其实，传统面试的逻辑就是假设一个人的知识储备和结构化表达能力大致等同于其工作能力。
因为获取和整理信息本身就是一种稀缺能力，但在大语言模型普及的当下，这个假设已经逐渐失效。
现在用豆包几十秒就可以生成措辞得体的自我介绍，那一个人还在那吭哧吭哧写的东西还有意义吗？
企业招人的时候如果继续用这类问题去筛选人，本质上就变成了在测试对方的打字速度和联网AI的能力。
只是题中这位同学的表现“略显拙劣”，或者说其实可以伪装得更好。
当然，一味禁止AI使用既不现实也无意义，那要改的就是面试的形式和内容。
最直接的就是给面试候选人一个真实的业务难题，然后明确告诉他可以用任何AI工具，限时产出方案。
AI不是万能，大模型在生成内容的时候，其实是在预测最有可能出现的文本组合，而不是去验证客观事实。所以AI也是会出错的，而且出错的频率不算低。
那在这个过程中，可以观察面试者：
如何拆解一个复杂的、没有现成答案的业务需求？在AI给出一个逻辑通顺但明显有行业常识错误的回答时，能不能识别出来并做出修正？在不断迭代追问的过程中看面试者表现出的判断标准？............
以这些去预估和衡量一个人在以后工作中所展现出的能力。
正因为AI擅长解答问题，所以定义“什么才是真正需要被解答的问题”以及对于AI解答的判断，这些才是以后是人更需要做的。
