Google 面试允许用 AI 了：面试官到底在看什么？

Google 准备在部分软件工程师面试里，允许候选人直接使用 Gemini。

这件事最有意思的地方，不是“面试能用 AI 了”，而是它逼出了一个问题：

一、Google 给的答案：AI 熟练度

据 Business Insider 等媒体报道，Google 把这次改动用在“代码理解”环节：给候选人一套现成的代码，让他们阅读、找 bug、做优化，过程中可以用 Gemini。评估标准叫做「AI 熟练度」（AI fluency），具体看三件事：

• 怎么设计提示词：能不能把问题拆清楚、把上下文交代到位，让 AI 往对的方向走；
• 怎么核实 AI 的输出：AI 给的答案，你有没有能力判断它对不对；
• 怎么调试代码：AI 的方案跑不通、或者只修好了一半时，你能不能接着往下查。

最后落到一句话：候选人需要有能力判断 AI 给出的建议是否合理，并对最终结果负责。

举个例子：Gemini 很快找到了一个 bug，给出了修复方案。面试官要看的不是 bug 有没有被找到，而是候选人有没有核查这个修复方案是否成立，以及这次修改会不会引入别的问题。

二、范围还不大，但方向很清楚

目前这还只是一项有限范围的试点：

• 时间是 2026 年下半年；
• 对象主要是美国部分团队的初级和中级软件工程师岗位；
• Google Cloud、平台与设备部门等组织参与了试点，之后是否推广，看实际效果。

Google 招聘副总裁 Brian Ong 的说法是，调整面试流程，是为了更准确地反映工程师在 AI 时代的实际工作方式。

另外，Google 也计划在部分面试中加入对候选人过往项目的技术设计讨论，让初级候选人处理更开放的工程问题。

试点范围小，但信号很明确：大公司已经默认工程师会用 AI 写代码，考察重点从“你能不能自己写出来”，转到了“你能不能用好 AI，并且兜住结果”。

三、“会用 AI”不等于“会问 AI”

很多人理解的“会用 AI”，是会写提示词、知道哪个模型好用。但 Google 这套标准里，提示词只占三分之一，另外三分之二是核实和调试，也就是 AI 给出答案之后的那部分。

这很符合实际干活的体验：

• 让 AI 写代码，它几秒钟就能交出一版，看起来像模像样；
• 真正花时间的，是确认它有没有理解错需求、有没有改坏别的地方、边界情况有没有漏掉；
• AI 说“已修复”的时候，问题可能只是换了个地方出现。

所以 AI 时代真正稀缺的能力，不是生成，而是判断。

四、“对最终结果负责”是最关键的一句

这段话里最重的一句，是“对最终结果负责”。

AI 不会为线上事故背锅，也不会为算错的数字道歉。代码是 AI 写的，但提交的是你；文章是 AI 起草的，但署名的是你；方案是 AI 给的，但拍板的是你。

这意味着两件事：

1. 你得看得懂 AI 在做什么。 完全看不懂的输出，你没法核实，也就没法负责。基础能力并没有因为 AI 变得不重要，反而成了用好 AI 的前提。
2. 你得有自己的判断标准。 什么样的代码算对、什么样的方案算好、什么样的结果可以交付，这把尺子必须在你手里，而不是在 AI 手里。

五、对普通人的启示

这套标准不只适用于 Google 的面试，也适用于每一个用 AI 干活的人：

1. 把问题交代清楚。 提示词的本质是拆解问题。你自己都没想清楚的事，AI 也帮你想不清楚。
2. 每一次输出都要核实。 代码要跑、数据要查来源、结论要找证据。AI 说得越笃定，越要多看一眼。
3. 出了问题能接着查。 不要 AI 修不好就换个模型重新问一遍，自己要能定位到问题出在哪一步。
4. 结果由你兜底。 交出去的东西，不管是谁写的，都是你的作品。

以后衡量一个人的水平，可能不再是“不用 AI 能做到什么程度”，而是“用了 AI 之后，能把结果做到什么程度，又敢为它负多大的责”。