AI对技术面试“范式”的冲击

缘起

掐指一算自己也有六年多的面试官经验了，作为一面面试官，社招、校招、外包等岗位的一线研发岗位均有涉及。

在近一年的面试中，观察到很多有趣现象，尤其是AI时代对于面试考察的“范式”带来了很大的冲击，自己的一些经历和组内大佬的看法是具有一定的启发性的，下文会详细展开分析。

一切都要从「面试作弊」开始说起..

技术面试作弊

过往对于一线前端研发岗位的一面，我个人偏向于三板斧：聊聊项目的挑战点、写两三道题、再问问框架原理和前端基础，这一套下来，基本就能看出来技术水平、沟通协作、聪明度等因素，基本综合感觉就能看出来是否符合岗位要求了。

但是随着大模型的发展，AI面试作弊工具层出不穷，对于上面的套路是毁灭性的，八股文可以说的非常全面，写题时眼神乱飘一气呵成写完一把过，这些非常明确的考核题目基本是碾压性的回答正确，基本很难看出来真实的技术水平。

在半年前的一次吃饭路上闲聊时一勾兑发现这种现象非常普遍，一旦埋下怀疑种子基本算个暗点，对最终多方面综合评估后的结果肯定是有一定影响的。

在大家争论后突然意识到一个问题：在环境巨变的情况下面试套路是不是也该变一变了？

首先看看「面试作弊」究竟是好是坏，凡事不能上来就否定，假定一个理想情况（啥都不会全靠AI拿满分）来多方面拆解着看：

• 从招聘的角度看，业界常态认为面试的核心目的是在一个小时的时间内展现出自己的综合水平，判断人岗是否匹配，如果通过各种手段让判断出现严重偏差也就违背了面试的初衷，当然这是在现行的面试标准下的结论。

• 从道德的角度看，业界面试一般不会采用开卷的形式，更多看重的是技术功底，如果在未告知的情况下作弊是可以认定为弄虚作假的，这反映的是价值观中的不够诚实守信，说的严重些这是一种欺骗。

• 从技术意义上看，程序员的工作性质是依托于对编程语言等工具的熟练运用去解决问题创造价值，用的越好说明技术越强。既然如此为何不能通过辅助手段去扩展自己的知识盲区呢，哪怕是从业所需知识我们之前不也是经常Google嘛？而且已经有更好的工具去解决死记硬背的脑细胞浪费，为何要舍本逐末呢？如果能够熟练运用工具去解决「面试不会」的这个问题，是否可以认定为有一定的解决问题的能力呢？

业界延续多年的评定体系和考察标准很难界定面试这个争议点孰对孰错（什么才是正确？）。

前端技术面试的关注点的旧与新

对不同职级是相对应的考察方式的，公司内部的技术通道也是有明确细致标准的。我按照个人习惯在过往的一面过程中主要关注三个方面，针对不同职级会有适当倾斜和灵活变化：

• 解决问题能力： 也就是即战力，主要目的是看目前的水平能否胜任岗位所需的技术要求，比方说没有复杂项目的经验去从事一个核心架构设计的岗位，很容易有考虑不全的情况。
  考察方式上通常发散性的聊聊项目复杂度和挑战点（做事方式、技术深度、眼界等），手写代码（编码能力、逻辑能力等）、八股（个人觉得能招架的住追问也是一种融会贯通的学习能力）。

• 潜力： 聪明度，主要看重成长性，如果一个人底子不错经过短期培养是可以快速成长为独当一面并进阶到下一职级获取更大的scope。
  高潜的认定标准是在某些认知水平上远超同龄人，或者有极强的学习能力（比方说对新技术敏感度、教育背景等），或者做出了非常出彩的成果（用结果说话）。

• 沟通表达： 对于在大公司的程序员来说，写代码可能只占到了一半的时间，其他就是在沟通、协作、评审、推进、汇报等等环节，毕竟人多事儿多，沟通表达能力是不可或缺的。
  这方面在聊的过程中就能看出来，是否能够把事情说清楚、能不能抓住重点、聊天是否让大伙愉快等多方面，虽然在某些geek眼里有些圆滑，但这是大公司协作必备的素质。

以往的面试评定中的客观部分是很明确的，比方说一个知识点能不能答出来、题能不能写出来，这也是为什么会有前端八股，在有大把面试的情况下，通过标准问题的解决过程就能低成本的筛掉大部分素质较普通的候选人，剩下的再通过主观判断挖掘亮点。如果连基础知识都不过关，如何证明自己能胜任呢？

但是AI时代的到来打破了这个底层逻辑，原本客观的部分反倒不那么重要了，日常工作中一个知识点不知道，问下AI解释的明明白白还能举一反三，人所知道的肯定没有AI知道的多，所以衡量人所知多少不再那么重要了（不是不重要）。比方说现在PM现在都可以自己绕过研发通过nocode做小工具了。

所以近期的面试我调整了下关注方向，将原有的手写代码、八股的重要度逐步替换为对AI理解和运用上，将原本看中的明确的客观部分转换为较「模糊」的软实力 - AI思维上。

所以会额外重点关注以下三方面（不是说不关注其他的，是重点关注）：

• AI思维： AI工具在手，遇到问题是否有AI的第一性思维（先考虑用AI如何解决问题），是否可以提出精妙的问题（提出好问题也是一种能力），快速获取到想要的知识并且吸收去灵活运用、是否能借助AI去完成自己无法解决的问题。
  我比较喜欢在面试环节用十多分钟让候选人自己谈谈对AI的理解、畅享一下未来、分享一些工作生活中运用AI的aha moment、说说有哪些场景可以借力AI。

• 思维方式： 在经历过大型项目的考验得来的经验依旧是稀缺珍贵的，但是经验是可以逐步积累的，所以结合潜力的考量，会更加看重在真正遇到问题时候的思维方式。
  比方说推进一个项目应该从哪里下手、如何拆解问题、推进和拿结果等等环节，从做事方法是能看出思维方式的，只要思维方式（也就是思想）较好，事情是不会出太大问题的。

• 沟通表达： 越到AI时代越要重视沟通表达，原来是和人做共同写作，现在需要跟AI通过自然语言区沟通，所以这方面是会越来越重要的。

综合看来越来越强调主观表达，能力考量上会越来越“软”，这也可以有效的绕过面试作弊孰对孰错的争议。

小结

以上只是一些不成文的想法，人们总是期望着稳定、期望着降低模糊度，通过各种标准去衡量，但是AI时代的根基 - 模型 本身依赖的就是统计学的概率性。

所以一定要拥抱变化，跟上时代节奏，风暴来临一定会摧毁一些东西的，但我愿做那个驭风少年。看到公司内部的一个说法还是挺好的，有一种点醒的感觉：

我们还在纠结如何防作弊的时候，很多公司一年前已经在用AI面试候选人了！