AI 提示：候選人主動質疑任務目標，服從性指標下降。
張磊拍桌：“它說我服從性下降！”
虛擬面試官仍然微笑：“請保持情緒穩定。”
張磊深吸一口氣：“我穩定。我穩定得像被裁員郵件壓住的泡麵。”
系統提示：檢測到不當比喻。
何苗忍不住笑出了聲。
面試結束後，AI 給出綜合評價：表達流暢，行業經歷豐富，但壓力環境下情緒波動明顯；對組織目標存在較強反向評估傾向；建議進入備選池。
張磊盯著“備選池”三個字：“備選池是不是人才火鍋的湯底？”
林凡把報告截圖發給老周。
老週迴得很快：這套系統把順從當穩定，把反思當風險。
林凡看著這句話，心裡有些發沉。
第二天，青橙數科也接了一個招聘系統除錯專案。客戶想用 AI 面試官篩運營、客服和初級產品崗，要求“降低 HR 工作量，提高篩選效率”。林凡看到需求文件裡寫著“候選人表情識別”“情緒穩定評分”“眼神偏移檢測”，眉頭越皺越深。
會議上，客戶 HR 說：“我們不是歧視誰，只是希望把不合適的人提前篩掉。”
林凡問：“不合適怎麼定義？”
HR 說：“比如表達不清、抗壓差、穩定性低。”
老周坐在旁邊翻文件：“眼神飄忽就穩定性低？”
HR 解釋：“系統會綜合判斷。”
老周說：“有些人緊張，有些人內向，有些人房間燈不好，有些人攝像頭卡。你們把這些都算進穩定性，是篩人還是篩裝置？”
HR 有點尷尬：“所以還需要人工複核。”
林凡翻到最後一頁：“但你們流程裡，AI 低分候選人不會進入人工複核。”
會議室又安靜了。
專案經理在桌下踢了林凡一腳。林凡忍住沒喊，只把腳收回來。
客戶最後同意增加一條：AI 面試低分但簡歷匹配度高的人，必須進入人工抽檢。情緒、表情、眼神指標不得作為單獨淘汰依據，面試報告必須展示評分原因和不確定性。
專案經理會後說：“你這人遲早把所有客戶都教育成仇人。”
林凡說：“總比把候選人教育成冤魂強。”
晚上，張磊收到拒信。郵件寫得很客氣：經綜合評估，您暫不符合本崗位當前階段需求，感謝關注。
張磊把郵件讀了三遍，說：“它拒絕我都這麼模板。我好歹面試時貢獻了不當比喻。”
周舟給他發訊息：還有別的機會。
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