开篇：为什么你的招聘推荐总是“牛头不对马嘴”？

无论是资深职场人还是应届生，大概都对招聘网站的算法推荐功能有过类似的抱怨：要么是早已过时的“远古”职位，要么是与自己背景风马牛不相及的岗位。在大模型技术日新月异的今天，为什么让AI精准地“猜你喜欢”一份工作，依然如此困难？

答案可能出乎意料：问题不在技术，而在问题本身。我们试图用工程学的尺子去度量一个本质上是心理学的问题。

语言的“巴别塔”：当“增长”有100种写法

算法匹配的第一道坎，是职位描述（JD）的巨大混乱。这并非指JD写得不好，而是指其毫无标准可言。

同样一个“用户增长经理”的岗位，在A公司的JD里可能侧重渠道投放和数据分析，行文风格像是内部汇报；在B公司则可能强调社群运营和内容营销，语言活泼得像一篇公众号推文。一家初创公司的“技术VP”和腾讯的“技术VP”，除了名片上的头衔相同，其职责范围、团队规模、技术栈要求可能天差地别。

这种混乱是全球性的。每家公司都有自己的内部术语、组织架构和企业文化，这些都会反映在JD的字里行间。算法在进行匹配前，必须先将这些千奇百怪的非结构化文本，翻译成统一的、可供比较的结构化数据。这本身就是一个巨大的工程。

更深层的问题在于，许多职位名称本身就是模糊的。一个“数据科学家”和一个“AI工程师”的界限在哪里？一个“新媒体运营”和一个“内容营销专家”的能力模型有多少重合？

如果没有一个类似O*NET（美国劳工部的职业信息数据库）那样的“职业分类学”作为底层框架，任何基于自然语言处理（NLP）的匹配都只是在玩高科技的文字游戏。算法可以识别出关键词，但无法真正理解一个岗位在整个职业生态中的坐标。这需要的是行业知识和组织心理学的洞察，而非更强的算力。

“匹配”的陷阱：资深总监不适合专员岗

假设我们解决了语言和分类问题，接下来的“匹配度”计算则隐藏着更大的陷阱。传统的匹配逻辑认为，候选人的技能与岗位要求重合度越高，匹配分数就越高。这完全是线性思维的误区。

一个拥有十年销售经验的资深总监，去应聘一个初级销售专员的岗位，他的技能几乎100%覆盖甚至远超岗位要求。按照传统算法，这应该是一个完美的匹配。但现实中，这是一个糟糕透顶的组合。这位总监可能会因为工作缺乏挑战而在一个月内感到厌倦，三个月内离职。这种“过度胜任”（Overqualification）现象，是导致员工流失和工作满意度低下的重要原因。

一个好的匹配算法，不能只问“他会不会”，更要问“这对他来说是不是一个好的下一步”。这需要模型能够理解人的职业发展轨迹、动机和期望。这已经超出了信息检索的范畴，进入了职业心理学的领域。匹配的合适度并非一条直线，而是一条曲线：过低和过高都不理想，只有在某个最佳区间内，才能实现人与岗位的共赢。

中国式解法：为什么“开聊”模式会胜出？

有趣的是，在中国市场，一些产品用一种独特的方式部分地“绕过”了这个难题。以BOSS直聘为代表的“直聊”模式，就体现了对这种不确定性的妥协和适应。

相较于LinkedIn那种依赖算法推荐、用户被动接收的模式，直聊模式将沟通的主动权前置。它实际上承认了纯算法匹配的局限性，与其让机器做一个不完美的“裁判”，不如让它成为一个高效的“信使”，快速搭建起候选人与招聘方（通常是业务负责人）的沟通桥梁。

通过简短的对话，双方可以快速澄清JD里的模糊地带，探寻简历之外的潜在匹配点，甚至判断彼此的气场是否相符。这种“先聊再看”的模式，本质上是用更高效率的人类沟通，去弥补算法在深度理解和心理洞察上的不足。这或许可以解释为什么这种模式在中国这样一个高度重视人际互动和“感觉”的市场中，能够获得巨大的成功。

结语：下一代招聘AI，是助手而非裁判

回到最初的问题，大模型确实能极大地提升JD解析、简历提炼的效率，但它无法解决招聘匹配的核心症结。

未来的招聘AI，其价值可能不在于提供一个“完美匹配”的黑箱排名，而在于成为一个更智能的“决策辅助工具”。它可以为招聘者深度解读一份简历，挖掘其潜在优势，并提示“过度胜任”的风险；也可以为求职者分析一个岗位的真实要求，并建议他如何在面试中更好地展现自己。

最终，招聘是人与人的双向选择。技术应该做的，是拆除信息壁垒，增强人类的判断力，而不是试图取代它。