AI
许多回答提到的观点确实有道理，比如能够与
AI高效协作、完成任务的人才是企业真正需要的，但问题的关键在于，
面试不仅仅是筛选合适人才的过程，还涉及
面试成本的问题。如果不禁止像Copilot这样的工具，虽然最终筛选出的人才可能与之前差不多，但考核成本却会显著增加。
面试的核心在于筛选，而筛选依赖于应聘者和
面试官之间的信息传递。在
AI尚未普及的时代，评估一个人的编程能力相对简单：设计一些稍加变化的经典算法题，让应聘者现场编写并讨论，就可以观察到他们的逻辑是否清晰、基本功是否扎实。无论是红黑树还是快速排序，这些算法如今早已被封装成现成的库函数，但在前
AI时代，熟练手写这些算法依然是向
面试官快速传递有效信号的好方法。然而，随着
AI的发展，这种传统的信号传递方式已经失效。现在的
AI已经学习了大量算法代码，如果允许其参与
面试，题目就必须变得足够复杂——要么极具创新性，能绕过
AI的理解范围，生成有明显缺陷的答案；要么极其繁琐，模块间高度耦合，更贴近真实的业务场景，使
AI难以提供合格的解决方案。换句话说，如果允许应聘者使用本地IDE，题目就需要难到主流
AI无法解决的程度。这不仅让命题变得更加困难，也使得考核内容更加抽象化。这一变化带来了两个主要后果：首先，
面试时间必然延长，单位时间内可
面试的人数减少，这对企业和应聘者来说都是额外的成本负担；其次，由于考核内容更加抽象，对
面试官的要求也大幅提高。
面试官需要敏锐地捕捉应聘者在与
AI协作写代码过程中暴露的问题，并及时互动。这意味着只有少数具备高水准的
面试官才能胜任，从而进一步增加了企业的筛选成本。实际上，无论是否允许使用
AI，最终筛选出的优秀人才会有很大重叠部分。但对于企业而言，出题和
面试的成本差异巨大。如果继续沿用旧题目，同时允许使用
AI，将导致大量无效的信息传递。因此，企业选择暂时禁止本地IDE的做法是合理的。综上所述，这并非企业刻意追求所谓的工匠精神，而是传统考核方式在
AI时代出现的不适应现象。目前，禁用
AI是一种权宜之计，企业需要更多时间探索新的解决方案，逐步调整以适应技术变革带来的挑战。
