В современном мире искусственный интеллект стремительно интегрируется в различные сферы деятельности, и технические собеседования — не исключение. Появление таких инструментов как ChatGPT вызвало массу вопросов о честности и эффективности процесса оценки кандидатов. Чтобы понять, насколько ChatGPT облегчает обман во время интервью, специалисты платформы interviewing.io провели уникальный эксперимент. Его результаты раскрывают серьезные вызовы, с которыми сегодня сталкиваются рекрутеры и компании, а также предлагают пути адаптации к новой реальности.
ChatGPT и влияние на технические интервью ChatGPT кардинально изменил подход к решению задач, автоматизации и помощникам в кодировании. От малого бизнеса до крупных технологических компаний — потенциал этой технологии сложно переоценить. Однако в контексте технических собеседований появляется спорный момент: помогает ли ИИ обманывать? Вокруг этой темы возникло множество мнений, от радикальных заявлений о «конце программирования» до предположений о судьбе традиционных интервью. Эксперимент interviewing.io ставил целью проверить, насколько легко с помощью ChatGPT пройти техническое интервью нечестным путем и насколько хорошо интервьюеры могут выявить такую попытку.
В этом исследовании приняли участие опытные интервьюеры и квалифицированные кандидаты с достаточным уровнем владения ChatGPT. Задачи варьировались по степени сложности и типам, включая прямые и изменённые вопросы из популярных платформ, таких как LeetCode, а также уникальные, специально разработанные задания. Типы вопросов и подход к эксперименту Вопросы для кандидатов делились на три категории. Первая — оригинальные задачи, взятые без изменений. Такие задачи легко найти в открытых источниках, и для ChatGPT это не проблема — модель зачастую способна мгновенно выдать готовое решение.
Вторая группа состояла из модифицированных вопросов, где стандартные задачи были слегка изменены, например, добавляя новые условия или усложняя входные данные. Третья группа включала по-настоящему уникальные, кастомные вопросы, не встречающиеся в открытых базах данных — их цель была проверить зрелость аналитических и творческих навыков кандидатов. Кандидаты были приглашены с учетом их опытности и самодостаточности в использовании ChatGPT, при этом им было прямо указано полагаться на ИИ в процессе решения задач, а не на собственные знания. Интервьюеры же не знали о характере задания и не имели информации о том, что кандидаты используют ChatGPT. Результаты эксперимента и анализ Итоги показали, что кандидаты, решавшие оригинальные вопросы, с помощью ChatGPT проходили интервью с успехом в 73% случаев, что значительно выше среднего по платформе.
Модифицированные задачи также не стали серьезным препятствием — успешность составила 67%, и статистически результаты обеих групп не различались существенно. Однако самое интересное связано с кастомными вопросами — их прохождение удалось лишь четверти кандидатов, что значительно ниже обычного среднего уровня успешности. Это свидетельствует о том, что ChatGPT успешно справляется с прямым копированием решений из известных источников и даже с небольшими вариациями, но сталкивается с серьезными трудностями при работе с уникальными задачами, требующими нестандартного подхода. Интервьюеры не заподозрили ни одного случая обмана. Несмотря на то, что кандидатам было дозволено использовать ИИ, ни один из экспертов не заявил о подозрениях в мошенничестве.
Их опасения чаще были связаны с качеством кода, отсутствием проработки крайних случаев или плохой коммуникацией, но не с помощью сторонних инструментов. Из кандидатов 81% были уверены, что успешно скрыли использование ChatGPT. Влияние для работодателей и советы по адаптации Главный вывод для компаний: использование стандартных, особенно verbatim, LeetCode-задач делает процесс найма уязвимым к мошенничеству. Нужно срочно переходить на создание уникальных, внутренних вопросов, которые отражают реальные задачи и контексты компании. Только так можно получить достойную оценку знаний и навыков соискателей.
Однако просто переписать условие известной задачи недостаточно. Нужно гарантировать, что и входные, и выходные данные существенно отличаются, чтобы ИИ не мог легко распознать и воспроизвести готовое решение. Идеальным вариантом станут задачи, созданные внутри команды на основе реальных вызовов, с акцентом на нестандартное мышление и творческие аспекты. Создание таких вопросов требует времени и усилий, однако они помогают выявить действительно сильных кандидатов и повышают качество технических собеседований. Кроме того, подобный подход улучшает опыт прохождения интервью для соискателей и повышает привлекательность компании на рынке труда.
Этическая сторона и рекомендации кандидатам Хотя эксперимент показал возможность обмана с помощью ChatGPT, важно понимать, что это не этично и может привести к серьезным последствиям. Использовать ИИ для помощи в подготовке стоит, но полагаться на него в реальном интервью без собственных знаний рискованно и психологически сложно. Многие кандидаты отмечали стресс и дополнительную нагрузку при необходимости одновременно взаимодействовать со звонком и ИИ. Лучшей стратегией для соискателей является глубокое изучение материала, практика решения уникальных задач и развитие навыков коммуникации. Со временем компании адаптируются и перестроят свои процессы оценки, минимизировав возможности для мошенничества.
Заключение Эксперимент interviewing.io выявил серьезные проблемы современной системы технических собеседований в эпоху искусственного интеллекта. Традиционные подходы с использованием стандартных задач становятся неэффективными и уязвимыми для обмана. Переход на уникальные, ориентированные на конкретные бизнес-проблемы задания — путь к повышению качества найма и развитию индустрии. Учитывая текущие тенденции, работодателям необходимо пересмотреть свои подходы к оценке кандидатов, а соискателям — продолжать совершенствовать собственные знания и навыки.
ИИ может стать мощным союзником, но только при правильном и этичном использовании. В итоге, диалог между технологиями и человеческими компетенциями должен привести к созданию более эффективных, честных и прозрачных процессов в техническом найме.
