没关系喔，其实不用给我P币，我很多，而且还用不太到， 我只是喜欢跟人家分享比较实质的东西，所以给我台币就好 (误)。 还是一样，没关系，我帮你收敛一下你目前想做的东西，有错请指正， 因为我对AI或是生成式AI没什麽专业，虽然我天天在玩Chatgpt就是了。 那依照你的叙述来看，我归纳以下几个点: 1. 你的AI面试的目的，主要是针对面试环节的第一段，HR面试的部分。 这个部分可能可以包含履历人工筛检，以及(非专业)笔试。 2. 你期望解决的是企业需要大量面试，因而从第一点所产生时间成本， 透过这套面试系统，节省大量基础面试所需要的人力。 3. 此套系统"现阶段"无法解决: a. 专业技能面试问题。 b. 非专业的，但面试官会问的原因不是想知道答案，而是你"怎麽切入问题， 怎麽阐述你的答案"的问题。 4. 你发文主要的目的是想知道面试过程当中会碰到很消耗时间的问题， 当成你开发或是推动此系统的参考。 假设以上我的归纳是无误的，或是八九不离十的，那接下来是我延伸出来的想法， 你参考看看。 A. 这套系统目前我能想像的到的，大概仅能解决规模如鸿海的制造业的"作业员"面试， 所产生的时间成本。 以我对台湾产业粗略的理解，前几名大型的公司基本上都属於制造业， 而会需要"同时"过滤大量面试履历的公司，职缺基本上都是作业员居多， 你不会有大量业务职缺流动，也不会有大量会计财务人员应聘。 那如果你说你是要解决一个职缺，但是投递的履历过多的问题， 其实基本上只要依照企业的特性，视学历与年龄，或是产业经验， 就可以筛掉绝大部份人了，这些甚至还不需要到HR面试的阶段。 B. 承上，制造业对於作业员的需求，基本上都差不多，所以可能较容易形成套板， 通用各企业，比如服从性高，性格和善，愿意配合加班， 然後思考逻辑同於正常人就好。 这几点简单的问卷题就可以筛出来。你的AI面试系统应该可以解决的。 但是，这几年制造业是缺工的，甚至有一阵子，是只要是人还会动， HR就找来上产线直接试做了，目的只是筛掉手眼不协调的。 C. 而实际上，面试最花时间，碰到的困难也最多的，往往都在我说的第三点。 而你想达成的目的第四点，其实第三点已经回答你了。 所以这样你是否能理解我前一篇发文，想表达的问题了呢? 除了对於AI的理解不是你现在想做的东西之外，其实我们有面试经验的人， 都会很苦恼的点，就是我提的第三点。 我举个例子，对单身年轻的女性应聘者，问一个非专业的问题: "请问你未来三~五年内是否有结婚生孩子的计画呢?" 面试官为何会问，面试者该怎麽回答? YES有YES的答法，NO也有NO的答法， 我要听的不是YES或NO，我想听的可能是你对你的答案是怎麽解释的。 这个，应该放在你AI面试阶段? 还是後面面试官的阶段呢? 有些公司可能是筛选条件，只要知道有或没有就好，那可以放AI面试阶段， 直接筛掉。但是我问你，有没有可能，面试者回答的是企业不想听到的答案， 但是如果是跟人面试，面试者却有办法说的让面试者改变心意呢? 然後我再问另一个问题，适合鸿海的软工，是否适合GOOGLE? 假设鸿海用你的面试系统，GOOGLE也用你的系统，能通过进到後面面试阶段的人， 效果是否相近? 为何是举例这两家? 因为这两家的企业文化是天秤的两个极端。 所以，以上我提到的，你去思考一下，如果你做出来一套这样的系统， 有许多限缩的条件，你要怎麽去销售它? 去说服一个企业导入你这一套系统? 面试除了考验专业技能，绝大部分，都是在看"人"这一块， 你的AI面试系统如果不能最大化的解决"人"的问题，只是简化企业招聘流程的其中一块， 那只要把HR专员线上筛选履历，跟前段面试所花的时间加总，再将一年总工时统计出来， 然後去乘上HR专员的时薪，倘若低於你的系统的年费，那企业主就不会买你的单了。 PS:我仅以电子制造业的某一个族群去思考，给你参考看看，世界很大， 或许有其他机会我没看到，你再自己斟酌吧。 PS:其实台湾前几名的企业有金融业，但是第一金融业我不熟悉， 第二，金融业好像都是透过考试+证照来筛选，我不知道如何衔接你的系统。 所以这块我没提，你再问问看相关产业前辈吧。 ※ 引述《qaws5503 (卖油翁_吾射不亦精乎)》之铭言： : 首先谢谢 pipsqueak002 前辈这样无私分享，我愿奉上 100p : 有机会的话还想与您有更进一步的交流。关於你的问题回答如下： : 1. 抱歉在文章内没有详细明整个架构如何，因为我不想将文章篇幅再增加太多， : 前篇的推文内我也有说明，我主要想帮助的就是面试官在非专业技能上面的面试时间， : 将这些面试丢给 AI 去做。 : 面试官只需要等着看报告，对有兴趣的应徵者可以再去看回放影片， : 这样总比一位一位面试来的节省时间。 : 2. 好像很多人提到 AI 便会与前几年的 AI 相混淆， : 前些阵子的 AI 便是你提到的用大数据去做预测分类等等（下称 AI）。 : 但是生成式 AI（避免混淆我下称 gpt）则是找出词与词之间的关联性。 : 例如「蝴」後面十之八九会接「蝶」对吧？gpt 就是像这样的接龙游戏。 : 所以因为他优秀的见人说人话见鬼说鬼话的能力，我认为很适合应用於面试上。 : 你只需要一个起始的问题，他在接收到应徵者的回答後， : 可以依着应徵者的回答再去做更进一步的追问，这样一来可以挖掘更多的回答， : 二来能够测试应徵者的临场反应。但当然这之中还是有很多麻烦事要解决， : 像是很难去控制 gpt 要讲什麽内容，但这也就是提示工程为什麽这麽重要的原因。 : 3. 我也了解说每个职位在应徵的需求及技能上非常不同， : 所以我现在的设计上不是让 gpt 自由发挥， : （这样真的是个灾难以及收集到的资讯会蛮没用的） : 反而是让企业端可以设定几个想要问的问题， : 让 gpt 以这些问题开始如上题讲的一样与应徵者一来一回的互动， : 就每个问题询问更多细节。 : 说白了就像是现在的表单形式只是转换为有面试互动的模式， : 这样应该可以在企业付出任何时间成本以前看到应徵者更全面的状况。 : 4. 诚如你所说，我是想来蒐集你们的问题， : 所以我不想锚定主题来限制你们仅仅只锁定在某个部分， : 主要是因为 ptt 不像面谈一样可以再一次面谈中来回讨论很多不同部分。 : 那我也很抱歉後果是导致你们觉得很难回答， : 所以我还是很感谢愿意花时间与我分享的各位前辈们。 : 5. 很感谢前辈在最後还愿意分享自己的个人观点， : 你所说的将资料量化或是在非结构化资料内仅仅抽取出我们想要的资讯， : 以 gpt 的能力它可以做到（反观 AI 很难）， : 你可以尝试用 ChatGPT 抽取出你想要的资料或是将资料做整理， : 我相信你会非常惊讶他的能力。 : 我也认同你说的每个产业、领域、地区甚至於你提到的企业的现况， : 这些都会改变企业对应徵者的期待或是期望的人格特质， : 这部份真的太复杂 AI 或 gpt 皆很难去对这部分做决策， : 所以这部份的工作还是该由人类去执行，那 gpt 可以帮助的地方在哪里？ : 我的回答是：你不需要亲自花时间一位一位应徵者去面试蒐集一些广泛的资讯， : 例如说：之前面临过最大的困难、有没有团队合作的经验、 : 到目前为止最大的成就是什麽等等为了更了解应徵者的问题， : 你可以运用 gpt 见人说人话见鬼说鬼话的能力去应付要问这些问题的面试。 : 剩余的如你所提及面试比你年纪大的业务的那种需要较专业 : 或是较个人化每位应徵者的问题，我相信还是应该交给专业的面试官来处理。 : 那这样是否能帮助到面试官节省时间呢？就像我举的例子现在你有 100 位应徵者， : 你可以广泛的用 gpt 面试这些人，事後仅需要为每位应徵者花 3~5 分钟浏览面试报告， : （会有面试的摘要、标签、录影、逐字稿等等） : 从中观察应徵者的临场反应还有回答藉此来刷掉 80 位， : 之後你只需要真人再面试剩余的 20 位， : 而且後续这阶段的面试还可以直接问重点不用再罗唆其他问题， : 因为 gpt 已经在之前帮你做好了。 : 最後你提及的前老板的条件那就等於是在筛选履历，我目前是没打算碰这块， : 毕竟条件百百种很难归纳全部。 : 然後有有没有办法归纳出较成功的应徵者呢？ : 也就是说有没有办法降低你们录取到不适任者的机率。 : 我认为不无可能，因为对某个职位或是企业来讲「好员工」一定都有相对客观的要素， : 如团队合作、积极进取等等，只要找到办法可以蒐集到这个特质就可行。 : 但是实际推行会有很大的难度， : 从资料蒐集部分也就是怎麽从应徵者提取这些资讯， : 到像是要你们企业端主动标记哪位应徵者被录取以及後续的表现等等， : 还有最後面的模型选用、调教，都是可以单独开来变成一个新题目。 : 这是一个很大的工程而且还要企业端全力配合才可能做到， : 也就是说现阶段几乎是不太可能。 : 以上是我的回答，欢迎再来交流～ --

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