Google DeepMind 旗下負責通用人工智慧（AGI）安全與對齊的核心團隊，近日因一份流出的內部招募文件受到關注。文件提醒求職者，Google 的內部 AI 履歷篩選系統可能將部分申請自動排除，因此建議應徵者額外填寫特殊表單，讓申請資料有機會直接交由團隊成員審閱。
內部文件建議求職者繞過初步自動篩選
根據《彭博社》取得的文件，若求職者未額外提交指定資料，履歷可能面臨系統自動篩除的風險。文件指出，完成表單後，申請內容可以跳過初步的自動化過濾，直接交由團隊中的真人審閱。
這項做法顯示，至少在該高敏感度研究團隊的招募流程中，人工審查仍被視為重要補充機制。文件並未代表 Google 所有職缺或招募流程都採取相同安排，但反映出團隊對自動化履歷篩選可靠性的疑慮。
與 Google 對 AI 招募工具的宣傳形成落差
Google 持續向企業客戶推廣 AI 招募工具，主打能快速處理大量履歷，並協助找出符合職缺條件的人選。然而，Google DeepMind 內部團隊據報要求求職者透過額外表單讓真人直接查看申請資料，與外界對自動化系統能有效率且精準完成初步篩選的期待形成落差。
這種落差也突顯 AI 招募系統面對非典型履歷、不同表達方式或難以量化的研究經驗時，可能仍需要人工介入。就目前資料而言，文件揭露的是內部團隊的實務提醒，並不足以證明系統普遍存在錯誤，或所有申請者都會受到相同影響。
文件同時提醒：不要過度依賴 AI 撰寫履歷
除了履歷篩選系統的限制，文件也提醒求職者不要過度依賴人工智慧撰寫履歷與申請回答。真人審閱者據稱已對大量由大型語言模型（LLM）生成、內容與風格高度相似的回答感到疲乏。
這意味著，若求職者直接使用 AI 產生制式化、自我描述高度雷同的內容，未必能提高申請成功率，甚至可能因缺乏個人經驗與具體脈絡而降低辨識度。AI 可以協助整理文字或檢查表達，但申請內容仍需要反映求職者自身的經歷與能力。
Google 否認系統會錯誤篩掉申請者
針對文件外流，Google DeepMind 發言人表示，公司的目標是招募最適合且具優秀能力的人才，並否認內部系統會錯誤篩掉申請者。
因此，目前公開資訊呈現兩種不同說法：一方面，Google DeepMind 發言人否認系統會錯誤淘汰申請者；另一方面，流出的文件則明確建議求職者透過特殊表單確保資料能被真人看見。兩者之間的差異，反映出企業在推動 AI 招募工具時，仍需處理自動化效率、判斷準確性與人工覆核之間的平衡。
