12月19日，由创业黑马主办的“第16届创业家年会”在北京举办，年会主题为“AI新纪元 破局向未来”。近屿智能创始人&CEO方小雷 以《用AI做新式招聘》做了演讲。

以下内容为创业家&i黑马编辑过的演讲节选：

我们是做AI面试的公司。AI面试分级，我们2017年开始创业，一直做到2020年市面上出现了很多仿品。仿品会讲，微表情研究，就是通过微表情判断这个人是不是在撒谎。现在回过头来看，大家会觉得很荒唐，但是在当时有很多人真的会上当，所以当时我很痛苦。

2022年我们非常痛苦，因为我们的AI面试官产品好像走入了一个死胡同。

第一，在市面上我们看到了很多的“面经”，就是很多人参加完AI面试后，把参加的题目发到网上，后面的候选人可以看到这个题目提前做准备，这基本是个无解的作弊问题。

第二，不能追问。就是问了个问题后，AI面试官不能给候选人任何回应，只能机械的跳到下一个预设好的问题。从候选人角度来讲，看不到AI面试官的任何智能。

第三，AI面试官是单向的，只能她问候选人问题，候选人不能问AI面试官问题。

所以当时陷入了一个死胡同，我希望能达到L5级别，就是既能多轮对话回答候选人问题，又能千人千问规避题目泄露导致的作弊问题，还能对候选人进行多轮的实时追问。

结果2023年上半年突然大模型时代突然来临，Mate的LLaMA也开源了，我们马上基于LLaMA的开源算法进行增量预训练和SFT，达到了L5级别的AI面试。

这是我们的产品优势。我们的AI面试官能回答候选人的问题，每个候选人会看到不同的面试问题，即使针对同一个胜任力进行提问。我们可以一轮又一轮地对候选人进行全自动的即时追问，而且追问过程中候选人不会遇到幻觉。这是一个非常关键的问题。假设用一些闭源算法的API，包括ChatGPT在内，至少会有10%到20%的候选人会遇到各种各样的幻觉问题。但如果用我们自己训练的模型，这个幻觉问题就没有了。我们去年帮中原银行面试了1万人，今年又面试了1.4万人，没有任何候选人遇到幻觉问题。

我是一个在AI行业有一定时间的创业者。现在AI还是在一个持续不断迭代的过程之中，可用于训练大模型的数据还远远没有达到用尽的状态。大家想一个问题，为什么大厂让大家以几厘甚至几毫的价格去调用他们的API呢？ 很核心的一个原因就是他们需要在AI应用过程中产生的数据，这些数据才是真正宝贵的财富。如果你把这些数据持续不断迭代训练到大模型基座里，大模型才能执行更多的替代人类的智能决策的任务。所以现在还远远没有到数据枯竭的状态，我们每天用AI，就是帮AI创造更多的数据。

但是有部分私有情景，比如AI面试官，就不可能用大厂的API。因为客户有非常严苛的信息安全要求，所以我们需要基于一个开源基座，自己训练模型，然后去使用自己的模型。像我们这样的场景非常多，凡是对信息安全要求高的公司都需要开源基座进行一定程度的训练，有的时候运气比较好，到了微调层面就可以结束了，有的要到增量预训练阶段。很多AI应用效果不好的原因是，大家以为是用一个Prompt加上一个API，呈现一个结果就是一个好的产品了，这个也太容易了。如果大厂想做这件事，随时都可以做，毫无壁垒可言。

基于基座至少进行了SFT，这时你的产品才会有商业价值，才会有壁垒。而这个才是我们做AI应用的关键之一，无论是做AI Agent还是copilot，你要去积累的东西，不断形成自己的壁垒，才能产生数据的积累，产生一个飞轮效应。

朱啸虎是我们的天使轮投资人。到今天为止投了我们三次，领投一轮，跟投两轮。朱总当时对我们有两个关键判断。

其次是需求。他找了一位PWC的Partner问了HR的同事，如果朱啸虎投了AI面试的产品，你们会不会用？PWC的HR说不会的，我们用Hirevue很多年，很好用的，为什么要换呢？于是朱总确认这个市场存在，只是在中国还没有开始，于是他就投了。

最后分享一下，我的创业感受。

第一，千万不要憋大招。我2017年从加拿大回国创业，一开始想做背景调查的项目，一直在打磨产品，把钱都花完了。当你有一个简单产品时，应该立刻推向市场去做验证，这个动作非常关键。我在很多大公司工作过，花钱总是大手大脚，以前我的助理对我的备注是花钱小能手—Lucas，不过我现在已经非常抠门了。

第二，以前创业最重要的事情就是股权融资，持续的股权融资。我2017年回国时，我们有概率拿到比较好的投资。2022年时投资人已经不看好SaaS模式。2023年时，行业内HR的巨头也上市了，但股价直接跌了90%，大家对于HR行业不那么看好了。我们从2023年到2024年遇到的都是战略规划的Worst Case Scenario，也就是最差的计划。这时候股权融资已经不可能，那就需要一个平衡的战略，做现金流业务的同时，去保持AI产品的持续迭代。

在不同的阶段里，大家既要能生存，也要能发展。以上是我的分享内容，感谢大家。

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