当人工智能从辅助求职者转变为评估他们时，会发生什么？HackerRank是一个帮助企业评估和招聘开发者的平台，现推出了名为Chakra的AI面试官。这个AI代理不仅进行面试，还能观察候选人的工作过程，评估他们的答案以及达成答案的思路。
经过大约六个月的测试期，HackerRank于周一正式向客户开放Chakra。该AI面试官在测试期间已完成超过50万次面试，参与的公司包括Snowflake、Snorkel和Capgemini，HackerRank也在内部进行了测试。
人工智能在招聘面试中已被广泛应用，许多企业利用语音助手和自动化工具筛选候选人，提高招聘效率。与此同时，求职者也开始使用AI工具辅助面试，有时甚至未被雇主察觉。
HackerRank认为，Chakra不仅能改变面试的方式，还能改变雇主评估的内容。除了判断候选人是否得出正确答案外，Chakra还关注更难量化的能力，如批判性思维和判断力，以及所谓的“AI流利度”——即候选人如何为AI构建问题、评估AI输出并引导其找到解决方案。
HackerRank联合创始人兼CEO Vivek Ravisankar表示：“过去的评估方式只关注结果，而现在由于AI的出现，任何人都能产出成果。雇主真正关心的是理解候选人产生该成果时的思考和判断过程。”
在实际操作中，Chakra面试更像是在完成真实工作任务，而非传统的编码测试。候选人会接到一个涉及真实代码库的任务，并在包含AI助手的工作环境中完成。Chakra会根据候选人的操作背景提出后续问题，比如为何选择某种方案，或者如果引入新限制，解决方案会如何改变。
Ravisankar告诉TechCrunch，Chakra正在改变招聘流程的基本结构。过去通常包括三轮面试：招聘人员筛选、带回家完成的评估和与工程师的后续面试，现在这些环节被整合为一次Chakra面试。
虽然让候选人在面试中使用AI似乎容易作弊，但HackerRank发现情况恰恰相反。Ravisankar表示，Chakra面试中的可疑行为标记比传统HackerRank评估低70%至80%，尽管具体比例会因地区和职位级别有所不同。
他还指出，允许候选人使用AI减少了他们偷偷借助外部工具获取答案的动机。
HackerRank成立于2012年，最初通过编码挑战建立业务，帮助企业基于技术能力评估和招聘开发者。该创业公司获得Y Combinator支持，目前拥有超过3000家企业客户，包括亚马逊、英伟达、Clay和Replit，全球开发者社区超过3000万人。
Chakra代表了HackerRank对其传统技术评估模式的转变。过去的产品主要测试开发者解决编码问题的能力，但Ravisankar认为，AI的出现使得旧模式在衡量工程能力方面的作用减弱。
他将这一转变比作苹果从iPod转向iPhone，旧产品依然有价值，但新产品代表了市场的未来方向。“Chakra将成为我们的主打产品，也是我们前进的方向。”
然而，让AI在评估候选人中扮演更重要角色，也带来了新的问题，尤其是企业应在多大程度上将招聘决策交给算法。Ravisankar表示，Chakra的设计是为候选人打分，而最终的招聘决定仍由人类做出。
他认为，AI可以处理面试中更结构化的部分，始终如一地应用雇主设定的标准，而人类面试官则可以花更多时间判断是否愿意与候选人共事，并解答关于公司、团队和职位的问题。
“如果调校得当，AI比人类更少偏见，”Ravisankar说。他认为AI系统可以被指令对每位候选人使用相同的评分标准，而不会受到候选人背景或教育等因素的影响。
然而，统一标准并不意味着AI系统没有偏见。自动化招聘工具可能会继承或放大其训练数据、模型和评估标准中的偏见，因此监管机构对其在就业决策中的使用保持关注。
AI在招聘中的应用已引起监管审查。例如，纽约市要求使用某些自动化就业决策工具的雇主必须进行独立的偏见审计，并在使用前通知候选人。Ravisankar承认招聘是受监管领域，遵守相关规定是HackerRank必须考虑的部分。
