内向、不善表达的求职者，很容易在镜头前失分，被算法筛掉。某高校就业数字化平台招聘负责人孙鹏说，他们曾试用了半年第三方AI面试工具，评估后停止使用。

　　孙鹏：面试是比较综合的工作，需要专业HR根据每个公司的情况进行判断，除非岗位要求不是那么高。AI面试不太精准，有时会出现误伤：求职者表达能力不行，或是回答问题的习惯不太好，但不代表人家做不了技术类工作。

　　从求职者的体验到企业的实际应用，AI面试的争议并不只是“用不用”，更在于用在哪些岗位、哪些环节，以及如何理解和使用评分结果。技术可以帮助招聘提效，但同时它是否应该划定合理的应用边界？

　　中国人事科学研究院研究员庞诗在调研中发现，一些规模较大、具备技术能力的企业使用AI面试相对较多，同时，在基础性岗位、技能维度比较清晰且可以标准化的岗位中使用较多，比如部分客服、销售、数据标注岗位。

　　庞诗：目前AI面试工具，更多作为初步筛选工具。从行业整体运用情况来看，AI面试工具目前还不是成熟的人才测评工具。面试过程的判断、评估指标，以及求职者与岗位是否适配，最后还是要通过HR或业务负责人进行判断。

　　记者梳理发现，主流AI面试多为录播半结构化模式，作为一套标准化处理流程，企业预先设定岗位考察维度、题库和评分要点，面试采集求职者音视频、面部等信息，经语音转写、语义分析比对答题内容，部分产品解析语速、面部特征辅助打分，输出得分报告。

　　庞诗认为，即使是基础岗位，也不应由AI“一票否决”，在她看来，AI面试缺少人与人之间双向沟通、互相感知的过程，很难完整判断求职者和企业文化、团队的融合匹配度。某企业人力资源总监黄涛也有同样的担忧。

　　黄涛：AI的横向比较具备参考价值，但无法确认它评估积极性、进取性这些软特质的分数是否准确。把员工招入企业后，他要去跟人合作和协作。有一个考察维度，就是他做事方式、行为习惯，能否与团队成员、上下级合拍。AI擅长逻辑判断，一旦被求职者摸清打分逻辑，就可以针对性做面试准备；但非逻辑的“软”素质，AI目前判断不了。

　　面试中，生物信息的采集和使用，则是另一条需要厘清的边界。多位受访者提到，AI面试过程中，系统会通过摄像头采集求职者的视频、面部表情、语音等信息，哪些数据确有评估必要，如何限定采集和使用范围，企业与技术提供方应当怎样保护求职者的信息，都不能被忽略。庞诗认为，随着技术迭代和招聘应用场景推进，标准的制定和算法的审核已有现实的紧迫性。

　　庞诗：目前市场上还没有统一权威的AI面试工具和行业标准，建立相关规范已经十分紧迫。行业标准中应当明确AI面试的适用范围、数据采集边界，以及在什么条件下必须启动人工复核；同时对算法的透明度、可解释性提出要求，让这套工具在法治、规范的轨道上运行。