🧠 认知测评
AI招聘：算法正在面试你，还是你在面试算法
📋 第一层：记忆（记住核心概念）
记忆
1. AI招聘系统的本质问题是什么？
效率太低，筛选速度跟不上
把过去的偏见自动化、规模化、合法化
技术不够先进，误判率高
成本太高，中小企业用不起
记忆
2. AI在招聘中被限定为什么角色？
终审决策者
信息整理者，不做价值判断
候选人评估者
面试主持人
记忆
3. "算法审计"制度每季度审查什么？
AI系统的运行速度
各维度通过率差异（性别、学历等）
候选人的满意度
HR的工作量
🧩 第二层：理解（理解概念在场景中的含义）
理解
4. 某工厂AI系统过滤了所有女性候选人，因为"单身男性留得住"。这说明了什么？
AI客观准确地识别了离职风险
相关性被当成了因果性——工厂没培养过女工，不是女工留不住
AI需要更多数据才能做出正确判断
制造业不适合用AI招聘
理解
5. 为什么"优化通过率"≠"找到合适的人"？
因为AI技术还不够成熟
通过率衡量的是"像历史成功者"，不是"适合岗位"
因为HR不信任AI的结果
因为候选人会伪造简历
理解
6. "简历优化师"的出现意味着什么？
招聘市场越来越专业化
求职变成了"绕过AI"的军备竞赛，培养的是"会刷简历的人"
AI系统需要更新换代
候选人的简历写作能力在提升
🛠️ 第三层：应用（能不能用到实际中）
应用
7. 你的公司用AI筛简历，一位候选人各项条件优秀但被AI拒了（本科学历非双一流）。你应该？
信任AI判断，不录用
手动捞回简历，让人做终审决策
修改AI算法参数，降低学历权重
报告给技术团队修复bug
应用
8. 你发现公司AI招聘系统对"gap year"候选人通过率低了40%。下一步？
禁止AI考虑gap year信息
调查相关性背后的因果，介入纠偏
暂停AI招聘系统
接受这个差异，gap year确实影响稳定性
应用
9. 你是一个内向型销售，业绩很好但被AI系统过滤了。你怎么向HR解释？
改变性格变得更外向
指出AI的偏见——内向销售的优势是倾听和思考，不是滔滔不绝
在简历里加上"外向"关键词
换一家不用AI的公司