找工作,直接和 ChatGPT 谈 | AI 新职人

观点
2023
06/05
14:33
亚设网
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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

THE END
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