首先谢谢 pipsqueak002 前辈这样无私分享，我愿奉上 100p
有机会的话还想与您有更进一步的交流。关于你的问题回答如下：
1. 抱歉在文章内没有详细明整个架构如何，因为我不想将文章篇幅再增加太多，
前篇的推文内我也有说明，我主要想帮助的就是面试官在非专业技能上面的面试时间，
将这些面试丢给 AI 去做。
面试官只需要等著看报告，对有兴趣的应征者可以再去看回放影片，
这样总比一位一位面试来的节省时间。
2. 好像很多人提到 AI 便会与前几年的 AI 相混淆，
前些阵子的 AI 便是你提到的用大数据去做预测分类等等（下称 AI）。
但是生成式 AI（避免混淆我下称 gpt）则是找出词与词之间的关联性。
例如“蝴”后面十之八九会接“蝶”对吧？gpt 就是像这样的接龙游戏。
所以因为他优秀的见人说人话见鬼说鬼话的能力，我认为很适合应用于面试上。
你只需要一个起始的问题，他在接收到应征者的回答后，
可以依著应征者的回答再去做更进一步的追问，这样一来可以挖掘更多的回答，
二来能够测试应征者的临场反应。但当然这之中还是有很多麻烦事要解决，
像是很难去控制 gpt 要讲什么内容，但这也就是提示工程为什么这么重要的原因。
3. 我也了解说每个职位在应征的需求及技能上非常不同，
所以我现在的设计上不是让 gpt 自由发挥，
（这样真的是个灾难以及收集到的资讯会蛮没用的）
反而是让企业端可以设定几个想要问的问题，
让 gpt 以这些问题开始如上题讲的一样与应征者一来一回的互动，
就每个问题询问更多细节。
说白了就像是现在的表单形式只是转换为有面试互动的模式，
这样应该可以在企业付出任何时间成本以前看到应征者更全面的状况。
4. 诚如你所说，我是想来蒐集你们的问题，
所以我不想锚定主题来限制你们仅仅只锁定在某个部分，
主要是因为 ptt 不像面谈一样可以再一次面谈中来回讨论很多不同部分。
那我也很抱歉后果是导致你们觉得很难回答，
所以我还是很感谢愿意花时间与我分享的各位前辈们。
5. 很感谢前辈在最后还愿意分享自己的个人观点，
你所说的将资料量化或是在非结构化资料内仅仅抽取出我们想要的资讯，
以 gpt 的能力它可以做到（反观 AI 很难），
你可以尝试用 ChatGPT 抽取出你想要的资料或是将资料做整理，
我相信你会非常惊讶他的能力。
我也认同你说的每个产业、领域、地区甚至于你提到的企业的现况，
这些都会改变企业对应征者的期待或是期望的人格特质，
这部份真的太复杂 AI 或 gpt 皆很难去对这部分做决策，
所以这部份的工作还是该由人类去执行，那 gpt 可以帮助的地方在哪里？
我的回答是：你不需要亲自花时间一位一位应征者去面试蒐集一些广泛的资讯，
例如说：之前面临过最大的困难、有没有团队合作的经验、
到目前为止最大的成就是什么等等为了更了解应征者的问题，
你可以运用 gpt 见人说人话见鬼说鬼话的能力去应付要问这些问题的面试。
剩余的如你所提及面试比你年纪大的业务的那种需要较专业
或是较个人化每位应征者的问题，我相信还是应该交给专业的面试官来处理。
那这样是否能帮助到面试官节省时间呢？就像我举的例子现在你有 100 位应征者，
你可以广泛的用 gpt 面试这些人，事后仅需要为每位应征者花 3~5 分钟浏览面试报告，
（会有面试的摘要、标签、录影、逐字稿等等）
从中观察应征者的临场反应还有回答借此来刷掉 80 位，
之后你只需要真人再面试剩余的 20 位，
而且后续这阶段的面试还可以直接问重点不用再囉唆其他问题，
因为 gpt 已经在之前帮你做好了。
最后你提及的前老板的条件那就等于是在筛选履历，我目前是没打算碰这块，
毕竟条件百百种很难归纳全部。
然后有有没有办法归纳出较成功的应征者呢？
也就是说有没有办法降低你们录取到不适任者的机率。
我认为不无可能，因为对某个职位或是企业来讲“好员工”一定都有相对客观的要素，
如团队合作、积极进取等等，只要找到办法可以蒐集到这个特质就可行。
但是实际推行会有很大的难度，
从资料蒐集部分也就是怎么从应征者提取这些资讯，
到像是要你们企业端主动标记哪位应征者被录取以及后续的表现等等，
还有最后面的模型选用、调教，都是可以单独开来变成一个新题目。
这是一个很大的工程而且还要企业端全力配合才可能做到，
也就是说现阶段几乎是不太可能。
以上是我的回答，欢迎再来交流～