秋招季的图书馆里，常见这样的画面：一个学生对着摄像头讲自我介绍，屏幕另一侧开着大模型，实时把他的回答拆成"结构化、加分点、雷区"，再给一版更漂亮的改写。求职者把 AI 当陪练，已经不是新鲜事。当面试双方都在用 AI，这场博弈就从"人和人比"变成了"人和人的 AI 比"，HR 那套筛选漏斗开始漏水。
先看求职者这边在干嘛。一是应对 AI 初筛：很多公司先用机器读简历、用模型给候选打分，求职者就反过来用 AI 把自己的简历和 JD 对齐，把关键词喂饱；二是模拟面试：把目标公司的真题丢给大模型，让它扮演严厉面试官，反复打磨直到流畅；三是视频面试的"提词"——有人把要点贴在屏幕边，靠 AI 实时生成接话。这三步下来，一个普通候选的"表现分"能被拉高一大截。
问题在于，表现分不等于能力分。HR 原本靠面试看"这人真实水平、临场反应、价值观"，现在这些信号被 AI 包装过，真假难辨。更微妙的是，会用 AI 备考的求职者，和会用 AI 干活的员工，往往是同一批人——所以简单禁掉 AI 反而可能筛掉你最想要的人。
今年找工作的学计算机的小陈跟我讲过他的策略：他从不让 AI 代答，而是用 AI 做"高压演练"——让模型挑他回答里最虚的点，逼自己补真本事。他说这反而比背题有用，因为真上了场，被追问的还是那些被 AI 戳穿过的地方。
对求职者，建议是把 AI 当"教练"而不是"代考"：用它暴露弱点、练表达，别用它编造经历——背景调查一查就穿，代价远大于那次面试。对 HR 和招聘负责人，筛选逻辑确实要重做：少问"标准答案题"（AI 最会答），多问"现场推演题"和"协作冲突题"，这类需要即时真实反应的问题，AI 包装的成本高得多；也可以把面试从"一次性问答"改成"给个小项目做一天"，让真实能力自己浮出来。
面试这场博弈，从来都是"道高一尺魔高一丈"。AI 进来后，比的不再是谁背得熟，而是谁更会借力、也更经得起追问。