面试官允许你用AI，不是放水，是抬高了门槛

一、面试用AI，是“开卷考试”还是“能力陷阱”？

当面试官说“你可以用Copilot或ChatGPT”时，很多候选人暗自窃喜，以为这是一场“开卷考试”。但现实可能恰恰相反：这非但不是放水，反而是一个更深的“陷阱”。

近一年来，从Canva到Shopify，再到Meta的部分团队，越来越多公司开始允许在技术面试中使用AI工具。这一变化背后，并非是对应聘者门槛的降低，而是一场关于人才筛选哲学的深刻变革。

来自一线工程管理者的反馈惊人地一致：AI的介入，非但没有抹平候选人之间的差距，反而让差距变得前所未有地巨大。优秀的工程师利用AI快速生成模板代码和解决方案，将更多精力投入到系统架构、边界条件和潜在风险的思考上。而能力稍弱的候选人，则常常迷失在AI生成的代码片段中，一旦被问及“这行代码为什么这么写？”或“这个方案有没有其他可能性？”时，便会立刻卡壳。

AI成了一面放大镜，清晰地照出了谁是“代码实现者”，谁是“问题解决者”。

二、两种面试哲学：“验证”还是“模拟”？

这场变革的核心，是两种面试哲学的分歧：验证（Verification）与模拟（Simulation）。

验证派的逻辑是：面试是为了确认候选人是否掌握了X、Y、Z等特定技能。比如，能否在白板上手写出红黑树。在这种模式下，AI被视为“作弊工具”，因为它干扰了对候选人真实知识储备的验证。因此，这类公司会选择禁用AI，甚至出更难的算法题来“反作弊”。

模拟派的逻辑则完全不同：面试是为了观察候选人在真实工作场景中的表现。既然工程师在日常工作中会大量使用AI，那么面试就应该模拟这个真实环境，看他们如何与AI协作解决问题。

显然，模拟派的观点更符合未来的趋势。工作的本质不是为了证明你会什么，而是为了交付结果。一个能巧妙利用AI，快速搭建系统、识别风险、并清晰阐述决策过程的工程师，其价值远高于一个只会埋头刷题的“算法高手”。

在中国市场，这场哲学的碰撞尤为激烈。以阿里巴巴、腾讯、字节跳动为代表的大厂，由于每年需要筛选海量的简历和候选人，长期以来高度依赖标准化的“面试八股文”（如LeetCode刷题）。这种“验证模式”易于规模化，也相对公平。但它的弊端也日益凸显：筛选出的人才可能高度同质化，擅长应试，却未必擅长解决复杂而模糊的真实世界问题。

相比之下，一些创业公司和创新业务团队，由于没有历史包袱，更倾向于采用“模拟模式”。它们设计的面试题不再是孤立的算法挑战，而是更接近真实业务的微型项目，比如修复一个有bug的系统、或为现有功能增加扩展。

三、工程师的新价值坐标：从“实现”到“驾驭”

当AI接管了大部分基础代码的编写工作后，工程师的价值坐标也发生了根本性偏移。

1. 架构与设计能力，权重上升
   当生成代码的成本趋近于零时，决定“应该生成什么代码”的决策就变得至关重要。将一个模糊的业务需求，拆解成清晰的技术模块、定义好接口和数据结构、预判未来的扩展性——这种系统设计能力，成为了衡量工程师水平的核心标尺。

2. 代码品控（Code Review）能力，权重上升
   未来的工程师，花在“读代码”和“审代码”上的时间，将远远超过“写代码”。面对AI生成的大量看似可行的代码，能否快速发现其中隐藏的逻辑漏洞、安全风险或性能瓶颈，这种“品控”能力是AI无法替代的。面试官可能会直接给你一段AI生成的代码，让你找出其中的问题。

3. 沟通与阐述能力，权重上升
   在人机协作的模式下，清晰地表达自己的思考过程，比任何时候都重要。你为什么选择这个方案而不是另一个？你如何向AI提问以获得想要的结果？你如何向同事解释AI方案的利弊？这种沟通能力是确保团队协作顺畅、技术决策正确的关键。

相应地，纯粹的算法实现速度，其价值正在被稀释。当然，数据结构和算法等基础知识依然重要，但死记硬背200道LeetCode题目的投资回报率，正在急剧下降。理解算法的原理和适用场景，比徒手实现它重要得多。

四、我的判断：告别“刷题家”，拥抱“架构师”

对于企业而言，招聘策略必须做出调整。首先，要明确公司的AI政策，消除候选人的困惑。其次，也是更重要的，是重新设计面试题，从“考验记忆”转向“考验判断力”——多出一些开放性、充满取舍的场景题，而不是有唯一正确答案的算法题。同时，面试官的培训也需跟上，他们需要学会如何评估候选人与AI协作的能力。

对于求职者而言，这意味着需要从“刷题家”向“架构师”转型。一方面，要熟练掌握主流的AI编程工具，让它成为你思考的延伸。另一方面，更要夯实计算机科学的基础，因为所有的“为什么”和“如何权衡”，最终都源于这些底层原理。

可以预见，在未来几年，中国科技公司的招聘市场将出现明显分化。继续坚守“验证模式”和“面试八股”的公司，可能会错失那些最具创造力和系统思维能力的顶尖人才。而那些率先拥抱“模拟模式”，真正考察候选人解决实际问题能力的公司，将在下一轮技术浪潮中，构筑起最坚实的人才壁垒。