HackerRank 的人工智能面试官让我们一睹工作面试的未来

当人工智能从帮助求职者转向评估他们时会发生什么？ HackerRank 是一个公司用来评估和招聘开发人员的平台，它通过 Chakra 来展示未来的工作面试会是什么样子。Chakra 是一个人工智能代理，可以进行面试，观察候选人的工作情况，不仅评估他们的答案，还评估他们如何获得面试机会。经过大约六个月的测试后，HackerRank 将于周一向其客户全面开放 Chakra。该初创公司表示，AI 面试官在测试过程中已经进行了超过 50 万次面试，其中包括 Snowflake、Snorkel 和 Capgemini 等公司进行过尝试，而 HackerRank 也在内部测试了该产品。一段时间以来，人工智能一直是求职面试的主要内容，公司使用语音代理和其他自动化工具来筛选候选人并提高招聘流程的效率。与此同时，求职者越来越多地获得自己的人工智能工具来帮助他们进行面试，有时雇主并不知情。 HackerRank 认为，通过 Chakra，人工智能不仅可以改变面试的进行方式，还可以改变雇主的衡量标准。除了某人是否得出正确答案之外，这家初创公司还希望评估难以捕捉的信号，例如批判性思维和判断力，以及所谓的“人工智能流畅度”——候选人如何很好地提出人工智能问题、判断其输出并引导其找到解决方案。 “之前的评估方式是评估输出，”HackerRank 联合创始人兼首席执行官 Vivek Ravisankar 在接受采访时表示。 “现在，由于人工智能，任何人都可以制作一件文物。”他说，雇主面临的问题是他们是否能够理解生产该产品时的思维和判断。在实践中，Chakra 面试的设计看起来更像是在做工作，而不是参加传统的编码测试。候选人获得一项涉及现实世界代码存储库的任务，他们在包含人工智能助手的画布中完成该任务。当候选人工作时，Chakra 可以利用他们正在做的事情的背景来提出后续问题，例如他们为什么选择一种方法而不是另一种，或者如果引入新的约束，他们的解决方案将如何改变。 HackerRank 的 Chakra 在面试后向招聘经理展示了一份详细的报告。图片来源：HackerRank Ravisankar 告诉 TechCrunch，Chakra 正在改变招聘流程本身的基本结构。他说，以前涉及三轮单独的面试，包括招聘人员筛选、带回家的评估以及与工程师的后续面试，现在被合并为一次 Chakra 面试。在面试过程中让候选人接触人工智能似乎会让作弊变得更容易。然而，HackerRank 表示，它发现了相反的情况。 Ravisankar 表示，Chakra 访谈中的可疑活动标记比传统 HackerRank 评估中的可疑活动标记低 70% 至 80%，尽管该比率因地理位置和资历等因素而异。 Ravisankar 告诉 TechCrunch，让候选人接触人工智能可以减少他们在面试期间秘密使用外部工具来提供答案的动机。 HackerRank 于 2012 年在 TechCrunch Disrupt 上推出，围绕编码挑战开展业务，最终帮助公司根据开发人员的技术技能评估和聘用他们。这家由 Y Combinator 支持的初创公司目前拥有 3,000 多家企业客户，包括 Amazon、Nvidia、Clay 和 Replit，以及全球超过 3000 万开发者的社区。 Chakra 代表着对 HackerRank 花费数年时间打造的技术评估业务的赌注。其传统产品很大程度上考验的是开发人员能否正确解决编码问题。尽管如此，Ravisankar 认为人工智能使得 HackerRank 的早期模型在衡量工程能力方面不再那么有用。 Ravisankar 在内部将这一转变比作苹果从 iPod 转向 iPhone，因为旧产品仍然有价值，但新产品代表了这家初创公司认为市场的发展方向。 “脉轮将成为头条新闻，”他说。 “这将是我们前进的方式。”然而，让人工智能在评估候选人方面发挥更深入的作用会引发一系列不同的问题，特别是关于公司应该将多少招聘决策委托给算法的问题。 Ravisankar 告诉 TechCrunch，Chakra 旨在对候选人进行评分，而不是做出最终的招聘决定，而最终的招聘决定仍然由人类决定。他说，人工智能可以通过一致应用雇主设定的标准来处理面试中更结构化的部分，而人类面试官可以花更多的时间来确定他们是否真的想与候选人合作并回答有关公司、团队和角色的问题。拉维桑卡说：“如果你调整得当，人工智能的偏见比人类要少得多。”他认为，人工智能系统可以被指示对每个候选人遵循相同的规则，而不是受到诸如以下因素的影响：