来源:互联网 更新时间:2026-06-13 13:58
你知道那些用 ChatGPT 在面试里作弊的新闻吧?最近 interview.io 做了一项半科学性质的研究,结果相当扎心:如果你还在用 LeetCode 风格的题目筛选候选人,那你的面试流程恐怕早就千疮百孔了。

研究数据显示,那些被要求使用 ChatGPT 解决常见 LeetCode 题的候选人组,通过率居然高达 73%——而且面试官全程毫不知情。更让人后背发凉的是,每场面试结束后,面试官都要填写对候选人评估信心的调查问卷,结果 72% 的面试官表示“对录用决策有信心”。
等等,这数据是不是太离谱了?当四分之三的面试者在实验人员明确指示下“只依赖 ChatGPT、别靠自己”时,面试官依然信心满满地给出通过结论——那真实的面试流程里,到底有多少错误通过的?又错过了多少真正有能力的候选人?
这种“面试流程的科学测试”其实并不复杂,当然,要得出真正可靠的统计学结论,确实需要更大规模的样本和更严谨的设计,但至少我们可以开始做点事了。与其等着行业里那些心理测量专家来制定全行业的标准,不如先在自己公司的招聘流程里搞点本地化测试。
不过话说回来,就算没有 ChatGPT,面试问题本身也没真正解决过。大多数科技公司的招聘流程,坦白讲,是有缺陷的——甚至说得难听点,是荒谬的。更有意思的是,很多公司不仅不觉得自己的流程有问题,反而引以为豪。作为候选人,我曾亲耳听到面试官说:“我们的面试流程在整个行业里排名前 10%。”当时我脑子里瞬间冒出一堆问题:你们用什么标准测量的?请了谁来做评估?是公司内部自评的还是第三方做的?问过候选人的感受吗?答案当然是否定的。
这就像写单元测试一样——你把已知输入丢进去,观察输出是不是你预期的结果。对于代码,这很轻松,因为代码大多数时候是确定性的:你给 toLower() 传一个字符串,就知道大写字母会变成小写。输入相同,结果一定相同。
但人不是代码。人类天生非确定性,相同的输入可能带来截然不同的输出。想想电影《侏罗纪公园》里 Ian Malcolm 博士对混沌理论的吐槽吧:“条件……永远不会重复,而且会极大地影响结果。”
举个简单的例子:每天早上我对门口保安 Joe 说一句“早上好”。有时候他点点头,有时候他笑一笑,有时候他会拉着我聊半天。为什么?因为他的早晨状态太飘忽了——闹钟准时响了吗?昨晚睡得好吗?配偶是不是给他做了顿好早餐?甚至他可能琢磨着:“这人怎么每天都对我打招呼,是不是想套近乎?”——这些变量我一个都控制不了,也根本不知道。
现在回到你的面试流程。如果你像大多数公司一样,有多个面试官,那就已经引入了第一个变量。不同的面试官提问方式不同、互动方式不同。很多公司随机组合面试团队——今天张三和李四面,明天王五和赵六面——团队动态又会极大影响面试结果。更可怕的是,很多面试官是临时出题,或者从 LeetCode 题库里随机抽一道题,然后在面试过程中不断通过表情、语气、肢体语言甚至直接提示来影响候选人的表现。
你当然可以尝试规范化——统一题目、统一流程、统一评分标准——但无论你多努力,如果不亲自测试一下,你永远不知道这套流程到底靠不靠谱。
这就引出了核心结论:
那么,如何“知晓实验结果”呢?你需要提前准备“已知输入”:找一位公认的、水平极高的工程师,让他通过你的面试流程——流程应该识别出这是位高级工程师;再找一位完全没有相关技能的“素人”,流程应该果断给出“不录用”的结论。
具体操作上:可以找团队里已经共事过的、公认优秀的同事作为“已知-录用”输入;至于“已知-不录用”,可以请演员来扮演。为了把戏做足,“已知-录用”的候选人需要完全了解面试流程的所有环节,而“已知-不录用”的候选人则被明确告知如何回答每个问题。最重要的是,候选人的身份必须对面试官保密——这意味着你不能用公司内部的其他员工(除非公司大到互相不认识),或者必须通过技术手段隐藏候选人的外貌、声音等特征。理想情况下,直接用已经入职的员工来测试,这样能最大程度减少“这家伙到底适不适合我们团队”的争论。
顺便提一句:如果每个月穿插几次这种测试——比如每五个真实候选人里混入一个测试者,或者每十个里插一个——你甚至可以偶尔加入一个“已知-不录用但使用 ChatGPT”的候选人,看看流程能不能识破。
批评者肯定会说这是在浪费时间。但当年单元测试、QA 测试刚提出来的时候,也有人这么说。如果你觉得面试结果对你很重要,那就值得去测量、审视和批判。当然,如果你想继续用接近 0% 的信心来面试,也没人拦着你。
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