当人工智能的角色从辅助求职者转向评估者时，招聘流程将发生怎样的变化？开发者评估与聘用平台 HackerRank 给出了答案：推出名为 Chakra 的 AI 面试代理。
HackerRank 计划于周一正式向客户发布 Chakra。此前，该产品经历了约六个月的 Beta 测试。据这家初创公司透露，在测试期间，Chakra 已完成超过 50 万次面试。参与试用的企业包括 Snowflake、Snorkel 和 Capgemini，HackerRank 自身也进行了内部测试。
随着语音代理和其他自动化工具被广泛用于筛选候选人以提升效率，AI 已成为现代工作面试的重要组成部分。与此同时，求职者也开始普遍使用各类 AI 工具。
HackerRank 指出，AI 不仅改变了面试的形式，也重塑了雇主对面试价值的衡量标准。除了考察正确答案，该平台还致力于评估那些难以量化的信号，如批判性思维、判断力，以及所谓的“AI 流利度”——即候选人如何向 AI 提问、判断其输出质量并引导其解决问题的能力。
HackerRank 联合创始人兼首席执行官 Vivek Ravisankar 在接受 TechCrunch 采访时表示，传统的评估模式侧重于产出结果，但在 AI 时代，“任何人都可以制造一个工件”。因此，评估的重点必须转移。
在实际操作中，Chakra 驱动的面试更像是一次真实的工作场景模拟，而非传统的编码测试。候选人会在一个集成 AI 助理的画布上处理涉及真实代码库的任务。在此过程中，Chakra 会基于候选人的操作背景提出后续问题，例如询问为何选择某种方法而非其他方案，或者探讨若引入新约束条件，解决方案将如何调整。
Ravisankar 告诉 TechCrunch，Chakra 正在重构招聘过程的基本结构。以往的标准流程通常包含三轮面试：招聘人员初筛、家庭作业评估以及与工程师的后续面谈。
尽管允许候选人在面试中使用 AI 看似增加了作弊风险，但 HackerRank 的数据表明情况恰恰相反。Ravisankar 称，与传统 HackerRank 评估相比，Chakra 面试中可疑活动的标记率降低了 70% 至 80%。他认为，公开允许使用 AI 减少了候选人秘密调用外部工具的动机。
HackerRank 成立于 2012 年，最初在 TechCrunch Disrupt 大会上亮相，围绕编程挑战建立业务，旨在帮助公司根据技术技能评估和雇佣开发人员。这家由 Y Combinator 支持的初创公司目前拥有超过 3,000 家商业客户，包括 Amazon、Nvidia、Clay 和 Replit，并构建了涵盖全球 3,000 多万开发者的社区。
Chakra 代表了 HackerRank 对其长期构建的技术评估业务的一次重大押注。虽然其传统产品在测试开发人员解决编码问题的准确性方面仍有价值，但 Ravisankar 认为，AI 已使早期模型在衡量工程能力方面的效用下降。“Chakra 将成为头条新闻，”他说，“这是我们要前进的方向。”
然而，赋予 AI 在候选人评估中更深层的作用引发了关于算法权力的新问题，特别是企业在招聘决策中应将多大权限委托给机器。Ravisankar 强调，Chakra 的设计目的是为候选人评分，而非做出最终的录用决定。
他解释道，AI 能够一致地应用雇主设定的标准来处理面试中结构化的部分，从而让人类面试官有更多时间专注于确定是否愿意与该候选人共事，并解答有关公司、团队和角色的具体问题。
“如果正确调整，AI 的偏见远低于人类。”Ravisankar 说道。
不过，一致地应用相同标准并不等同于消除偏见。自动招聘工具可能会从数据、模型和标准中继承或放大偏见，这促使监管机构仔细审查其在就业决策中的应用。
目前，AI 在招聘中的使用已受到监管关注。例如，纽约市要求使用特定自动化就业决策工具的雇主接受独立的偏见审计，并在工具使用前通知候选人。Ravisankar 承认招聘是一个受严格监管的领域，并表示合规性是 HackerRank 产品开发的重要组成部分。
