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在曾琳琳看来，年轻人在面试前去了解面试规则从而通过考核是件积极的事情，“年轻人知道科学技术已经到了什么程度，对自身的要求是什么，因而提升和改变自己的能力，虽然是特意准备过的，但如果能提升高校人才整体的基本素质，我认为它是有益的。”

“现在越来越要求AI招聘面试的精准度和专业性，所以年轻人还是要针对自己想要从事的行业进行更加细化的研究，聚焦行业特殊性，看AI面试到底会有哪些新的内涵和特点。”中国人事科学研究院主任、研究员庞诗说。比如，多使用符合目标企业偏好的特征词，可以提高通过率。

在一家通讯企业从事人事工作的林静发现，AI面试时有些题目的确万变不离其宗，但是行业间题目内容差异较大，比如适用于快消行业的“宝洁八大问”在互联网公司招聘上定然“水土不服”，且近几年招聘方也在有意识地定期更新题库内容、调整评估维度。“(求职者)还是要不断延展自己知识的广度和深度，成为适应新时代发展的人才。”林静说。

“因为模拟面试通常需要一对一的特点，专业的指导教师力量相对不足。通过在智慧职业发展中心平台设计AI模拟面试功能，可以较好地解决上述问题。”中国人民大学招生就业处副处长、劳动人事学院副教授于坤说，学生普遍反馈，一对一AI面试训练功能随时随地可用、非常方便，且可查看AI生成的多维面试结果报告，回溯面试过程、复盘整场面试，效果非常好。

几位接受中青报·中青网记者采访的求职者，都强调了面对AI面试官时“自信”的重要性。于坤也提到了这一点并表示，AI面试是通过音像设备收取求职者的视频和音频信息，并通过自然语言处理和图像模式识别来评估求职者的回答和状态的。因此，求职者一定要尽量有条理、吐字清晰地表达自己，特别是面试答案中的关键词、关键句，确保系统可以清晰地收取到，同时注意仪容仪表，表现得专业自信，以便系统可以记录并分析求职者的非语言信息，以评估自信和专业度。

韩少文强调，从技术层面而言，没有通过AI面试的候选人只是暂时不符合用人单位的人才画像，不代表不优秀，“即使被真人面试官淘汰，也不能说候选人与岗位是真的不匹配”。因为招聘时会根据企业用人需求，调整AI分数线，“如果最近岗位较饱和，就优中选优，将分数线设置到90分，80多分的人虽被淘汰，但实际上也是优秀的候选人，也符合用人方向，只是出于需求原因暂不合适。”

对此，庞诗建议求职者提高自身综合素养，在应试技能和技巧方面进一步提高对AI面试的熟悉程度，特别是其与真人面试官的不同特点，包括面试方式、语言逻辑，以及其在整个过程中所体现出来的对“人”的考量方式。比如，应届生袁源(化名)主动报名一接到投递就自动发出AI面试邀请的单位，借此密集练习以熟悉AI面试特点，直到自己能够应对自如。

“学校的就业辅导部门可以把AI面试的一些技巧放进教材，或者作为一个专门的培训项目，有目标、有目的地做好相关就业能力的提升和就业技能的培养工作，将对整个青年就业有一个很好的支撑。”庞诗建议，公共就业服务部门对AI面试作规范化管理，并主持开发相关平台，或者把AI面试辅导作为一个小项目嵌在原有平台上，让广大求职者都能得到相应支持。

求职者的穿衣着装、面部表情、肢体语言管理，以及与智能机器人互动时的语言流畅程度、思维敏捷程度和逻辑推演能力等，全部在AI面试官考察的范围内。因此，“越往后面，对人才的需求越是趋于复合。”一家软件开发技术公司的区域总经理曾琳琳说，她所在的公司2022年起提供AI面试技术服务，其间根据行业和企业需求，持续对人才画像模型进行升级改造，“过去我们在能力结构上采用的量表没有那么精细化，但进入复合人才竞争时代后，用人单位会考虑多种因素综合评估人才。”

有技术服务商认为，AI面试的核心逻辑大致就是“抓错”。真人面试时，求职者出彩的回答可能会使面试官在心里为其加分，而AI面试时，求职者的出彩回答未必会被加分，反而可能因为被后台记录、捕捉到更多细节，比如眼神躲闪、结巴等，而造成“减分”。

作为AI面试技术提供方，北京鳄梨科技有限公司执行董事韩少文表示，公司一直在技术层面上采取措施，从而减少出现“面试串题”的情况。甚至在大语言模型出现后，该公司提供的部分AI面试产品实现了追问功能，即可以根据求职者的回答和简历深度挖掘细节，这意味着所谓的“通用模板”“通关题库”已不足以应对日益“智慧”的“AI面试官”。

为了让毕业生在数字化浪潮中实现高质量就业，目前国内已经有不少高校搭建了数字化就业辅助工具。比如中国人民大学自主开发设计的智慧职业发展中心平台，不仅能够帮助学生一键优化简历、智能匹配岗位，甚至能够与线上虚拟面试官进行一场一对一的模拟面试。

在经历近10场AI面试后，欣儿用“程式化”一词概括自身感受，因为这些企业的题目内容“几乎一致”，“就是一场大致知道题库范围，但是对面没有真人的面试。”不过，财务管理专业毕业生张阳并不认可该结论，他参加过几家银行和外贸类企业的AI面试，不仅没遇到重复题目，在答题的思维逻辑上更是有不小的差异。

以市场需求分析岗位为例，过去该岗位更看重候选人的业务和技术基础能力，若不能同时兼顾，一般会选择技术条件相对过硬的候选人，而现在对该岗位的能力结构需求丰富许多，不仅关注技术能力，还更看重求职者的沟通能力与市场敏感度，因此对该岗位的数学模型构建与过去完全不同。

欢乐电玩城万人场求职类“博主”欣儿(化名)就在考前学习了网上较多推荐的题目，比如“宝洁八大问”，让求职者描述一次团队合作的经历、描述如何制定一个很高的目标并实现它等，并根据“STAR”法则(即Situation情景、Task任务、Action行动和Result结果)，准备了相应的回答模板。

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