不是人才變多，是作弊的人增加了！面試高分、上工失靈的「後悔招募」怎麼防？

「現在回想起來，那場面試實在太順利了。」

紐約市一家非營利組織在招募補助計畫撰寫人員時，發現一位求職者對答相當流暢，儘管略顯制式，但他看起來足以勝任這個職位，所以順利獲得錄用。然而，不到一個月，主管就發現他做不來面試時談到的專案。他連基本決策都猶豫不決，遠不如在螢幕前那般靈活。

這位主管向《彭博商業周刊》（Bloomberg Businessweek）透露，幾乎可以肯定對方在線上面試時，偷偷求助了 ChatGPT 之類的聊天機器人。他承認被 AI 騙了相當丟臉。

回頭看面試時的情況，線索早就擺在眼前，答案千篇一律、措辭照搬組織官網，幾乎每一題都是工整的三段式回覆。

這種面試拿高分、上工卻全面失靈的現象，正讓全球人資部門面臨前所未有的 「後悔招募」（regrettable hires） 危機。

AI 騙過面試官，也騙了求職者

人資顧問公司 Lighthouse Research & Advisory 執行長班．尤班克斯（Ben Eubanks）指出，求職者面試時表現亮眼，上工後才發現那份自信並非全靠自己。AI 有時不只騙了面試官，似乎也給了求職者一種「我一定做得到」的虛假自信，但實際上他們根本做不到。

依據 SHRM 2026 年基準數據，美國企業填補「非高階職缺」的中位數直接招聘成本約為 1300 美元；高階職缺則約 1 萬 5000 美元。若考慮職缺空缺期間的產能損失與訓練成本，整體替換成本通常遠高於此。

這筆金額還沒算進已投入的到職訓練成本、數周的生產力損失，以及主管另覓人選的時間。招募公司 Delphi-US 合夥人瑞奇．布勞恩（Rich Braun）形容：「招募效率低太多了，我們得親吻更多青蛙，才能找到王子。」

AI 作弊產業化！主管坦承 AI 讓招募變得超級困難

AI 面試平台 Fabric 分析了 1 萬 9368 場 AI 面試，發現高達 38.5% 的求職者被標記有 AI 作弊行為，且作弊標記率在 2025 年底的 3 個月內翻了 3 倍。

從職務別來看，技術職的標記率高達 48%，業務職只有 12%；初階求職者的作弊比例約是資深求職者的 2 倍。

求職者使用 AI 的比例也在急遽攀升，根據顧能（Gartner）針對 3290 位求職者的調查，至 2025 年底，近半數求職者曾在求職過程中借助 AI，2024 年約為 40%。

雖然部分用途如修飾履歷相對無害，但有 32% 的人用 AI 生成寫作樣本，26% 用來回答評估測驗，更有 13% 坦承在面試中即時使用聊天機器人。

協助即時作弊的 AI 工具甚至已形成完整的產業鏈：

• 暗處講稿工具：Cluely、Interview Coder、Final Round AI 等平台，會即時轉錄面試官語音，並將 AI 生成答案顯示在求職者螢幕上，且剛好落在螢幕分享擷取不到的圖層。面試官看到的是乾淨的畫面，求職者眼前卻是一份專屬講稿。
• 程式解題軟體：WhisprGPT、Shadecoder 等服務號稱能即時讀取螢幕內容與音訊，同步解開各種程式設計題目。

醫療科技新創 Telepatia 技術長赫瓦爾．弗萊雷（Herval Freire）把這種現象稱為「提詞機」（teleprompting）行為。他觀察到的明顯破綻是求職者眼睛會在螢幕上來回掃視，說起話來像在念稿。

正在求職的品質工程師海瑟．威爾考克斯（Heather Wilcox）表示自己也當過招募主管，她向《華爾街日報》感嘆：「AI 讓招募變得超級困難，因為每個人的履歷都超完美，每個人都有正確答案。」

重塑招募機制：回歸實體面試，把作答過程攤在眼前

面對這場信任危機，各大企業與科技巨頭紛紛打破過往的線上招募習慣，重新設計應對機制：

1. 找回現場實體面試，明文規範 AI 邊界

• Google：Alphabet 執行長桑德爾．皮蔡（Sundar Pichai）表示將至少安排一輪面對面面試以「確保基本功都在」，目前幾乎所有軟體工程師求職者都必須經過現場面試。
• 歐萊雅（L'Oréal）：將面試定為「無 AI 區」（AI-free zone），要求至少完成一輪現場面試。
• 塔吉特百貨（Target）與 Anthropic：Target 要求回答必須反映「個人理解與判斷」；Anthropic 則全面禁止求職者在即時面試與居家測驗中使用 AI，除非獲得明確授權。
• Nominal：堅持非見到本人不錄用，工程師程式測驗一律在現場進行，並由公司提供專用筆電以完全掌控過程。

2. 把作答過程攤在面試官眼前

• 雙手舉高防打字：招募機構 Quantum 專員麥克．豪斯柴爾德（Mike Hauschild）透露，有客戶要求求職者在面試官出題時把雙手舉高，證明沒有同步打字，稱之為「雙手上手（hands-on）」螢幕測驗。
• 現場即時協作文件：遠端新創 Passion.io 的 AI 營運主管伊娃．史佩克薩德（Eva Spexard）發現居家作業被 AI 廢話（AI slop）淹沒，甚至曾發現複製貼上的答案中還留著 Claude 的提示語「要我把它改得更精簡嗎？」。公司現改為要求求職者在共用的 Google 文件上即時打字作答，以便直接觀察是現場打字還是貼上文字。
• 穿插隨機問題擊破恍神：Telepatia 的弗萊雷要求現場邊分享螢幕邊解題，並會突然穿插興趣嗜好等問題，讓依賴提詞機而恍神的求職者露出破綻。

3. 導入行為監控工具

Zoom 旗下的 BrightHire 在其 AI 面試軟體中加入偵測工具，監測求職者是否在面試中切換瀏覽器分頁；也有企業採購追蹤鍵盤動態與眼球軌跡的軟體。

HR 該怎麼辦？重構招募架構的 3 大原則

面對這場由 AI 誘發的招募失靈，《富比士》（Forbes）建議企業人資與招募主管應重構選才架構，從傳統「信任漂亮陳述」轉向「多重實體驗證」：

1. 履歷驗證先行（Verification First）

將履歷視為「需要被查核的聲明」而非合格憑證。在做出錄用決定前，工作經歷、推薦人、證照與相關經驗都必須先進行背景核實。

2. 順應求職者的回答深度追問（Tailored Follow-ups）

不問通用型問題，而是順著求職者上一題的回答追問。要求對方解釋當時的決策理由、為過去經驗辯護，或說明變數改變後的差異。對話一旦深入細節，事先準備好的 AI 講稿便難以為繼。

3. 保持人類判斷（Keep Human Judgment）

《富比士》也提醒，多加一層自動化篩選軟體並非解方，反而可能誤傷合格的求職者，科技應該與人類的直覺判斷並行。技術面試平台 Karat 共同創辦人莫希特．本德（Mohit Bhende）就決定不採用眼球追蹤或語音模式分析，認為這會讓招募演變成一種敵對關係。

硬體工程團隊開發軟體的 Nominal 共同創辦人布萊斯．史特勞斯（Bryce Strauss）則認為，AI 回答最明顯的跡象，是答案流於機械化、無趣。他說：「思考時的離題、講到一半重來、思考到一半冒出的奇怪聯想，一旦有 AI 介入往往都會被修掉。在這個時刻，想要脫穎而出，就要展現最根本的人性。」

資料來源：Bloomberg、The Wall Street Journal、Forbes；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清