首先謝謝 pipsqueak002 前輩這樣無私分享，我願奉上 100p
有機會的話還想與您有更進一步的交流。關於你的問題回答如下：
1. 抱歉在文章內沒有詳細明整個架構如何，因為我不想將文章篇幅再增加太多，
前篇的推文內我也有說明，我主要想幫助的就是面試官在非專業技能上面的面試時間，
將這些面試丟給 AI 去做。
面試官只需要等著看報告，對有興趣的應徵者可以再去看回放影片，
這樣總比一位一位面試來的節省時間。
2. 好像很多人提到 AI 便會與前幾年的 AI 相混淆，
前些陣子的 AI 便是你提到的用大數據去做預測分類等等（下稱 AI）。
但是生成式 AI（避免混淆我下稱 gpt）則是找出詞與詞之間的關聯性。
例如「蝴」後面十之八九會接「蝶」對吧？gpt 就是像這樣的接龍遊戲。
所以因為他優秀的見人說人話見鬼說鬼話的能力，我認為很適合應用於面試上。
你只需要一個起始的問題，他在接收到應徵者的回答後，
可以依著應徵者的回答再去做更進一步的追問，這樣一來可以挖掘更多的回答，
二來能夠測試應徵者的臨場反應。但當然這之中還是有很多麻煩事要解決，
像是很難去控制 gpt 要講什麼內容，但這也就是提示工程為什麼這麼重要的原因。
3. 我也了解說每個職位在應徵的需求及技能上非常不同，
所以我現在的設計上不是讓 gpt 自由發揮，
（這樣真的是個災難以及收集到的資訊會蠻沒用的）
反而是讓企業端可以設定幾個想要問的問題，
讓 gpt 以這些問題開始如上題講的一樣與應徵者一來一回的互動，
就每個問題詢問更多細節。
說白了就像是現在的表單形式只是轉換為有面試互動的模式，
這樣應該可以在企業付出任何時間成本以前看到應徵者更全面的狀況。
4. 誠如你所說，我是想來蒐集你們的問題，
所以我不想錨定主題來限制你們僅僅只鎖定在某個部分，
主要是因為 ptt 不像面談一樣可以再一次面談中來回討論很多不同部分。
那我也很抱歉後果是導致你們覺得很難回答，
所以我還是很感謝願意花時間與我分享的各位前輩們。
5. 很感謝前輩在最後還願意分享自己的個人觀點，
你所說的將資料量化或是在非結構化資料內僅僅抽取出我們想要的資訊，
以 gpt 的能力它可以做到（反觀 AI 很難），
你可以嘗試用 ChatGPT 抽取出你想要的資料或是將資料做整理，
我相信你會非常驚訝他的能力。
我也認同你說的每個產業、領域、地區甚至於你提到的企業的現況，
這些都會改變企業對應徵者的期待或是期望的人格特質，
這部份真的太複雜 AI 或 gpt 皆很難去對這部分做決策，
所以這部份的工作還是該由人類去執行，那 gpt 可以幫助的地方在哪裡？
我的回答是：你不需要親自花時間一位一位應徵者去面試蒐集一些廣泛的資訊，
例如說：之前面臨過最大的困難、有沒有團隊合作的經驗、
到目前為止最大的成就是什麼等等為了更了解應徵者的問題，
你可以運用 gpt 見人說人話見鬼說鬼話的能力去應付要問這些問題的面試。
剩餘的如你所提及面試比你年紀大的業務的那種需要較專業
或是較個人化每位應徵者的問題，我相信還是應該交給專業的面試官來處理。
那這樣是否能幫助到面試官節省時間呢？就像我舉的例子現在你有 100 位應徵者，
你可以廣泛的用 gpt 面試這些人，事後僅需要為每位應徵者花 3~5 分鐘瀏覽面試報告，
（會有面試的摘要、標籤、錄影、逐字稿等等）
從中觀察應徵者的臨場反應還有回答藉此來刷掉 80 位，
之後你只需要真人再面試剩餘的 20 位，
而且後續這階段的面試還可以直接問重點不用再囉唆其他問題，
因為 gpt 已經在之前幫你做好了。
最後你提及的前老闆的條件那就等於是在篩選履歷，我目前是沒打算碰這塊，
畢竟條件百百種很難歸納全部。
然後有有沒有辦法歸納出較成功的應徵者呢？
也就是說有沒有辦法降低你們錄取到不適任者的機率。
我認為不無可能，因為對某個職位或是企業來講「好員工」一定都有相對客觀的要素，
如團隊合作、積極進取等等，只要找到辦法可以蒐集到這個特質就可行。
但是實際推行會有很大的難度，
從資料蒐集部分也就是怎麼從應徵者提取這些資訊，
到像是要你們企業端主動標記哪位應徵者被錄取以及後續的表現等等，
還有最後面的模型選用、調教，都是可以單獨開來變成一個新題目。
這是一個很大的工程而且還要企業端全力配合才可能做到，
也就是說現階段幾乎是不太可能。
以上是我的回答，歡迎再來交流～
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