В сфере IT активно обсуждается вопрос о корректности использования искусственного интеллекта во время собеседований. Дискуссия разгорелась после инцидента, описанного на LinkedIn, когда при поиске Unity-разработчика один из кандидатов продемонстрировал глубокие знания и уверенные ответы, подкрепленные практическими примерами. Тем не менее, его фраза о применении фреймворка Zenject, произнесенная как «зет-инжект», вызвала подозрения у тимлида. Впоследствии кандидат подтвердил использование ИИ.
Сам кандидат в своем ответном посте на LinkedIn признал, что применил ИИ, аргументируя это «эволюцией инструментов» и тем, что «2026 год на дворе». Он отметил, что после собеседования рекрутер сообщил ему о выдающемся ответе на сложный вопрос, который ранее не смог дать никто, и именно это вызвало подозрения в использовании ИИ. После честного признания в применении ИИ ему предложили пройти второе собеседование, но в итоге отказали.
Кандидат выразил недоумение по поводу того, что ему отказали не из-за качества ответов, которые были оценены как «топ», а якобы из-за неправильного произношения термина. Он подчеркнул, что произносил Zenject именно так и до этого, и настаивает на том, что оценка навыков должна базироваться на реальных кейсах, а не на произношении.
Этическая сторона вопроса
В комментариях к этой истории многие оппоненты подчеркивают, что ключевой момент здесь — не произношение, а этическая сторона использования ИИ. Они считают, что целью кейсов на собеседовании является не поиск единственно верного решения, а понимание мыслительного процесса кандидата, его подхода к решению задач, а также выявление потенциальных зон роста и того, чему он может научить команду. Отмечается, что если кандидат применяет ИИ, то собеседование фактически превращается в общение с «универсально-дженерик-правильной аишкой», что расценивается как обман и пустая трата времени для интервьюеров.
Методы выявления использования ИИ
В обсуждениях также были предложены методы, позволяющие интервьюерам определить, использует ли кандидат AI-суфлера:
- Подозрительно развернутые ответы на простые вопросы после короткой паузы, аналогичные реакции на сложные вопросы. Отмечается, что ИИ хорошо генерирует готовые тексты, но плохо их перефразирует на ходу. Ответы, генерируемые ИИ, часто совпадают с результатами поиска в Google.
- Отсутствие естественных пауз, сленга, личных формулировок и «отсебятины» в речи.
- Использование вопросов о специфических, редко применимых на практике языковых особенностях. Например, в C# это модификатор in, переопределение подписок на события или кастомные индексаторы. ИИ может теоретически описать их пользу и даже «галлюцинировать» примеры, тогда как опытный разработчик скорее всего приведет личный опыт, который может быть далек от идеального или даже критически отнесется к их практической ценности.
На платформе Threads многие пользователи, наоборот, положительно относятся к использованию AI-помощников. Они аргументируют это тем, что ИИ широко применяется в реальной работе, стал «нормой» и значительно повышает продуктивность. Некоторые считают, что ИИ позволяет выполнить задачу, которая раньше занимала 40 часов, за 4 часа или меньше. Также высказывается мнение, что требования к джуниорам на собеседованиях часто завышены до уровня мидлов, что оправдывает использование ИИ кандидатами.
История с кандидатом, который открыто признался в использовании ИИ и аргументировал это шаблонными автоответами рекрутеров, подчеркивает сложную динамику текущего рынка труда, где обе стороны – кандидаты и работодатели – используют автоматизированные инструменты, что порождает новые вопросы этики и эффективности подбора персонала.