AI面试场上藏着太多“认知鸿沟”！这篇文章吐槽面试怪现状，拆解算法与产品割裂、经验惯性等深层原因，更给出识别靠谱团队的关键信号，无论你是AI PM还是求职者，都能从中摸清行业“水位”，避开那些用旧地图找新大陆的坑。

熟悉我的读者都知道，我有个习惯：每半年我都会强制自己出去面几场试。

这倒不是为了跳槽，更多的是为了“校准”。 我想知道市场上正在发生什么？大厂在卷什么模型？创业公司找到了什么新的PMF？更重要的是，我想通过面试官的水平，来摸一摸这个行业的“水位”。

但最近这几场面试下来，说实话，我有点“体感不适”。我发现很多面试官不是不懂产品方法论，而是他们试图用上一代互联网的逻辑，硬套这一代AI产品的特质。

他们在找人造火箭，但手里拿着的说明书，却还是拧螺丝的。

今天这篇，不吐不快，聊聊我在面试场上见到的怪现状，以及作为AI PM，我们该如何识别靠谱的团队。

一、 那个沉迷 SOTA 的算法面试官

第一场面试，对方是一家做垂类大模型的独角兽，面试官是算法Team Leader。

本以为这会是一场关于技术边界的深度探讨。结果整场面试，对方都在用一种近乎审视的眼光问我：

“你觉得既然 GPT-5 都能做到 X，为什么我们在垂直领域不能超越它？”

“我们的模型在 XX Benchmark 上的跑分已经是 SOTA（State of the Art）了，产品现在的留存差，难道不是你们没把场景挖掘好吗？”

我试图跟他解释：Benchmark 的高分 ≠ 用户体验的可用性。

我聊到了推理延迟对用户心流的打断，聊到了在长 Context 下模型注意力的衰减导致业务逻辑错乱。

对方打断了我，淡淡地说了一句：

“这些都是工程优化的问题，产品经理应该关注怎么把模型能力的上限发挥出来，而不是盯着短板。”

那一刻，我意识到我们处于两个平行宇宙。

他是“模型中心论”的信徒，认为模型即产品。 在他眼里，PM 的工作只是给那颗昂贵的 GPU 套一个 UI 壳子。

他不懂的是，用户不在乎你的参数量是 70B 还是 175B，用户只在乎：当我需要你的时候，你能不能在 3 秒内给我一个准确且稳定的结果？

如果不解决“不可控性”和“工程代价”之间的矛盾，再高的 SOTA 也就是实验室里的玩具。

二、 那个想用 Jira 管理“不确定性”的产品总监

第二家是一家转型做 AI 的老牌 SaaS 上市公司。面试官是产品总监，传统软件出身，非常资深。

他问了一个非常“经典”的问题：

“你入职后，能不能给我一个确定的 Roadmap？比如第一个月把准确率提升到 90%，第二个月解决掉所有的幻觉问题，第三个月上线 Agent 自动执行。”

我愣了一下，反问：“这个‘所有幻觉’的定义是什么？我们目前的评测集覆盖度如何？”

他显然对这个反问不满意：

“我们需要的是结果导向。以前做 SaaS 功能，排期是多久就是多久。为什么到了 AI 这边，你们总说‘要看效果’、‘要调优’？这是项目管理能力的缺失。”

这就是典型的“用确定性的逻辑去管概率性的产品”。

在传统软件时代，输入 A 必然输出 B，Bug 是可以被穷尽和修复的。但在 LLM 时代，Bad Case 是修不完的，它只能被压制。

一个不懂得与“不确定性”共舞的 Leader，会逼着团队去签根本无法兑现的“军令状”。

如果你在面试中听到对方要求你承诺“100% 解决幻觉”或者“按周交付模型效果提升”，快跑。

这不仅是认知问题，更是未来的背锅预警。

三、 那个为了“Agent”而“Agent”的业务 VP

第三场，某大厂创新事业部。 VP 满口都是 Agent（智能体）、Multi-modal（多模态）、Chain-of-Thought（思维链），听起来非常前沿。

在聊到我过往的一个 Agent 项目时，我提到，为了解决 Agent 在多轮对话中容易跑偏的问题，我们在 Prompt 之外额外设计了一套“确定性的状态机（State Machine）”来做兜底，强制约束模型的行动路径，虽然笨重，但保证了业务的可用性。

没想到，VP 听完眉头紧锁，打断了我：“你的思路是不是太‘重’了？这听起来还是上一代互联网那种‘死逻辑’。”

他带着一种恨铁不成钢的语气教育我： “我们做 AI Native 的产品，要相信涌现，要相信 Scaling Law。如果还得靠写死规则来约束，那还要大模型干什么？如果模型现在做不对，那是模型还不够强，等 GPT-5 出来自然就解决了。我们现在的重点是抢占入口，而不是花时间去雕花。”

这是目前行业里最大的傲慢：把“工程上的严谨”当成“思维上的落后”。

做过落地的人都知道，Agent 在真实业务流中的脆弱性是指数级的。如果不做防御性设计，那就是在拿用户的信任开玩笑。

但在满脑子“宏大叙事”的 VP 眼里，具体的业务逻辑是琐碎的，只有等待“神的降临”（模型变强）才是性感的。

这种团队，进去就是在一个注定炸膛的火箭上当炮灰。

四、 为什么大厂和独角兽也会这么“水”？

这些面试官不聪明吗？当然不是。他们都是各自领域的精英。

但为什么在 AI 面试中，显得如此“不专业”？

我认为核心原因是：AI 范式的转移，击穿了旧有的经验体系。

算法与产品的割裂： 很多公司的算法团队和产品团队是“物理隔离”的。算法在刷榜，产品在画图，中间缺乏一个既懂 Transformer 原理又懂用户心理的“翻译官”。

路径依赖的惯性： 过去十年移动互联网的成功经验（大力出奇迹、敏捷开发、确定性交付）太深刻了，导致管理层下意识地把这套逻辑套用在 AI 上，却撞上了 LLM “不可解释、不可控”的南墙。

五、 写在最后：如何识别真正的“懂行”？

说了这么多“坑”，最后聊聊什么才是“对”的味道。

如果在面试中，你遇到了这样的面试官，请务必珍惜：

他不聊“完美”，聊“边界”。 他会问你：“当模型搞不定的时候，产品侧有什么兜底方案？”

他不聊“参数”，聊“数据闭环”。 他关心的不是用了哪家的基座模型，而是“用户的反馈数据怎么流转回测试集，怎么做持续的 SFT？”

他极度关注“成本”与“价值”的平衡。 他会问你：“在这个场景下，用 GPT-5 的 ROI 是负的，有没有蒸馏小模型或者换用传统 NLP 方案的可能？”

真正的 AI 专业性，不是满嘴黑话，而是对技术局限性的深刻洞察，以及在局限性中寻找最优解的能力。

面试是一场双向选择。

如果你发现对方还在试图用旧地图寻找新大陆，不妨礼貌地合上简历。

因为在 AI 这个赛道，选对老板，比努力更重要。