找工作，直接和 ChatGPT 谈 | AI 新职人
找工作，是人与社会的一次交锋。
你需要清楚自己的优势，从字里行间解读公司的诉求，掂量能力和经验与岗位匹不匹配，还有无数的经验贴教你如何写简历和面试。
光是制作简历，就算得上一件苦差事，我们如同怀着匠心的手工艺人，精心在一张 A4 纸里雕琢工作经历、项目成就和奖项技能，希望创造出一件被伯乐欣赏的作品来。
然而，当 AI 席卷了各行各业，有人失业，有人改换门庭，也有人想用它改写职场的敲门砖。
用 ChatGPT 做简历，能获得更多 offer 吗
今年 2 月，在线求职网站 Resume Builder，对 2000 多名求职者做了一项调查，发现了一项有趣的结论：
近一半求职者使用 ChatGPT 帮助撰写简历或求职信，其中 69% 觉得回复率更高了。
那么，职业规划师、简历优化师的饭碗岌岌可危了吗？头脑灵活的行内人，已经在 TikTok 上分享 ChatGPT 简历编辑教程，甚至做出播放量上百万的视频。
领英上也有很多类似的帖子，教你如何输入提示词，让 ChatGPT 帮你完成求职信。其中一位求职者，只向 ChatGPT 输入了职位描述（JD）和过往的几个岗位，生成结果让他很惊讶；
它基本填补了它所知道的这些职位的知识。
与免费的 ChatGPT 打交道，算是半智能半手工，各种一步到位的 AI 简历生成平台正在兴起。它们用起来更快速，也更昂贵。
其中一个是基于 GPT-4 的 kickresume，当你输入理想岗位，AI 在几秒钟内生成「工作经验」，然后你可以根据需要，编辑、删除、扩写或者重新生成。免费试用过后，订阅费每月 5 美元起。
GPT-4 非常适合生成结构化文档，例如简历。
其实在引入 GPT-4 之前，这家公司的服务也是基于这样的数据导向。他们为 3200 多个职位提供了 20000 多个可能的短语，用户找到对应的那个，将它们「组装」成初稿即可。
类似的 AI 简历工具不再一一例举，但它们基本都有以下功能：
- 解析：AI 从你的当前简历或领英页面提取信息，分析它们的内容、结构和语言。
- 分析：AI 识别和目标岗位职位描述相关的关键词。
- 定制：AI 根据职位描述，为简历生成个性化建议，可能包括重写某些句子、添加或删除某些部分、突出特定技能或经验等。
当然，它们更多是用于初稿和查漏补缺，不可能让你完全解放双手。毕竟，AI 只能锦上添花，技能和经验无法张口就来。但在其他条件平齐时，AI 或许会是决定胜负的最后底牌。
头脑灵活的求职者没有止步于此，他们还让 ChatGPT 扮演目标岗位的面试官，对简历提出问题。就算无法准确预测人类 HR 的想法，也能在这个过程里打开新的思路。
不只是模拟面试，ChatGPT 也能被带入实操场景。GitHub 上有一款名为 Ecoute 的工具，它将音频实时转录为文字并发送给 ChatGPT，由 ChatGPT 自动生成回复。
那么当面试官提出问题，面试者装上这款「在线作弊神器」，不慌不忙照着念 AI 生成的答案就可以了。
别急还没有完，改善简历和模拟面试两大功能强强结合之后，便是 AI 职业教练 Boris。
首先，你可以上传简历让它分析，Boris 会反馈详细的修改建议，包括去口语化、纠正拼写错误等等，这份能力来源于 GPT-4，以及超过 200 万个数据点。
其次，你可以通过 Boris 进行模拟面试，这也是它最有意思的部分。屏幕上会出现一位长相接近真人的面试官，根据你提供的简历提问。
当你回答完第一个问题，这位面试官会花一分钟分析你各方面的表现，从回答的具体内容，到你的姿势、眼神和着装，然后给你打出一个分数，分析你的回答哪里不好以及如何改进，接着你可以选择重试或者继续下一个问题。
Boris 每月的费用为 5 美元，主要面向 Z 世代学生群体。创始团队认为 Boris 是对传统职业教育的必要补充，因为它能让更多涉世未深又资源不足的学生，以极低的成本模拟面试。
想要一份工作？先通过 AI 的火眼金睛
求职是一场双方的博弈，如果切换到企业视角，AI 在招聘方面其实早已大显身手。
不少世界五百强公司，近几年都会使用求职者跟踪系统（ATS），它自动扫描简历中的某些关键字，根据简历内容对求职者排名，从而简化招聘流程。
2022 年接受卫报采访时，求职平台 ZipRecruiter 首席执行官 Ian Siegel 甚至说，在美国求职的所有简历中，至少有四分之三是通过算法阅读的。
如何让你的简历通过机器的「火眼金睛」？除了求助简历扫描工具外，也有人总结了以下经验：
没有图像，没有特殊字符，使用最常见的模板，使用简短、明了、定量的陈述句，确保简历与职位描述中的关键字匹配。
尽管如此，被算法拒绝的原因依旧多种多样，或许是因为缺少部分关键词，或许是因为触发了难以捉摸的淘汰条件，仿佛莫可名状的规则类怪谈。
哈佛商学院教授 Joe Fuller，曾经访谈过美国、英国和德国的 2250 多名高管，发现了一个很有意思的结论：88% 的高管知道，自动化的工具可能会将某些人才拒之门外。但为了效率和成本，他们还是这么做了。
近 50% 的高管承认，工具会直接拒绝空窗期超过 6 个月的求职者。也就是说，这些人连出现在 HR 面前的资格都没有，哪怕各项能力都很优秀。
与此同时，如果某位求职者其中一项得分很低，其他得分都接近完美，那么也可能会被拒绝，反而不如那些所有得分都平庸的竞争对手。
就算简历被机器通过，也只是过五关里的一关，前方可能还有 AI 主导的视频面试等待着：
面试官是眼前的屏幕，求职者回答问题的过程被拍摄下来，然后程序负责分析他们的言语和面部表情。
这是不同于人工面试的另一种紧张。自动提问浮现在屏幕，思考的时间变短了，和面试官的人际互动也消失了，你心里没有底，不知道自己表现得如何。
萨塞克斯大学商学院的研究人员发现，AI 面试是「令人困惑和不安」的，许多受访者为了给算法留下好印象，似乎变成了机器人：
他们的行为往往不自然，保持僵硬的姿势、固定的目光，并尽可能少用手势。
简言之，混入招聘前期的 AI，以数据和关键词为中心，衡量求职者是否够格，这就像 MBTI 人格测试一样，将千人千面的个性特征，划分为 16 种可以解读的类型。
用 AI 定制简历、靠 AI 模拟面试的求职者，如果碰上 AI 面试官，有种用魔法碰撞魔法的感觉，一时之间难分高下。一位用 ChatGPT 写求职信的用户，就抱着半开玩笑的态度：
为什么不？机器人会阅读它们，那我会找一个机器人来写它们。
偏见还是公平，不可知的黑箱
让 AI 担任面试官，偏见是一个传统但又从不过时的话题。
AI 基于数据做出决策，如果它从偏见普遍存在的行业中获取养料，后果可想而知。
加州大学伯克利分校的一项研究显示，AI 有 44% 的可能体现性别偏见，有 26% 的可能同时表现出性别和种族偏见，还可能容易筛掉残障人士。
提供相关服务的平台则持反对意见，他们觉得 AI 让招聘更多样化了，偏见也是可以改善的问题。更何况，人力是有限的，也是自带偏见的，AI 至少确保每一份简历都能以相同的方式评估。
当 Sam Altman 与国会议员谈笑风生，强调监管 AI 的重要性，AI 招聘也是其中一个不可忽略的支线。
纽约是这方面的先行者。从 7 月开始，该市对 AI 招聘的一系列规定正式生效，包括公司应该告知求职者是否存在 AI 软件，明确收集和分析求职者的哪些数据，每年接受有关偏见的审查等。
作为个人，我们无法肯定事情的走向，只能投递出一份份简历，仿佛置身于一个黑箱之中，渴望水面下的波浪回应。
但我们仍有可以掌握主动权的部分，正如常说的那句话，淘汰人的不是 AI，而是会使用 AI 的其他人。技术越来越成为一项隐性资源，我们唯有保持乐观和积极，了解如何使用 AI 工具。
可以肯定的是，除了招聘之外，AI 还将更大范围地影响职场。
比如，以前的求职经验贴里会建议，在投递某家公司的时候，最好了解一下他们的价值观和企业文化。对于这个问题，已经有人用 AI 开发出了更高级的玩法。
真格基金将张一鸣 2012-2016 年的微博全文，扔到了 GPT-4 最强竞品 Claude 里，然后让它分析内容的主要特点、推测公司的管理方式和企业文化、列举公司在国际化业务中的竞争对手、预计公司未来可能的业务等等。
虽然部分答案不够准确，但整体效果十分惊艳，如果说 GPT-4 是考高分的斯坦福大学生，Claude 更像「量子速读」的麦肯锡分析员。
类似地，张小龙 2010 年到 2012 年的 2000 多条饭否消息一度疯传，人们从这些只言片语里，用词云分析「微信之父」的个性、喜好、对产品的见解等等。如果将这项工作交给 AI，应该也能够完成得很好。
以上只是个人的试验，已经有公司通过 AI，将人力资源的各类数据做得更加系统化。今年 3 月底，人力资源技术公司 Beamery，推出世界上第一个专为 HR 设计的生成式 AI：TalentGPT。
TalentGPT 基于 Beamery 内部的大语言模型，以及 GPT-4 等外部模型，跟踪超过 170 亿个关于求职者、公司、技能和工作的数据点。
它将为管理者、求职者、HR、员工等群体提供个性化体验，包括根据公司缺乏的技能生成新的职位描述、根据现状指导员工的晋升等等。
当 AI 越来越入侵生活的方方面面，似乎我们参与的每一项社会活动，都可以被解读为数据，然后找到可能的最优解。就像孙燕姿回应 AI 孙燕姿时说的那样，每个人都没有多特别：
无论你多么小众、多么反常或者精神多么错乱……. 你已经是可预测的，而且不幸你也是可定制的。
人为创造的知识和信息被编码、数字化和结构化，喂养出的 AI 既是一个不可参透的黑箱，也是一面洞察人类的镜子，我们反而要按照 AI 的逻辑前行，塑造它眼中理想的自己。
