個人觀點哈AI的出現其實對各行各業都帶有一定的衝擊這是不可否認的，不只是HR，比如財務機器人的出現也衝擊了會計行業。在這樣的網際網路時代資訊時代背景下，我們只能對自己提出更高的要求，做一些機器人目前尚且無法替代的工作以及未來一段時間內機器人也無法做到的事。或者從事有關其研發的工作，又或者把它當做一個工具好好利用。僅僅個人觀點作為分享

碰巧我是在一家大資料企業從事人力資源工作，可能稍有發言權吧。這個問題我覺得應該分兩個方面，首先是AI面試官能否實現，然後才是對既有人資從業者的競爭。

沒有大資料支撐談人工智慧都是耍流氓。人工智慧之所以能“智慧”，是需要大資料量的前提加上科學的演算法，這兩個最基本的條件缺一不可。

先說演算法。目前市場上沒有出現，起碼我個人還沒見到或是聽說過有公信力的能夠適用於各種客觀環境下各型別企業的各種發現階段的各種崗位的有效結構化面試和人才評估的標準。

再說資料量。就算上述的面試和評估算法理論上能夠實現，也難以想象需要採集匯聚多少企業多久的時間多少個人力資源從業者和麵試官的資料來實現和驗證這個震古爍今的演算法。

也許有的同仁或者工程師會說算例積累和AI成長，我只能說這一點恐怕不太適用於人才選拔和麵試的場景。試想哪個企業敢說使用一個未經證實有效的AI代替人力去甄別候選人，並且認可面試的結果，用成百上千的案例去糾正這個AI?因為那意味著你要用這個AI招來的人來證實這個AI有漏洞。這個悖論從人的角度根本無法破解，更別提整個招聘面試過程中有無數個環節始終無法和機器完全對接。

最後是成本，企業始終是講財務指標的。假設以上所有的需求和痛點都能在短時間內順利解決，那麼它的資料、儲存、計算、平臺和運營等等都至少是國家級的。以這樣規模的AI僅僅解決企業招聘中面試一個環節，除非國家做福利吧？話說回來，如果國家花巨大的成本去減輕一小部分勞動者的一小部分工作，那還延遲退休幹什麼？又一個悖論。

所以，所謂AI面試應該離我們還比較遠，這個“比較遠”即使考慮摩爾定律在“比較遠”的未來內都還有效，仍需要以十年計的時間，我覺得我自己應該是趕不上了。至於你們信不信，反正我信了。

除非招聘的物件也是工業化標準化生產出來的機器人。