如果大家還像四年前那樣面試工程師，那可就落伍了。如今，我們正經歷一場很可能是人生中最具顛覆性的技術變革，其程度甚至將超越互聯網。
AI革命正以很多人無法想象的速度推進，這絕非炒作，而是對于創造、構建乃至工作的本質意義發起的重塑。如果沒有做好準備，哪怕是上個時代的巨頭，也將被那些只有區區幾名員工、但運營速度和精度都超出他們10倍的AI原生初創公司打翻在地。
那在這個加速的時代，我們該如何招聘開發人員？
AI熟練度是一種新型職業素養
AI開發者的含義非常廣泛，可以指向能夠使用Python構建大語言模型的人，也可以是能熟練運用AI工具提升速度并減少錯誤的人。
多數企業需要的肯定是后者，但卻不知道該如何表達需求。正因如此，AI熟練度（即開發者熟練駕馭并運用各類AI工具的能力）正成為一項比肩語言或框架的重要技能。
換言之，原本的軟件工程師將逐漸轉型為“AI協調員”。
什么是AI協調員？他們能做什么？
AI協調員無需手動編寫每一行代碼，而是通過提示、批評、調試及重構AI生成的輸出完成開發。他們知道哪些任務適合委托給機器，什么時候需要自己做出判斷，更清楚該如何與AI智能體順暢溝通。
更重要的是，AI速度雖快、卻并不準確，也不了解特定企業的具體需求。因此在招聘時，我們應當考慮以下特質：
- 架構——能夠從宏觀角度進行系統設計。
- 批判性思維——能夠評估利弊，做出正確決策，并選擇合適的工具完成工作。
- 溝通——這也是最重要的一點，即能否更好地向機器解釋自己的想法。AI缺少啟發式推理能力，所以如果無法清晰表達自己的想法，就得不到良好的產出。
評估工程師AI能力的四種方式
很明顯，傳統的技術面試、算法考題和語言編程測試已經不再適用，我們需要以下四種方式作為補充：
- 模擬真實世界中的問題解決過程——要求面試者構建一項功能或調試某個問題，但要求其不得自行編寫任何代碼。相反，要求他們使用ChatGPT或Claude等工具，且全程共享屏幕，觀察他們如何與AI交互。
- 評估提示詞——我們要做不只是尋求正確答案，更希望了解面試者如何提出問題、提示AI并不斷改進/迭代其輸出。這里考察的是面試者的思維清晰度與溝通能力。
- 驗證真實性——面試作弊無處不在，所以一定要堅持對方共享全屏并開啟攝像頭，全面觀察以了解對方如何使用AI工具。
- 測試判斷力——從AI中獲取可運行的代碼并不困難，但判斷這些代碼好不好、是否適合當前架構、是否能正確解決問題則不簡單。因此，在過程中要關注他們能否通過批判性思維調整輸出，而不是簡單的復制粘貼。
在AI應用中需要注意什么
之前我們一直認為資深開發者從AI中獲得的幫助更大。但通過一系列調查，我們發現新手在使用AI時生產力提升最顯著，最大的問題在于他們很難發現輸出中的錯誤；相比之下，資深開發者往往更謹慎，導致短期收益較低。
為此我們根據不同級別制定了培訓計劃。新人們可以放慢速度，逐步探索AI是怎么一步步得出錯誤結論的；老鳥們則可以學習如何在不失控的情況下整合AI。總而言之，我們的目標是在不影響代碼質量的前提下釋放真正的生產力。
接受變化，擁抱機遇
沒錯，AI轉型確實讓人焦慮，變革也必然引發動蕩。一部分工作崗位會逐漸消失，但新的職位也將隨之興起。未來，必將由那些有能力篩選、培訓并圍繞AI人才建立團隊的人們書寫。
所以請不要再根據工程師的個人能力招聘了，現在與機器協作的能力才是最重要的要素。
未來絕不是AI與人類的對決，而是AI與人類的合作，誰能更快適應、誰就將把握明天。
原文標題：Stop vetting engineers like it’s 2021 — the AI-native workforce has arrived，作者：Jacqueline Samira
