一年一度的毕业季即将来临，伴随着莘莘学子踏入职场的热潮，AI面试技术也迎来了前所未有的关注度，变得愈发炙手可热。
权威媒体报道显示，AI面试的应用场景在2023年中国网络招聘市场中已占据超过三成的份额。更有招聘平台在2024年春季校园招聘的调研中发现，超过半数的受访应届生都曾收到过来自企业的AI面试邀请，这标志着AI在招聘流程前端筛选环节的普及已成大势所趋。
与众多专注于单一行业企业用户需求的AI小模型产品不同，AI在求职招聘领域展现出独特的“双边市场”特性。其用户群体同时覆盖了B端（企业雇主）和C端（求职者），且两端都蕴藏着巨大的市场需求潜力。对企业而言，AI面试官能显著提升海量简历初筛和初步沟通的效率，降低招聘成本；对求职者来说，它提供了更便捷的初步展示机会和相对标准化的流程体验。
然而，审视当前AI招聘与求职市场的发展阶段，其表现可谓毁誉参半。用户对相关产品的评价也呈现出明显的两极分化。尤其引人关注的是，不少求职者在社交平台上直言不讳地“吐槽”，在AI面试过程中遭遇了“人工智障”般的尴尬体验。他们反映，AI给出的面试题目往往显得刻板、机械化，缺乏灵活性和深度，使得面试者难以充分展现自身的独特优势、思维深度和个人魅力，表达起来倍感吃力。
这些现象揭示了一个核心问题：尽管AI面试官在标准化、流程化处理和信息收集方面效率惊人，但在测评应聘者的“软实力”维度——如心智成熟度、情绪稳定性、人格魅力、临场应变能力以及深层次的价值观匹配度等方面，其能力仍显得捉襟见肘，力有不逮。这种局限性不仅存在于面试环节，更暴露出整个人才评估体系的深层缺陷。
对此，“中国造隐形冠军”评选评委、前华为全球招聘负责人、深圳百森咨询创始人冉涛一针见血地指出：“当下，我们大部分人对AI的应用，可能只是给它套了个马甲或戴了个帽子，其内核运作逻辑并未发生根本性变革。试图用AI完全取代真人面试官本身或许就是个伪命题。”他进一步解释道，“选对一个人，关键在于‘好素质+好情绪’的完美结合。AI面试或许能高效地解决对‘好素质’（如知识、技能、过往行为模式）的初步筛选，但人与人之间互动所产生的微妙情绪价值、化学反应以及基于直觉的综合判断，是冰冷的算法目前难以复刻和提供的。”
冉涛的见解，直接指向了人才测评工具本身的效度和信度问题。公开的研究数据令人咋舌：现实中竟有高达87%的人才测评工具存在不同程度的隐蔽性测量失真。这就像试图用体温计去测量血压，工具本身的错配必然导致结果的偏差。那些标榜精准的人才测试工具，其潜在的后果可能是将一位极具潜力的人才误判为“残次品”，造成企业和个人的双重损失。
传统人才评估方法：触及效能天花板
现实中不乏因评估工具或方法失当而导致的招聘失误案例。例如，某知名互联网大厂曾一度迷信用“快速拼图能力”作为筛选程序员的核心标准，结果招来的员工中不乏“密室逃脱”高手，但实际编程工作中产生的代码Bug数量反而飙升了40%。直到该企业引入了严谨的“预测效度”验证机制，才恍然大悟：真正与编程水平高度关联的预测因子，并非拼图速度，而是候选人长期坚持撰写技术博客所体现出的持续学习热情、知识沉淀能力与问题解决思路的清晰度。
这里提到的“效度”，是心理测量学中的核心概念，它衡量的是一个测评工具或方法能否真正准确地捕捉到它想要测量的特质或能力。简单说，就是测量结果与目标考察内容的吻合程度——吻合度越高，效度越高。它就像X光片，能够透视出测评工具内在结构的合理性与可靠性。
在冉涛看来，当前被广泛使用的传统人才评估方法——无论是依赖主观经验的面试、基于纸面信息的简历筛选，还是许多看似科学的传统测评工具——其预测效度均已触及明显的天花板。他指出，尤其当仅依赖单一的人力评估工具时，其对未来工作绩效的预测力极限大约只能在0.3到0.5的区间内徘徊。这意味着，仅凭这些工具得出的评估结果，最多只能解释岗位实际绩效表现中9%到25%的变异原因，还有超过75%的绩效差异迷雾重重，未被有效揭示。
以下表格中是人才评估手段的效度对比：