文科生董雨齊的春招之旅出現了一個“拐點”，發生在她決定“手搓”AI求職工具那一刻。

她買到一份持續更新的春招信息表，再借助網絡求職平臺的崗位推薦，機會源源不斷地出現在面前。但難住她的問題是：“不認識的公司真的太多了。”

跨平臺檢索用人單位的信息，判斷是否投出簡歷——這似乎是每個求職者都要耗費大量時間精力的一關，但董雨齊希望向AI借力。不需要太多代碼知識，她開發了一款簡易工具，幫助自己在瀏覽器看見陌生公司的名字時，劃選關鍵詞就能生成關于這家公司的報告，包括公司的業務、經營狀況、有沒有“黑歷史”，甚至是社交平臺上關于薪資、加班的討論等。

坐在深圳一家跨境電商公司的工位上，人力資源從業者張敏測試公司開發的AI篩選簡歷系統，屏幕上實時生成每份簡歷與崗位匹配性的評分，并給出是否進行詳細了解的建議，她一邊感受到效率提升，一邊也在反思：對人才的評價要經過復雜的考量，這是AI還無法做到的。

當AI介入就業全流程，求職者與雇主如何調整對傳統招聘環節的認知？在節奏飛快的春招季，很多人選擇擁抱變化。

“反向背調”、克服面試焦慮、搜集崗位信息，都用得上AI

這是一個流行“手搓”的春招季。社交平臺上最受歡迎的求職博主，變成了那些提供自制AI求職工具、分享教程的人。

超過1000人在近一個月里進入了昭樂名為“面試加油站”的幾個社群，都是為了嘗鮮面試訓練工具FacePrep，原本這只是她準備轉行AI而做的學習項目。

這之前，昭樂在大廠做了9年后端開發工程師，有幾年都在服務于人力資源部門開發智能招聘和人才評估程序。在她對企業招聘的理解里，一種需求一直長期存在：她是一個會為面試緊張的人，找陪練、朋友來模擬，由于專業程度不同，效果不見得都很好，而AI卻是一個穩定、隨時待命的“面試搭子”。在工具開放使用后，用戶反饋讓她意識到，這兩個月準備考研復試的學生也有類似的需求。

智聯招聘在今年春招季的一項調查中發現，AI已被職場人廣泛運用在求職中，50.7%的受訪者“用AI優化簡歷、撰寫自我介紹”，28.2%的受訪者“用AI分析目標行業/公司情況”，26.5%的受訪者“用AI模擬面試、練習回答思路”。

找北求職新媒體運營總監王成威透露，截至2026年1月，已經有超過20萬名大學生利用其小程序輔助求職，從選崗、簡歷優化到筆面試輔導的全流程，都在經歷著AI的重塑。他表示，應屆生對自己的職業規劃尚不清晰，與AI的溝通也多與此相關。“很多學生會問AI，我是否要干所學專業相關的工作？將來這份工作的競爭力怎么樣？”

求職者為了找到靠譜的公司、降低試錯成本，往往會對企業進行“反向背調”。董雨齊看重AI在這方面的價值，她認為，以前“反向背調”的成本較高，需要手動搜索公司評價、看財報、找員工的反饋，大部分求職者沒有精力或缺少信息搜索整合的能力，就會放棄背調。

但AI把“反向背調”的門檻大幅降低了，在董雨齊看來，“AI不僅提高效率，也有機會增加個人獲取信息的公平性，打破一些信息不對稱”。她還會用AI針對不同崗位描述修改簡歷、梳理常見面試問題、提煉回答思路等。

一名在上海某高校理工科就讀的學生向記者分享了她跨研究方向面試的經驗。她發現，AI擅長快速、通俗地解讀一個陌生行業和崗位，也能幫助她梳理原先的專業知識如何建立跨領域的優勢、勝任崗位。她在參與面試時，好幾次被問到使用AI提前準備過的問題。

王成威提到，AI搜尋、匹配崗位也有不錯效果，以央國企舉例，因為崗位信息分散，以往求職者會選擇購買一些第三方整理的校招名錄，但沒辦法做到實時更新。借助AI，求職者提供崗位意向、目標工作地點和基礎信息后，不僅可以篩選出當下匹配的崗位，新增崗位也會第一時間推薦。

這樣的技術變革也在影響人力資源行業的從業者，找北求職的工作人員不少是從傳統從業者轉型，成為和AI智能體搭檔工作的AI就業導師、智能簡歷優化師等。“針對簡歷，AI會生成一份求職報告、推薦求職方向，機構的老師在此基礎上答疑，分析就業市場的行情。”王成威說。

AI輔助求職并非只是學生的個人探索，也是高校就業服務轉型的方向。云研科技云就業/云生涯平臺業務專家王成介紹，全國已有800多所高校直接使用該平臺賦能大學生就業，對比傳統高校招聘會設置的“簡歷門診”，往往會排長隊，而現在現場布設AI簡歷診斷展位后，學生可以直接拍照掃碼上傳簡歷，立刻就能幫學生掃描簡歷，給出簡歷修改完善建議，并且快速匹配招聘會現場的單位和崗位，精確到展位號，服務效率大大提高。

王成指出，AI讓就業服務真正地接近理想中的“精準”，不僅解決了個體咨詢輔導覆蓋面有限的問題，也能夠最大程度地考慮到學生的個性化需求，比如他們在與一些學校合作時，會為每個學生定制成長檔案與職業畫像，與就業市場上的企業需求畫像進行匹配分析，讓學生提前了解與求職目標的差距，規劃如何提升能力、參與什么比賽，增加哪些實踐。

他認為，在未來，AI會深度嵌入大學的生涯規劃與就業指導教育，還會打通高校就業服務平臺數據與學生校內的實踐經歷、課程學習、獲獎記錄等數據，打破“數據孤島”，實現AI個性化精準賦能每個學生的發展。

AI輔助求職，也可能“幫倒忙”

正是因為把“手搓”求職工具寫入作品集，一直在文學領域求學的董雨齊意外接觸了一些AI運營、AI產品經理的崗位，也與幾家AI初創公司有過溝通，“這個工具不只是求職的輔助，本身也成了一塊敲門磚”。

從事人力資源行業10多年的蕭柯告訴記者，她所在的某醫療信息化公司要求，從今年春節前開始新招聘的員工都要具備AI能力，“具體來看，要求能通過智能體解決實際問題，并能研究探索智能體應用的發展方向”。因此，對于畢業生使用AI輔助求職，她持欣賞態度，但前提是，AI沒有用來“投機取巧”。

張敏最近會為一些有“很明顯AI痕跡”的簡歷感到頭疼，“AI潤飾是可以的，但沒有自己的思考（不行）”。她解釋說，AI喜歡在數據上“注水”。此外，在一次線上溝通時，她請求職者談談對某個電商平臺的理解，對方回復了一大段明顯由AI生成的該平臺信息，缺少自己的見解。

AI“幫倒忙”，這是昭樂不愿見到的，在大廠工作時，她面試過幾百人，認識到面試是對求職者的綜合評估，不單是把知識點都答對，真誠同樣重要。

這幾年，一種在線上面試時聽取提問、即時生成答案的AI工具開始流行，被稱為“賽博小抄”。昭樂選擇避開這種產品思路，開發專注于練習面試的工具，是因為害怕“賽博小抄”起到反作用，“或許你自己有一套更出色的表達，但AI給了你另一套表達”。

北京市社會科學院副研究員王鵬認為，如果AI批量制造“完美簡歷”，篩選機制則會失效，企業不得不提高篩選閾值或用深度筆試、多輪面試來尋找差異點，實際上增加了雙方的隱形成本。

王成威把AI潤色簡歷的原則回歸到面試的“基本功”上：無論是否使用AI，求職者需要對自己簡歷的全部內容充分了解。他舉例，一名畢業生在面試一家銀行時，就被問到簡歷提到的“跨部門協作效率提升150%”具體是如何做到的，該畢業生沒能答得上來，最終也沒有通過面試。

另一方面，一些大學生意識到，寫簡歷也要順應篩選簡歷機制的變化。董雨齊認為，需要理解這個篩選機制，本質上是將資深HR的評估經驗進行算法化和自動化。

她總結了一些制作“機器友好型”簡歷的經驗，首先，篩選簡歷的AI需要將簡歷文件提取出純文本，因此排版最好不要太花哨，之后的匹配邏輯不論是讀取關鍵詞還是語義，都依賴個人經歷與崗位描述是否對應，她會盡量用硬技能詞、量化數據等容易被“抓到”的信號。幾位受訪HR也都支持該觀點，認為AI篩選簡歷時，求職者更要在簡歷中準確地體現“能崗匹配”。

當AI介入招聘，如何解決算法篩選不公

事實上，HR們也在審慎地看待AI招聘。蕭柯介紹，她在3月測試了3種市面上的AI招聘產品，發現AI更適合篩選出藍領、有標準要求的崗位人選，如果是一個非標準且個性化的崗位，AI招聘遠不如一個懂業務的HR。目前，在春秋季的校園招聘時期，由于短時間內獲取大量匹配度較高的簡歷，她的企業會啟用AI面試官，但使用時發現，求職者對此比較排斥，“讓對方感覺不那么受重視”。

張敏說，AI的確顯著提高了招聘效率，不再需要每天看幾百份簡歷，但她也承認工具并不完善。除了簡歷造假難以甄別，另一個AI當前無法做到的事情是“酌情考慮”，比如在測試中她發現，如果篩選機制中設置了空窗期不超過3個月、年齡不超過37歲等，AI會嚴格執行，但當HR遇到非常優秀的求職者，哪怕超出限制，也會選擇讓簡歷“放行”。張敏覺得，AI當下的確還是“冷冰冰的工具”。

相比這些，一個更容易被忽略的問題是：算法是否能滿足求職者對公平競爭的期待？

江蘇凡達律師事務所律師蔡樂晨注意到，相較于明確設置性別、戶籍門檻等的傳統就業歧視，AI可能帶來一個新問題：如果歧視被嵌入算法模型，企業自身可能不知情。“實踐中，我已遇見存在當事人在勞動爭議或就業歧視案件中主張算法篩選不公，受制于算法不透明，舉證困難等情形。”蔡樂晨對記者說。

湖南金州律師事務所高級合伙人易旭也關注到隱性就業歧視的話題，她指出，算法可能對訓練數據存在的行業內歷史偏見進行固化，企業和求職者都難察覺。她還強調，求職者提交信息這一動作，只有在企業履行了充分告知義務且求職者是在明確知情下自愿作出肯定動作時，才構成法律意義上的有效同意。這意味著，企業收集某一信息，在算法中納入該信息做評估，需要征得求職者的同意。

四川大學團隊領銜的一項基于690萬份中國求職者簡歷的研究發現，AI可以通過簡歷書寫的蛛絲馬跡預測求職者的性別，準確率達到80%。因此，隨著AI的推理能力不斷加強，避免就業歧視的關鍵或許并不在于隱藏那些與崗位核心能力無直接關聯的信息，而是制定AI時代下的公平招聘政策。

3月底，記者從一位參與起草的學者處獲悉，一份關于AI智能招聘系統的國家標準已經進入最后的驗證討論階段。

蔡樂晨認為，求職者應對算法歧視的個體維權成本較高，他建議立法與司法層面有必要逐步建立算法透明度及自動化決策的可解釋性規則，適度向企業配置舉證責任。此外，蔡樂晨還建議企業自主設置AI招聘倫理的內部規范，明確AI在招聘中的使用邊界、人工干預機制、算法評估與公平性測試、對求職者的告知與申訴渠道等。

（應受訪者要求，張敏、昭樂、蕭柯為化名）（見習記者 陳宇龍 記者 王聰聰）