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欄目名稱為《態(tài)度AGI》的"網(wǎng)易科技"專業(yè)欄目

作者為袁寧

編輯為丁廣勝

八年間，作為近嶼智能CEO方小雷，他已習(xí)慣性地應(yīng)對(duì)質(zhì)疑。

近嶼智能的起步之路異常艱難。自2017年便開始探索AI技術(shù)應(yīng)用以來，企業(yè)面臨巨大困境。在經(jīng)歷了69家VC的集體拒絕后，金沙江創(chuàng)投成為了第一個(gè)愿意投資這家初創(chuàng)企業(yè)的機(jī)構(gòu)。隨后，近嶼智能成為了被朱嘯虎連續(xù)三次投資的"現(xiàn)實(shí)主義AGI故事"的參與者。

"最初，很多人連我們做些什么都看不懂。"對(duì)于一家以AI技術(shù)為產(chǎn)品的企業(yè)而言，ChatGPT之前的的日子總是異常煎熬。

爬坡期，方小雷經(jīng)歷了許多教訓(xùn)。他看到了那些打著"招聘"旗號(hào)，實(shí)際上在出售數(shù)據(jù)的同行，最終都以入獄收?qǐng)?。他還看到了一些靠投機(jī)取巧短時(shí)間內(nèi)獲得收益的企業(yè)，最終卻走向崩塌的命運(yùn)。

大模型的出現(xiàn)，似乎為這一局面帶來了轉(zhuǎn)機(jī)。在"拿著錘子找釘子"的應(yīng)用探索中，一個(gè)高確定性的場景對(duì)AI應(yīng)用層的企業(yè)至關(guān)重要。而招聘業(yè)務(wù)，無疑是大模型落地的理想試驗(yàn)場：具有高用戶粘性、高專業(yè)度、市場成熟度和需求確定性的特點(diǎn)。

"但當(dāng)他們真正理解后，開始認(rèn)為大模型是一個(gè)很有前景的工具，卻不料會(huì)遭遇抄襲的風(fēng)險(xiǎn)。"這種預(yù)期與現(xiàn)實(shí)的落差，使得當(dāng)有大公司前后兩次表示要投資近嶼智能時(shí)，結(jié)果卻是：他們很快就會(huì)抄襲我們，還把從我們那里獲取的信息用于專利申請(qǐng)。"

大模型的出現(xiàn)，并沒有帶來 solution。新的質(zhì)疑依然嚴(yán)峻。"有了大模型，你們就失去了技術(shù)壁壘。""只要大公司開始下手，這類創(chuàng)業(yè)公司就會(huì)難有立足之地。""DeepSeek的出現(xiàn)，你們的優(yōu)勢就不再明顯。"圍繞這些話題，新階段的必答題依然很多。

不過，先行者的優(yōu)勢同樣顯而易見。近嶼智能通過數(shù)年的積累，已形成大量真實(shí)的面試數(shù)據(jù)，并在客戶的持續(xù)使用和驗(yàn)證下，逐步構(gòu)建了完整的體系。

現(xiàn)在，近嶼智能已將產(chǎn)品命名為L5級(jí)別的“AI面試官”，并成功合作了數(shù)百家企業(yè)。此前，方小雷還帶著產(chǎn)品在節(jié)目中為藝人韓雪進(jìn)行了一場AI面試。

但要打造一個(gè)優(yōu)秀的AI應(yīng)用產(chǎn)品，遠(yuǎn)比想象中更為復(fù)雜。

方小雷和他的團(tuán)隊(duì)需要做好以下幾個(gè)關(guān)鍵問題：為什么選擇做AI面試而不是AI簡歷篩選？產(chǎn)品邊界的確立需要明確：面試評(píng)價(jià)的核心標(biāo)準(zhǔn)是什么？面部表情是否是衡量"面試表現(xiàn)"的關(guān)鍵？是否需要考慮藍(lán)領(lǐng)崗位？這些問題的答案都至關(guān)重要。

方小雷表示，"最難的從來不是技術(shù)本身，而是產(chǎn)品、市場、供應(yīng)鏈、品牌等一系列因素的結(jié)合，要做的是一個(gè)能解決實(shí)際問題的產(chǎn)品。"

在AI快速發(fā)展的今天，一切都來得既快又突然。

3月6日，Manus作為首個(gè)通用Agent發(fā)布，首個(gè)演示場景就是簡歷篩選?？梢韵胂螅酉聛矸叫±子忠媾R各方的追問：現(xiàn)在有Agent了，你們怎么辦？

以下是《網(wǎng)易科技》與方小雷的對(duì)話，經(jīng)編輯調(diào)整后的內(nèi)容。

AI 簡歷篩選是"巨坑"，招聘市場存在諸多灰色地帶

《網(wǎng)易科技》：2017年你回國創(chuàng)業(yè)時(shí)，AI 的能力還不像現(xiàn)在這樣被充分驗(yàn)證和信任，你當(dāng)時(shí)講AI面試的故事能講通嗎？

方小雷：這個(gè)問題讓我感觸很深。2017年我回國創(chuàng)業(yè)時(shí)，雖然大模型時(shí)代還沒有到來，但深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）已經(jīng)發(fā)展了一段時(shí)間。

2018年，谷歌發(fā)布了BERT這種篇章級(jí)別的語義識(shí)別算法，開啟了大模型時(shí)代的浪潮。GPT-1以及我們當(dāng)時(shí)發(fā)布的模型，其參數(shù)規(guī)模都在1億到1.5億之間，與BERT類似，能夠理解完整的語義。

從1億參數(shù)量開始，模型逐漸擴(kuò)展到十幾億、幾十億，再到上百億、幾百億。直到某一天，OpenAI通過擴(kuò)展參數(shù)量實(shí)現(xiàn)了"智能涌現(xiàn)"，最終催生了GPT-3?？梢哉f，大模型時(shí)代的起點(diǎn)是在2018年，而我回國創(chuàng)業(yè)的時(shí)間是2017年，正處在這個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)上。

因此，那時(shí)候講AI面試，在國內(nèi)可以說是一個(gè)不成立的東西。因?yàn)樵谖覀冎?，中國沒有人做過AI面試這件事。而在美國，AI面試的概念最早可以追溯到2004年的HireVue。但中國直到2017年，我回國后才開始推動(dòng)AI面試的發(fā)展。

當(dāng)時(shí)國內(nèi)的AI招聘公司絕大多數(shù)都在做簡歷解析。那時(shí)創(chuàng)業(yè)熱潮很高，大家的思路都是：先去問客戶需求，然后根據(jù)需求來研發(fā)產(chǎn)品。

但問題是，當(dāng)時(shí)AI招聘領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者，大多是IT背景出身，對(duì)HR業(yè)務(wù)并不熟悉。所以他們?nèi)柨蛻簦?你希望AI幫你解決什么問題？" 客戶的回答通常是："能不能幫我篩簡歷？" 于是，大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司都陷入了AI簡歷篩選這個(gè)"巨坑"。

網(wǎng)易科技：為什么說AI簡歷篩選是"巨坑"？

方小雷：首先我認(rèn)為，用AI解決問題的基本原則就是：不能僅僅在原有流程上"打補(bǔ)丁"，而是要解決根本。

想想，如果回歸本質(zhì)，為什么企業(yè)需要篩簡歷？很簡單，因?yàn)楹啔v數(shù)量太多，人力無法面試所有候選人，所以要先篩選一輪，減少候選人數(shù)量，然后再安排測評(píng)考試，進(jìn)一步縮小范圍，最后才是多輪面試，逐步精細(xì)化招聘流程。

換句話說，篩簡歷并不是剛需，而是當(dāng)時(shí)生產(chǎn)力水平有限下的無奈之舉。因此，即便采用再先進(jìn)的招聘管理系統(tǒng)，整個(gè)招聘流程仍然是"手工業(yè)者"的模式——依賴人力去完成大量的腦力和體力勞動(dòng)。它甚至沒有達(dá)到第一次工業(yè)革命的自動(dòng)化水平。

那么，如果我有一個(gè)非人類的智能體，能夠幫助HR面試所有候選人，并提供科學(xué)評(píng)估，那么篩簡歷就不再是必需的了。

網(wǎng)易科技：但是，當(dāng)時(shí)的技術(shù)條件下，大家對(duì)AI面試的概念是否能接受呢？

這正是問題的核心所在。2017年，大多數(shù)人仍然難以預(yù)想AI能夠進(jìn)行面試，因?yàn)樗麄儚奈匆娺^這樣的產(chǎn)品。我們推出AI面試產(chǎn)品后，進(jìn)行了多次融資，但69家VC none of them recognized this direction.

首先，從技術(shù)層面來看，在投資過程中，通常會(huì)咨詢AI領(lǐng)域的"四小龍"（依圖、商湯、曠視、云從）里的技術(shù)專家。然而，這些專家主要研究的是計(jì)算機(jī)視覺（CV），而AI面試涉及自然語言處理（NLP）。盡管他們可能聲稱了解NLP，但實(shí)際情況并非如此。因此，他們給出的反饋往往是否定的：“對(duì)段落級(jí)別的語義識(shí)別？這是什么？這分明是在開玩笑吧？”我們的技術(shù)在這些專家看來屢屢受挫。

第二個(gè)問題就是需求層面。大部分HR的直覺反應(yīng)是：“AI能否取代人來面試？”普遍認(rèn)為AI難以替代人。

直到2019年，我們遇到了張曉虎。他對(duì)我們的技術(shù)進(jìn)行了深入研究，并邀請(qǐng)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的一位NLP博士進(jìn)行技術(shù)評(píng)估。博士證實(shí)：“公司確實(shí)實(shí)現(xiàn)了段落級(jí)別的語義識(shí)別，能夠完整理解人的意思。”技術(shù)這一關(guān)終于通過。

接下來，他們又聯(lián)系了普華永道（全球四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所之一），詢問HR負(fù)責(zé)人：“如果投資這樣一家AI面試公司，你們是否會(huì)考慮更換供應(yīng)商？”HR負(fù)責(zé)人回答：“不會(huì)。因?yàn)槲覀円呀?jīng)使用了多家AI面試公司多年，效果很好，無需更換供應(yīng)商?！?/p>

這說明了什么？這不正是說明AI面試已經(jīng)使用多年了嗎？這也正是驗(yàn)證了市場上確實(shí)存在這種需求。

網(wǎng)易科技：所以最終獲得了第一筆資金？

方小雷：是的，那是2019年，距離創(chuàng)業(yè)已經(jīng)兩年后的事情了。2018年，我們經(jīng)歷了最艱難的一年，產(chǎn)品已經(jīng)出來，但市場和資本都不認(rèn)可我們。

當(dāng)時(shí)非常受歡迎的是AI簡歷解析這一概念，它既符合大眾的認(rèn)知，技術(shù)上也只有簡單的關(guān)鍵詞匹配，相對(duì)而言比較簡單。因此，市面上幾乎所有的AI招聘公司都在這一領(lǐng)域發(fā)力，當(dāng)時(shí)最多的時(shí)候已經(jīng)有200多家。

不過，大多數(shù)做AI簡歷解析的公司最終都以失敗告終，只有少數(shù)轉(zhuǎn)型，開始專注于招聘管理系統(tǒng)，也就是后來被稱作“大數(shù)據(jù)”公司的類型。

網(wǎng)易科技：那么，‘大數(shù)據(jù)’公司到底是什么？

方小雷：比如，北京有一家公司叫‘巧達(dá)科技’，他們獲得了多支一線投資機(jī)構(gòu)的融資。

他們宣稱從事招聘業(yè)務(wù)，但實(shí)際上核心業(yè)務(wù)是簡歷數(shù)據(jù)交換。企業(yè)可以通過上傳自己的廢棄簡歷到系統(tǒng)，換取類似積分的東西，然后用這些積分下載其他公司的簡歷。這樣一來，企業(yè)就可以免費(fèi)使用這一服務(wù)，而他們的收入來源則來自其他地方。

對(duì)企業(yè)而言，這是一個(gè)零成本的服務(wù)，而他們真正賺的錢卻在別處。

公司會(huì)將大量簡歷數(shù)據(jù)拆分成不同的數(shù)據(jù)包，賣給那些進(jìn)行騷擾電話的機(jī)構(gòu)。這就是所謂的‘大數(shù)據(jù)’生意。當(dāng)時(shí)，這種模式非常賺錢，以至于有投資人曾建議小編：“你看你不懂做生意，人家這做的多好。一般人我還不告訴他。”但當(dāng)時(shí)我卻猶豫不決，因?yàn)檫@顯然屬于灰色地帶。

實(shí)際上，這家公司最終被查封了。根據(jù)網(wǎng)易科技的報(bào)道，巧達(dá)科技成立于2014年，同年11月獲得了一輪百萬美元的A輪融資，2017年1月獲得了千萬人民幣的B輪融資。2017年全年收入達(dá)4.11億元，凈利潤1.86億元，凈利潤率超過45%。到2019年，公司被查封，全體員工被警方帶走。

這也是AI簡歷解析模式逐漸失敗的原因之一——許多公司并不是真正想要運(yùn)用AI技術(shù)，而是利用數(shù)據(jù)牟利。到了2019年，國家開始嚴(yán)格監(jiān)管數(shù)據(jù)安全，這種模式徹底走向了終結(jié)。

最終，行業(yè)又回到了‘面試’這一招聘的核心環(huán)節(jié)，而我們的AI面試技術(shù)也在逐步被市場所接受。

網(wǎng)易科技：所以你們最初在招聘環(huán)節(jié)的規(guī)劃中，有沒有意識(shí)到僅僅是為了簡歷篩選的優(yōu)化？我們的初衷是重構(gòu)整個(gè)招聘流程的邏輯？

方小雷：可以理解。假如我手里只有十個(gè)候選人，時(shí)間也比較充裕，那我是不是可以直接把他們?nèi)空?qǐng)來面談？當(dāng)然，如果有簡歷明顯不符合要求的，我就會(huì)直接淘汰，避免浪費(fèi)時(shí)間。

網(wǎng)易科技：其實(shí)，簡歷篩選的主要作用就是進(jìn)行一個(gè)基礎(chǔ)性篩選，把那些明顯不合適的人剔除掉。而對(duì)于剩下的候選人，如果他們的生產(chǎn)力足夠，那么最優(yōu)方案其實(shí)就是讓每個(gè)人都參與面試。

方小雷：基于這個(gè)思路，我們后來也進(jìn)行了多次優(yōu)化升級(jí)。簡歷篩選確實(shí)有其價(jià)值，但它應(yīng)該更多地發(fā)揮過濾作用，而不能將其視為決定性的判斷標(biāo)準(zhǔn)。我們的目標(biāo)是讓所有符合基本要求的候選人有機(jī)會(huì)進(jìn)入AI面試環(huán)節(jié)，而不是過分依賴簡歷篩選來做決定。

網(wǎng)易科技：不過當(dāng)時(shí)關(guān)于AI面試可靠性的質(zhì)疑應(yīng)該不少吧？尤其是在大模型能力尚未得到廣泛認(rèn)可的時(shí)候，如何說服客戶相信你們的實(shí)力呢？

方小雷：是的，那個(gè)階段確實(shí)面臨不少挑戰(zhàn)。我們的最大困難是如何向客戶證明，AI打出的分?jǐn)?shù)能夠達(dá)到人類水平的判斷效果。因此，我們采用了"雙盲人機(jī)對(duì)比實(shí)驗(yàn)"的方法，即讓AI和人類面試官同時(shí)進(jìn)行評(píng)分，并對(duì)比兩者的評(píng)價(jià)結(jié)果。這種方法在人工智能研究論文中很常見，通過數(shù)據(jù)對(duì)比可以直觀地驗(yàn)證AI的表現(xiàn)。

網(wǎng)易科技：我們將這一實(shí)驗(yàn)作為客戶試用階段的一部分，客戶完成實(shí)驗(yàn)后可以獲取數(shù)據(jù)，用于內(nèi)部溝通和說服決策層。在那個(gè)時(shí)候，很多業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)和團(tuán)隊(duì)成員對(duì)AI的準(zhǔn)確性有疑慮，單靠口頭說服很難推進(jìn)項(xiàng)目。但一旦完成了這個(gè)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，項(xiàng)目的推進(jìn)就變得容易多了。

網(wǎng)易科技：不過那時(shí)候競品通常會(huì)選擇另一條路徑，即通過"權(quán)威認(rèn)證"來證明AI的有效性。他們會(huì)聲稱自己與人類面試官的打分一致性達(dá)到了95%甚至更高，但我們則通過具體的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來向客戶展示。

方小雷：我們還會(huì)進(jìn)行人類面試官之間的對(duì)比測試，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不同的人類面試官之間的評(píng)分一致性并不高，很多時(shí)候還存在錯(cuò)誤，而AI反而展現(xiàn)出了更高的評(píng)分一致性。

網(wǎng)易科技：那時(shí)候，你們的底層AI能力是自己研發(fā)的嗎？

方小雷：是的，當(dāng)時(shí)完全是自己開發(fā)的。但技術(shù)的開發(fā)對(duì)算力的要求讓我一度疑慮重重。好在LLaMA開源后，我們利用增量預(yù)訓(xùn)練渡過了難關(guān)。

網(wǎng)易科技：那個(gè)困難時(shí)期指的是什么？

方小雷：那是2023年初，盡管我們已經(jīng)通過大約40個(gè)超大型企業(yè)客戶進(jìn)行了驗(yàn)證，但我們的產(chǎn)品也暴露出了不少問題。

第一個(gè)問題，很多候選人的看法是AI面試官缺乏智能，它更像是一個(gè)錄制視頻的工具。部分競品甚至沒有虛擬人，只是簡單錄制視頻，導(dǎo)致候選人對(duì)面試流程不夠認(rèn)真。

第二個(gè)問題是候選人無法得到追問，而追問實(shí)際上非常重要。追問能深入挖掘候選人的潛力，避免初次答錯(cuò)后錯(cuò)失機(jī)會(huì)的浪費(fèi)。我們最初的版本不具備這一功能，但隨著技術(shù)進(jìn)步，我們的AI面試官能進(jìn)行智能追問，甚至在同一問題上進(jìn)行多輪追問，讓候選人更加認(rèn)真，并幫助我們更好地了解他們。

第三個(gè)問題是早期AI系統(tǒng)無法清晰解釋評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。例如，我們給候選人打分，但為什么是這個(gè)分?jǐn)?shù)？這是許多HR和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)關(guān)心的核心問題，但當(dāng)時(shí)的系統(tǒng)無法給出合理的解釋。

從2023年開始，我們基于LLaMA進(jìn)行了增量預(yù)訓(xùn)練，差不多用了700多張H100的卡，尤其是針對(duì)中文能力進(jìn)行了強(qiáng)化。這項(xiàng)訓(xùn)練成本很高，但它解決了中文理解的瓶頸，也提升了AI面試官的智能水平。

現(xiàn)在，我們的產(chǎn)品能夠進(jìn)行三輪追問，能夠全面評(píng)估候選人的能力。但我們的競爭對(duì)手大多數(shù)仍然依賴人工在AI面試后打分，而且追問功能也有不少虛幻。而我們的評(píng)分完全是自動(dòng)化的，不需要依賴人工干預(yù)。

單日面試1.4萬人，模型幻覺已可解決

網(wǎng)易科技：目前產(chǎn)品的表現(xiàn)如何？

雷總：可以說，我們已經(jīng)把產(chǎn)品提升到了一個(gè)比較不錯(cuò)的水平，目前還在持續(xù)優(yōu)化中。在評(píng)分系統(tǒng)、追問能力以及候選人報(bào)告的解釋方面，我們都取得了顯著的提升，已經(jīng)從與美國產(chǎn)品相當(dāng)?shù)乃?，提升到了目前遠(yuǎn)超其對(duì)應(yīng)產(chǎn)品的水平。

網(wǎng)易科技：我們比較好奇，報(bào)告會(huì)關(guān)注哪些指標(biāo)？因?yàn)轱@然，面試不僅僅是考察應(yīng)聘者對(duì)問題的回答能力，還包括整個(gè)面試過程中展現(xiàn)出的狀態(tài)、各種因素等。那么，我們是如何確認(rèn)崗位匹配度的呢？

雷總：這是一個(gè)很好的問題，也是我們區(qū)別于競品的核心所在。最近，我們恰好正在與某個(gè)競品同時(shí)爭取一位實(shí)力較強(qiáng)的客戶。

客戶本身有自己面試的標(biāo)準(zhǔn)，但我們會(huì)告訴客戶，我們與競品的不同之處在于，我們不需要您自行說明面試標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)槲覀兊淖稍儓F(tuán)隊(duì)會(huì)幫助客戶建立這一標(biāo)準(zhǔn)。

有時(shí)候，客戶會(huì)表示他們已經(jīng)有自己的標(biāo)準(zhǔn)，不需要我們來制定。但實(shí)際情況是，大家的標(biāo)準(zhǔn)與AI可理解的標(biāo)準(zhǔn)之間的差異非常大。我們擅長的就是幫助客戶在前期構(gòu)建一個(gè)可實(shí)際應(yīng)用的面試模型。

事實(shí)上，很多時(shí)候客戶真正體驗(yàn)過我們的產(chǎn)品后，就會(huì)意識(shí)到需要我們來做這件事。這項(xiàng)工作通常由心理學(xué)家或具備十年以上甲方HR經(jīng)驗(yàn)的資深顧問來完成，因?yàn)樗浅Ｖ匾?。僅僅依賴客戶自行描述是不夠的。

一般情況下，企業(yè)自身可能只是列出了12345678等詳細(xì)考察點(diǎn)，但現(xiàn)實(shí)情況是，他們是否真正按照這些標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行面試并不一定。

網(wǎng)易科技：具體是怎樣的執(zhí)行流程？

雷總：簡單來說，我們會(huì)通過訪談的方式，幫助客戶重新構(gòu)建面試標(biāo)準(zhǔn)。完成重構(gòu)后，AI就能基于這一標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行相應(yīng)的面試流程。這是一個(gè)涉及用戶心理學(xué)和科學(xué)建模的咨詢過程，主要由我們的團(tuán)隊(duì)來完成。

網(wǎng)易科技：之前提到的模型幻覺問題，你們是如何解決的？

方小雷：關(guān)于這個(gè)問題，我們無法對(duì)外詳細(xì)說明，因?yàn)槲覀兪且患疑虡I(yè)化公司。然而，幻覺現(xiàn)象確實(shí)是一個(gè)不容忽視的挑戰(zhàn)。我們對(duì)市面上最先進(jìn)的AI模型進(jìn)行了多方面的測試，包括OpenAI在內(nèi)的最新產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)即使是最先進(jìn)的AI產(chǎn)品，面試環(huán)節(jié)仍會(huì)有5%-10%的候選人出現(xiàn)幻覺問題。即使是我們的合作伙伴DeepSeek，經(jīng)過測試后也發(fā)現(xiàn)了類似的問題。

網(wǎng)易科技：但是，我們確信這個(gè)問題是可以解決的嗎？

方小雷：是的，而且我們已經(jīng)證實(shí)了這一點(diǎn)。例如，前年我們在中原銀行一天內(nèi)完成了1萬名候選人的AI面試，去年的單日面試人數(shù)更是達(dá)到了1.4萬人，每位候選人經(jīng)歷了6-10輪追問，但都沒有出現(xiàn)幻覺問題。

也就是說，我們不僅聲稱我們擁有這項(xiàng)技術(shù)，而是通過實(shí)際案例展示了我們的AI在大規(guī)模應(yīng)用中的可靠性。這也是我們擁有龐大客戶群體的原因，因?yàn)樵絹碓蕉嗟目蛻舭l(fā)現(xiàn)，我們的產(chǎn)品在實(shí)際使用中不會(huì)出現(xiàn)幻覺問題。

網(wǎng)易科技：目前，你們的客戶大致是什么樣的畫像？

方小雷：這也是投資人常常關(guān)心的問題。我們可以明確地說，在美國，AI面試的應(yīng)用領(lǐng)域極為廣泛，幾乎涵蓋了所有行業(yè)。但在我國，市場情況并不完全相同。

最早，我們主要瞄準(zhǔn)的是高端制造業(yè)市場，但這一市場的選擇其實(shí)并非我們的主動(dòng)意愿，而是這一行業(yè)自身具備的巨大面試需求和迫切的用才需求所驅(qū)動(dòng)。

隨著產(chǎn)品逐步推廣，目前我們已經(jīng)覆蓋了11個(gè)行業(yè)，其中一些行業(yè)的需求自2018、2019年就開始非常旺盛。當(dāng)然，也有一些行業(yè)，比如互聯(lián)網(wǎng)教育、房地產(chǎn)等，曾經(jīng)有過大量面試需求，但后來由于行業(yè)形勢的變化，需求逐漸減少。同時(shí)，也有一些新興行業(yè)不斷涌現(xiàn)。

總體來看，我們的客戶群體從超大型企業(yè)逐步擴(kuò)展到中大型企業(yè)，再延伸至中小型企業(yè)的層面。

對(duì)于中小型型企業(yè)來說，頭部客戶的示范效應(yīng)至關(guān)重要，他們會(huì)首先關(guān)注行業(yè)內(nèi)的龍頭企業(yè)是否采用了AI面試，并評(píng)估其實(shí)際應(yīng)用效果。隨著市場趨于成熟，越來越多的中小型客戶加入進(jìn)來。

從2018年推出第一代產(chǎn)品，到2019年積累第一批種子用戶，再到2020年用戶量逐步攀升，2021年標(biāo)志著行業(yè)覆蓋率顯著提升的關(guān)鍵突破年。通過大規(guī)模市場拓展，我們實(shí)現(xiàn)了從2018年到2021年的跨越，整個(gè)發(fā)展過程共經(jīng)歷了7年時(shí)間。

網(wǎng)易科技：您有哪些是沒有涉及的？

方小雷：我們涉足兩類招聘場景較少，甚至幾乎沒有涉足：

一類是高端招聘崗位，如總經(jīng)理、副總裁、總監(jiān)級(jí)別。這類崗位的候選人本來就稀少，企業(yè)往往愿意投入更多時(shí)間進(jìn)行深入溝通。但值得指出的是，我們發(fā)現(xiàn)某些世界500強(qiáng)企業(yè)已經(jīng)開始采用我們的AI面試工具篩選事業(yè)部總經(jīng)理，取得了不錯(cuò)的效果。然而，這并非所有企業(yè)都具備這樣的需求或資源。

另一類是藍(lán)領(lǐng)招聘領(lǐng)域。在美國，這類AI面試的應(yīng)用案例較為普遍，但在國內(nèi)卻大相徑庭。雖然市場上有一些企業(yè)宣稱在進(jìn)行藍(lán)領(lǐng)AI面試，但我們的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，這類項(xiàng)目的實(shí)際面試規(guī)模普遍較小，且持續(xù)性較差，往往難以持續(xù)下去。

網(wǎng)易科技：為何不進(jìn)行藍(lán)領(lǐng)面試？

方小雷：我們曾經(jīng)認(rèn)真研究過藍(lán)領(lǐng)AI面試的可行性。但最終發(fā)現(xiàn)，藍(lán)領(lǐng)招聘的主要痛點(diǎn)不在于面試環(huán)節(jié)，而在于"求職者數(shù)量不足"這一根本性問題。要解決這一問題，最有效的辦法是提高求職者的供給量，而這需要通過更為先進(jìn)的勞動(dòng)力匹配機(jī)制來實(shí)現(xiàn)，而不是簡單增加一輪AI面試環(huán)節(jié)。

網(wǎng)易科技：那么，AI面試在招聘流程中具體替代了哪些環(huán)節(jié)？

方小雷：目前，大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)將AI面試作為招聘流程的核心組成部分，只保留最后一輪由業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行的面對(duì)面交流。

但需要強(qiáng)調(diào)的是，這最后一輪面對(duì)面交流同樣不可或缺。因?yàn)檎衅副举|(zhì)上是一個(gè)雙向選擇的過程，求職者也會(huì)在某種程度上篩選招聘方的領(lǐng)導(dǎo)。因此，業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)在進(jìn)行最后一輪面試時(shí)，通常會(huì)先通過AI面試報(bào)告來初步篩選候選人，再進(jìn)行更深入的面對(duì)面溝通。

網(wǎng)易科技：你們團(tuán)隊(duì)的構(gòu)成是怎樣的？除了人力資源相關(guān)人才和大模型技術(shù)團(tuán)隊(duì)之外，還有哪些成員？各個(gè)部分的人才比例大致如何？

方小雷：我們的第二大個(gè)人股東是哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳AI實(shí)驗(yàn)室的負(fù)責(zé)人陳清才教授，因此，我們一直以來都得到了陳教授和哈工大的大力支持。

目前，我們公司約三分之一的員工與AI技術(shù)相關(guān)，其余員工主要負(fù)責(zé)售前解決方案的提供、交付以及客戶成功等業(yè)務(wù)。這就是我們團(tuán)隊(duì)的主要構(gòu)成。

網(wǎng)易科技：你們的面試服務(wù)是如何計(jì)費(fèi)的？

方小雷：我們的收費(fèi)模式是根據(jù)面試數(shù)量來計(jì)算的，大概每個(gè)面試幾十元。

曾有多家大型企業(yè)先后表示有興趣投資我們，但最終卻都未能成功。

網(wǎng)易科技：大模型技術(shù)與行業(yè)的結(jié)合，行業(yè)數(shù)據(jù)在其中扮演了非常關(guān)鍵的角色。你們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源是什么？

方小雷：我們的數(shù)據(jù)來源較為直接，來源于我們多年來與眾多大客戶長期合作積累的真實(shí)面試場景，這些場景為我們提供了豐富的AI面試數(shù)據(jù)。

這也說明了，單純依賴臨時(shí)訓(xùn)練一個(gè)大模型是無法達(dá)到我們所期望的效果的。因?yàn)?，這些真實(shí)的面試數(shù)據(jù)才是核心。不是通過花錢購買幾個(gè)模擬面試就能積累起來的。例如，是否真的能夠呈現(xiàn)出工作呈現(xiàn)出來的狀態(tài)，這在心理學(xué)上有著顯著的區(qū)別。

此外，即使企業(yè)愿意花錢購買我們的AI面試系統(tǒng)，也未必能夠順利推進(jìn)合作。這可能會(huì)影響企業(yè)品牌形象以及招聘流程的穩(wěn)定性。從企業(yè)角度來看，招聘是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，一旦系統(tǒng)不穩(wěn)定或者數(shù)據(jù)利用不當(dāng)，都會(huì)對(duì)人才獲取產(chǎn)生不利影響。

由此可見，在這一領(lǐng)域，先發(fā)優(yōu)勢具有顯著的持續(xù)性——數(shù)據(jù)積累越多，模型性能提升越顯著，從而形成了更高的競爭壁壘。

網(wǎng)易科技：您認(rèn)為AI面試的核心壁壘是什么？

方小雷：這個(gè)問題與您剛才提到的內(nèi)容緊密相連?；仡欉^去多年的歷程，我們經(jīng)歷了幾個(gè)有趣的階段。

最初，由于缺乏理解，許多Initial用戶無法真正把握我們在做什么。當(dāng)他們逐漸理解了我們的產(chǎn)品，并認(rèn)為它具有市場潛力時(shí)，便開始質(zhì)疑我們的未來。有人預(yù)測我們會(huì)被行業(yè)巨頭取代，認(rèn)為只要這些公司進(jìn)行簡單的模仿，我們這種初創(chuàng)企業(yè)必將失去生存空間。然而，事實(shí)證明，這些公司確實(shí)嘗試過模仿，但最終要么失敗，要么推出的產(chǎn)品質(zhì)量差強(qiáng)人意，難以形成真正的競爭優(yōu)勢。

隨著大模型的興起，投資者開始提出新的論調(diào)，他們認(rèn)為大模型的存在就意味著我們的壁壘不復(fù)存在。然而，事實(shí)是，經(jīng)過幾年的發(fā)展，我們的競爭對(duì)手依然沒能趕上我們的節(jié)奏，甚至有多家公司在危機(jī)中倒閉。如今，又有投資者開始擔(dān)憂，深度求索（DeepSeek）這樣的新技術(shù)將削弱我們的優(yōu)勢。

網(wǎng)易科技：您通常會(huì)如何回應(yīng)？

方小雷：說實(shí)話，我已經(jīng)懶得去解釋了。但簡單來說，無論是產(chǎn)品開發(fā)還是商業(yè)運(yùn)營，單純依靠技術(shù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

比如說，在家電行業(yè)，大家使用的都是相同的電力，采用的生產(chǎn)設(shè)備也大同小異，但為什么有些企業(yè)能夠成為美的、格力這樣的行業(yè)巨頭，而有些只是小作坊？這背后的邏輯不是單純的"技術(shù)壁壘"，而是綜合考慮了產(chǎn)品設(shè)計(jì)、市場策略、供應(yīng)鏈體系、品牌形象等多個(gè)因素的結(jié)果。

投資圈里經(jīng)常有一個(gè)誤區(qū)，就是認(rèn)為"只要行業(yè)巨頭想模仿，你們這種初創(chuàng)企業(yè)就會(huì)面臨滅頂之災(zāi)"。但事實(shí)真的是這樣嗎？回顧歷史，有多少行業(yè)巨頭的模仿項(xiàng)目最終成功了呢？

對(duì)我們而言，在AI面試領(lǐng)域，創(chuàng)新能力和資源投入是高度集中的。我們的核心團(tuán)隊(duì)能夠集中精力專注于這件事，而大廠則往往只是分配了一個(gè)小團(tuán)隊(duì)，甚至可能只有四五個(gè)人在全力推進(jìn)這項(xiàng)工作。

這個(gè)小團(tuán)隊(duì)在人才儲(chǔ)備方面真的比我們的創(chuàng)業(yè)公司更強(qiáng)嗎？未必哦。

網(wǎng)易科技：DeepSeek之后，面對(duì)可能失去優(yōu)勢的質(zhì)疑，你們又如何回應(yīng)？

方小雷：其實(shí)這個(gè)邏輯很簡單，就是DeepSeek并未真正超越GPT技術(shù)。在GPT-1時(shí)代，我們的競品接入了GPT的API，業(yè)內(nèi)有目共睹。如果他們能達(dá)到同樣的效果，那他們何須現(xiàn)在才使用DeepSeek？

但事實(shí)是，在那個(gè)時(shí)代，即便他們使用了GPT的API并疊加各種技術(shù)，也未能達(dá)到我們的效果。那么，為何到了現(xiàn)在換用DeepSeek就能實(shí)現(xiàn)呢？

所以說，DeepSeek并未真正改變什么，只是讓我們的邏輯表達(dá)更加清晰。

網(wǎng)易科技：但DeepSeek的價(jià)格真的很優(yōu)惠。

方小雷：問題是達(dá)不到效果，價(jià)格再優(yōu)惠又有什么用？客戶選擇競品產(chǎn)品不是因?yàn)閮r(jià)格高，而是因?yàn)楦偲返男Ч缓?。所以，價(jià)格并不是決定性因素，核心還是產(chǎn)品的體驗(yàn)和價(jià)值。

網(wǎng)易科技：你們跟智聯(lián)招聘、前程無憂這些公司是競爭關(guān)系嗎？

方小雷：他們一直將我們視作競爭對(duì)手，但其實(shí)我們一直希望合作。

但現(xiàn)實(shí)是，大廠一直在大量抄襲我們的技術(shù)。更諷刺的是，其中有一家在抄到第三遍之前，曾試圖撮合我們與他們高層直接溝通，但他們的結(jié)論是：“再抄一遍。”還有一家也是，前后兩次表示要投資我們，結(jié)果卻在抄襲。

小編：即便如此，他們竟然會(huì)使用我們所知的信息來申請(qǐng)專利，幸好我們早些時(shí)候就已經(jīng)申請(qǐng)了。

網(wǎng)易科技：你覺得對(duì)他們來說，更高效的方式應(yīng)該是直接接入你們的技術(shù)嗎？

方小雷：其實(shí)他們很清楚自己商業(yè)模式的局限性。傳統(tǒng)招聘平臺(tái)的生命周期短，幾乎是"江山代有才人出，各領(lǐng)風(fēng)騷數(shù)幾年。"

網(wǎng)易科技：從前程無憂，到智聯(lián)招聘，再到58同城、獵聘，現(xiàn)在是BOSS直聘，每隔幾年就換一個(gè)主角。他們知道自己需要尋找下一代產(chǎn)品，也認(rèn)可AI面試的價(jià)值，但沒有能力做出來，又不愿意真正投資。所以他們的做法就是反復(fù)嘗試抄襲，但始終無法成功。

網(wǎng)易科技：現(xiàn)在，即使這些所謂大廠再來投資我們，我也不敢接受他們的錢，因?yàn)樗麄兛赡苤皇窍朐賮砜匆槐槲覀兊募夹g(shù)。

網(wǎng)易科技：那你會(huì)怎么定義未來你們的產(chǎn)品呢？跟他們是替代關(guān)系嗎？

方小雷：這個(gè)我們現(xiàn)在也不討論。因?yàn)楝F(xiàn)在大家都已經(jīng)到了這樣一個(gè)狀態(tài)，再去公開場合討論也意義不大。

我們不尋找PMF，只是構(gòu)建滿足客戶群需求的產(chǎn)品

網(wǎng)易科技：你們?nèi)雸龊茉?，相信不僅積累了大量數(shù)據(jù)，更是收獲了很多Know-How。能不能分享一些你覺得在這個(gè)過程中做對(duì)的事情？

方小雷：你要說做對(duì)了什么，我覺得我做錯(cuò)的才是多了去的，但還是有幾個(gè)最重要的。

首先，任何未來可能成功且對(duì)用戶有實(shí)際價(jià)值的AI應(yīng)用，都需要公司主創(chuàng)團(tuán)隊(duì)中有真正的行業(yè)專家。我自身是HR出身，對(duì)招聘場景有著深刻的洞見。但市場上大部分競品的創(chuàng)始人都是IT背景，他們需要外部力量來補(bǔ)足對(duì)行業(yè)理解，這導(dǎo)致他們的核心邏輯容易出現(xiàn)偏差。

我們每年都會(huì)在產(chǎn)品性能上有所提升，并推出大量新功能。這些功能的起點(diǎn)都是我獨(dú)創(chuàng)的。因此，全球范圍內(nèi)的AI面試產(chǎn)品在發(fā)布這些功能之前，都不會(huì)出現(xiàn)。

這種情況也導(dǎo)致，他們往往等到我們發(fā)布新版本后才開始模仿，但等到模仿出來時(shí)，我們的版本已經(jīng)迭代半年甚至更長時(shí)間，效果可能相差較大。

同時(shí)，我們持續(xù)關(guān)注客戶在使用產(chǎn)品過程中遇到的問題。解決方案并非簡單借鑒，而是我們自主創(chuàng)造，但需要經(jīng)過客戶驗(yàn)證。由于我們是自主創(chuàng)造的，改進(jìn)和驗(yàn)證速度更快。

網(wǎng)易科技：你們現(xiàn)在做的是AI+面試。如果擴(kuò)展到其他領(lǐng)域，比如AI+法律或AI+金融，那么模型能力還是場景理解能力更重要？

方小雷：我們并不是按照某種所謂的創(chuàng)業(yè)方法論去尋找PMF的，甚至在創(chuàng)業(yè)初期，我根本不知道PMF這個(gè)概念。

我最開始是做HR出身的，對(duì)業(yè)務(wù)拓展也不懂，所有的一切都是一點(diǎn)點(diǎn)摸索出來的。最初，我們的客戶是因?yàn)檎J(rèn)可我的HR經(jīng)驗(yàn)才選擇我們的產(chǎn)品，而不是因?yàn)槲覀冇忻鞔_的PMF邏輯。

所以，如果你問我怎么找到PMF，我真的不知道，因?yàn)槲覀兊穆窂讲⒉皇恰跋扔挟a(chǎn)品，然后再去尋找它的市場契合點(diǎn)”。我覺得這種邏輯本身就是錯(cuò)誤的。真正的路徑應(yīng)該是，我們有一批客戶，他們的需求非常廣泛，我們的任務(wù)是打造一款產(chǎn)品來滿足這些需求。

因此，我認(rèn)為我們不是在“尋找”PMF，而是在“構(gòu)建”滿足特定客戶群需求的產(chǎn)品。我從來不認(rèn)可“找PMF”這個(gè)概念，這件事對(duì)我來說一直是個(gè)謎。如果一個(gè)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目不是從客戶需求出發(fā)，解決真實(shí)的痛點(diǎn)，那它為什么會(huì)有PMF呢？也許是我不了解，但至少我的經(jīng)驗(yàn)是這樣。

網(wǎng)易科技：你們做的是AI+面試。但如果擴(kuò)展到其他領(lǐng)域，比如AI+法律、AI+金融，你會(huì)覺得模型能力和場景理解哪個(gè)更重要？

方小雷：實(shí)際上，這個(gè)邏輯是倒置的。你提到的一點(diǎn)是對(duì)的，把握?qǐng)鼍?、把握客戶的核心需求確實(shí)是任何AI應(yīng)用的起點(diǎn)。但問題是，對(duì)于大模型來說，它能實(shí)現(xiàn)什么、不能實(shí)現(xiàn)什么，這需要我們不斷學(xué)習(xí)、理解和探索，而不能僅僅因?yàn)槟硞€(gè)能力暫時(shí)不夠，就否定該方向的發(fā)展前景。

在這個(gè)探索過程中，最大的挑戰(zhàn)在于是否能在技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)突破，是否能超越現(xiàn)有的技術(shù)瓶頸。如果所有人都理解了這個(gè)場景，且這一場景本身并不復(fù)雜，同時(shí)大模型的能力已經(jīng)相當(dāng)成熟，那么為什么這個(gè)機(jī)會(huì)會(huì)輪到你？

因此，很多時(shí)候，技術(shù)的突破需要我們主動(dòng)去"突破"、去"挑戰(zhàn)"。如果技術(shù)已經(jīng)完全成熟，全球可能有數(shù)以百萬計(jì)的人在進(jìn)行類似的工作，到那個(gè)時(shí)候，這個(gè)機(jī)會(huì)可能就不在我們的掌控之中了。

網(wǎng)易科技：從這個(gè)角度看，技術(shù)的進(jìn)步不僅不會(huì)削弱我們的優(yōu)勢，反而是我們發(fā)展的一個(gè)重要契機(jī)。技術(shù)的進(jìn)步不會(huì)被現(xiàn)有應(yīng)用模式所取代。

方小雷：對(duì)的，不會(huì)被取代。應(yīng)用需求的不斷涌現(xiàn)，會(huì)不斷倒逼技術(shù)的進(jìn)步。當(dāng)某個(gè)應(yīng)用真正需要技術(shù)達(dá)到某個(gè)高度時(shí)，技術(shù)必然會(huì)有相應(yīng)的提升。

舉個(gè)例子，大模型的應(yīng)用就像一臺(tái)"動(dòng)力源"，它提供計(jì)算能力，而具體的應(yīng)用場景則由用戶來決定。比如，研究人員上傳大量文獻(xiàn)后發(fā)現(xiàn)，大模型在理解文獻(xiàn)中的長段落或復(fù)雜結(jié)構(gòu)方面表現(xiàn)不佳，這促使他們希望模型能夠支持更長的上下文信息，從而催生了如Kimi這樣的工具。

因此，真正推動(dòng)AI技術(shù)進(jìn)步的是實(shí)際的應(yīng)用需求，而不是技術(shù)已經(jīng)成熟后去找應(yīng)用場景。如果技術(shù)完全成熟后再去找應(yīng)用，那這種探索將是毫無意義的。

網(wǎng)易科技：最近有沒有和朱嘯虎有過交流？有沒有什么新的想法可以分享？

方小雷：朱總一直是我們的投資人，我們經(jīng)常交流。最近發(fā)生了一件有趣的事情，想和你分享一下。

有一家叫Mercor的美國AI招聘公司，融資金額很高，曾受到廣泛關(guān)注。但當(dāng)我們深入研究后發(fā)現(xiàn)，這家公司雖然打著"AI招聘"的旗號(hào)，其核心業(yè)務(wù)本質(zhì)上還是數(shù)據(jù)標(biāo)注。

不過，它的創(chuàng)始人在對(duì)外宣傳時(shí)，會(huì)特別強(qiáng)調(diào)那些高端職位，比如顧問類。于是，很多投資人跑過來問我們："你們能不能做一個(gè) Mercor？" 但深入研究后，我發(fā)現(xiàn)它的本質(zhì)就是一個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)注外包平臺(tái)，只是打著AI的旗號(hào)罷了。

后來，每當(dāng) Mercor 又完成一輪融資，投資人就會(huì)跑過來問我們它的業(yè)績?nèi)绾?。朱總也?huì)把這類信息轉(zhuǎn)給我，但我已經(jīng)不再更新對(duì)它的研究了，因?yàn)樗谋举|(zhì)沒有改變。

直到有一天，朱總給我發(fā)了一個(gè)短視頻，內(nèi)容和我的研究結(jié)論完全一致。這說明，他自己也會(huì)做大量研究，并且往往比其他投資人看得更透徹、更快。

這件事給我們的啟發(fā)是，不能只看公司如何包裝自己，真正重要的是它的業(yè)務(wù)本質(zhì)。投資人需要具備獨(dú)立判斷的能力，而不能被市場上的"講故事"風(fēng)潮帶偏。

網(wǎng)易科技：今年公司發(fā)展的重點(diǎn)是什么？投資人有沒有對(duì)你們的一些期待？未來的階段性目標(biāo)呢？

方小雷：目前，我們的核心目標(biāo)是保持盈利，讓公司實(shí)現(xiàn)自我造血?，F(xiàn)在市場上的資金非常有限的，大量投資都流向了少數(shù)幾家 AI 大模型公司，尤其是那些有"清華博士"背景的團(tuán)隊(duì)。

但現(xiàn)實(shí)情況是，很多錢其實(shí)都被浪費(fèi)掉了。我們不能指望市場資金，必須依靠自身的業(yè)務(wù)賺錢，靠自己養(yǎng)活自己。說實(shí)話，這里面有很多東西不方便講，講了可能文章都發(fā)不出來（笑）。

網(wǎng)易科技：你怎么評(píng)價(jià)公司當(dāng)前的發(fā)展?fàn)顟B(tài)？

方小雷：我覺得我們目前是比較健康的狀態(tài)。這種健康的狀態(tài)呢，會(huì)讓大家相對(duì)來說比較安全，給同事們提供一個(gè)"避風(fēng)港"。

雖然我們現(xiàn)在還無法大富大貴，但至少大家能吃上三餐，有米有粥，能夠穩(wěn)穩(wěn)當(dāng)當(dāng)?shù)囟冗^當(dāng)前的局面。我相信，市場很快就會(huì)發(fā)生變化，而當(dāng)這種變化到來的時(shí)候，我們就是那個(gè)最穩(wěn)的團(tuán)隊(duì)。

我始終認(rèn)為，不能單純依賴外部資金或市場環(huán)境，否則風(fēng)險(xiǎn)極大。真正健康的公司，應(yīng)該能在市場波動(dòng)中存活下來，并成功迎接下一個(gè)增長機(jī)遇。

網(wǎng)易科技：你說市場很快發(fā)生變化，具體指的是什么呢？

方小雷：最大的變化是，市場逐漸認(rèn)識(shí)到AI應(yīng)用的價(jià)值。

網(wǎng)易科技：所以，大家現(xiàn)在開始愿意在AI應(yīng)用上投資了嗎？

方小雷：這件事目前還不能完全肯定，但趨勢已經(jīng)開始顯現(xiàn)。要讓市場真正建立對(duì)AI應(yīng)用的理解，可能還需要再過一兩年時(shí)間。但三年后，我是能夠肯定的。