有了 AI 之后，面试到底应该问什么？

以前面试，问几个重要知识点，问一些需要对这些知识掌握之后才能解决的问题，现在有 AI 了，这些问题到底问还是不问？问吧，就算他现在答不出来，实际工作中他借助 AI 肯定能解决，但是不问吧，又该问什么？难道现场展示一段 AI 使用技巧？

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在AI工具如ChatGPT、Copilot等普及的今天，面试编程相关职位时，传统的知识点测试（如算法细节或特定语法问题）仍然有价值，但需要重新调整焦点。核心思想是：不要只问“知道什么”，而要问“如何用AI解决问题”。 这确保了面试评估的是候选人的实际工作能力，而非纯记忆。以下是基于行业最佳实践（如Google、Microsoft的面试改革）的建议：

1. 是否还问传统知识点问题？

问，但要精简和情境化：基础知识点（如数据结构、OOP原则）是理解AI输出的基石。如果候选人不懂基础，他们可能无法正确使用AI工具或验证其输出。
- 例子问题：不要问“解释快速排序的时间复杂度”（AI可秒答），而是问“在AI生成排序代码后，你会如何优化它以适应特定约束？”这测试应用知识的能力。
- 为什么问：AI是工具，不是替代——它需要人类判断。如果候选人答不出，说明他们可能依赖AI而不理解底层逻辑，这在调试或安全关键场景中很危险。
不问死记硬背问题：避免如“列出HTTP状态码”这类问题。AI能即时回答，但无法评估实际技能。

2. 该问什么新类型的问题？

焦点转向AI集成能力、问题分解和批判性思维。目标是模拟真实工作环境，其中AI是辅助工具。面试问题应包括：

AI工具使用技巧：评估如何高效提示、验证和迭代。
- 例子问题：
  - “现场展示：用AI工具（如ChatGPT）解决一个实际编程问题。例如，我给你一个JSON解析错误，你会如何提示AI来调试？并解释你的思路。”
  - “描述一个你使用AI生成代码的项目。如何确保代码质量、避免安全漏洞？”
- 为什么有效：这直接测试工作流技能，而非知识储备。候选人能展示提示工程（如写清晰、具体的提示）、输出验证（如测试AI生成代码）和迭代优化。
问题解决与批判性思维：强调定义问题、分解任务和评估AI输出。
- 例子问题：
  - “假设AI给你一个算法解决方案，但性能不佳。你会如何分析并改进它？”
  - “如何用AI辅助设计一个系统架构？讨论潜在风险（如偏见或效率问题）。”
- 为什么有效：AI能解决具体任务，但人类需负责整体策略和道德考量。这暴露候选人的深度思考能力。
软技能和协作：AI时代，沟通和团队协作更关键。
- 例子问题：
  - “在团队中使用AI工具时，如何确保代码一致性和知识共享？”
  - “如果AI生成代码有错误，你会如何向非技术成员解释问题？”
- 为什么有效：AI工具可能生成不一致的输出，候选人需展示如何整合到协作环境中。

3. 面试策略调整建议

平衡结构：用60%时间问AI集成问题，40%问基础知识点（但情境化）。例如：
- 先给一个简单编程问题，让候选人用AI工具现场解决（如提供笔记本访问Copilot）。
- 然后追问：“你如何验证AI的输出？如果出错，会怎么调试？”这测试基础知识和AI使用。
避免纯AI展示：不要只让候选人“展示AI使用技巧”孤立地——这太肤浅。融入实际场景，如结合白板编程或代码审查。
为什么这个转变重要：研究（如GitHub的2023报告）显示，AI工具提升效率，但人类仍需负责设计、测试和道德决策。面试应评估“AI增强能力”，而非纯知识。如果候选人依赖AI答基础问题，但能高效使用它解决复杂问题，他们可能更适合现代团队。

总之，面试的核心是评估问题解决过程而非答案本身。AI工具是杠杆——好的候选人能用它放大技能，差的会暴露依赖。从你的描述看，坚持问传统问题但升级它们，并加入AI集成环节，能更公平地预测工作表现。

要看候选人是不是有自己的解决思路和方法论。
如果候选者具备，那么OP你说的 “就算他现在答不出来，实际工作中他借助 AI 肯定能解决”就是正确的。
如果他并不具备，只是机械的问AI然后让AI输出，然后run一下看是不是能跑通，不能跑通就把异常输出粘贴到对话框中继续让AI解决。
那么为什么要开招聘，找个日薪100块能正常思考、能打字的兼职不就可以了吗？

在面试中应该要考察候选者的综合能力，而不是在简单的八股文内容了。其实在有AI之前，我们在面试中高级开发的时候就已经很少问这些八股文了。
基本上都是按照对方提供的简历来看项目经历，去询问项目中的一些坑，他是如何踩进去和爬出来的。其实也是在考察对方是否具备独立排查问题的能力。

有了 AI 之后，面试到底应该问什么？

1. 是否还问传统知识点问题？

2. 该问什么新类型的问题？

3. 面试策略调整建议

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