AI「作弊」應徵上工程師!他惹怒亞馬遜、被停學,卻快實現100萬美元年收了
AI「作弊」應徵上工程師!他惹怒亞馬遜、被停學,卻快實現100萬美元年收了
AI「作弊」應徵上工程師!

韓裔學生Chungin「Roy」Lee(後稱Roy)成功取得了亞馬遜、Meta及TikTok的實習機會,但絲毫不煩惱要選擇在哪間公司實習──因為他不打算加入任何一間公司,參加面試只是為了證明,科技公司的面試方法已經過時了。

他正在籌辦新創公司、招募團隊成員來販售幫助他取得這些科技公司實習的工具:一款能夠在遠端面試過程中協助解題的AI應用。

他便是利用這款自己花不到一周時間撰寫的AI工具「Interview Coder」,成功作弊取得多家科技公司的錄取通知。

幫面試者「作弊」拿到科技公司的Offer,Interview Coder是怎麼運作的?

Interview Coder的運作很簡單。其實相當於「你拍一張照,然後問ChatGPT『你能解決這個問題嗎』」Roy解釋,科技公司用來監視應徵者螢幕的程式,完全無法看到Interview Coder。他便是利用這款工具成功獲得多家科技公司實習機會,「我錄下了和亞馬遜的面試過程,作為產品的最終演示,證明這種方法是有效的,招募流程已經被攻破。」

記錄面試過程的影片在被YouTube以「版權聲明」下架前,獲得超過10萬觀看次數。

roy x.jpg
Roy曾在X上留言表示,他曾練習Leetcode超過600小時,這是他學習寫程式過程中最痛苦的一件事。
圖/ X

亞馬遜得知真相後非常憤怒,並向Roy就讀的哥倫比亞大學施壓,要求校方對他進行處分。Roy因此被停學一年,但決定踏上創業路的他對此一派輕鬆,還聲稱自己可能會早一步主動離開學校。

Roy表示,他原本就沒有考慮進入亞馬遜、Meta或TikTok工作, 只是為了證明科技公司的技術測試早已是跟不上時代、徒增面試者痛苦的陳舊把戲

現在他以每月60美元的訂閱價格提供Interview Coder服務,還找來網紅替他行銷這款AI面試工具,預計今年5月中就能實現100萬美元年經常性收入(ARR)。

科技公司測試寫程式能力的Leetcode,為何成了工程師夢魘?

Roy曾經很嚮往在科技公司工作,但他的想法在花費多達600個小時在Leetcode練習後,產生了改變。「這是我學寫程式過程中最痛苦的經歷。」刷題的過程使他苦不堪言,「技術面試20年來都是如此,這太荒謬了。」

Leetcode是眾多科技公司用來評估工程師技術能力的試驗軟體,並提供大量習題供工程師線上練習。Meta、Google、亞馬遜等公司都用Leetcode來篩選應徵者。也因為Roy對Leetcode的反感,點進Interview Coder官網首頁便可看見醒目的「F*ck Leecode」。

interview coder.jpg
Interview Coder官網上寫著大大的「F*ck Leetcode」。
圖/ interview coder

Roy指出,Leetcode的考題很多都過於困難,且與工程師實務上的工作內容脫節。「關鍵在於你有沒有看過類似題目、記住解法,然後演得像第一次看見這題目。」他強調,「很多題目的答案都是演算法化的,根本不能代表一名工程師的工作內容。」

事實上,與Roy同樣對Leetcode抱持負面看法的工程師大有人在。根據《CNBC》報導,Meta工程師萊恩.彼得曼(Ryan Peterman)去年12月在Substack的文章中寫道,「每次我提到面試,都會聽到關於Leetcode的沮喪評論。」當時他試圖透過文章向讀者解釋,為何Leetcode這麼惹人厭,卻還是受到科技公司大量採用。

Interview Coder自然也不會是第一款提供作弊服務的面試工具,競品Leetcode Wizard行銷總監伊莎貝爾.德弗里斯(Isabel De Vries)便表示,「我們的產品,就是起源於許多用戶遭遇到同樣的煩惱。」

Leetcode崛起背景與工程師面試現況

但像Interview Coder這樣的服務能夠發揮作用,最根本的原因是疫情時期許多科技公司轉為線上面試,這樣的作法因為更省時省力、可以接觸到更廣泛的人才而被延續至今。這種作法起初非常便捷有效,直到近年大型語言模型登場,AI擁有協助工程師生成程式碼的能力。

AI已經是工程師的得力助手。程式問答網站Stack Overflow在2024年度調查中發現,已經有超過60%工程師在開發過程中使用AI,並有另外14%開發者計畫未來使用。Meta FAIR基礎AI研究團隊研究科學家法蘭索瓦.弗勒雷(François Fleuret)曾透露,他向所有遇到的軟體公司詢問有多少比例程式碼是由AI生成,得到的答案「很少低於40%,對一些年輕工程師來說更超過90%。」

延伸閱讀:工程師生態大轉變!老鳥怨新人:被AI慣壞,連程式都不會寫了⋯掀兩派論戰

AI面試OK嗎?

事實上,許多科技公司早已公開擁抱AI技術,Google執行長桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai)去年曾在財報會議上透露,公司內超過25%的新程式碼都是由AI生成;加密貨幣交易所Coinbase創辦人布萊恩.阿姆斯壯(Brian Armstrong)也表示,公司內所有工程師都在使用AI開發工具Cursor。

AI技術如此普遍的情況下,「假設應徵者不會使用AI的面試根本沒有道理。」Roy認為,科技公司應該就AI普及的現狀調整面試流程,而不是懲罰使用AI技術的應徵者。

Roy相信Leetcode對工程師群體是一種負擔。「科技巨頭沒有改變的動力。Leetcode是一種對他們有用的低劣系統,但它對全球開發生態造成巨大的負面影響。」Roy強調,「這種對解決問題能力進行標準化測試的嘗試,在當下的世界已經過時了。」

Google考慮恢復實體面試,就為避免AI影響

AI已經成為求職過程中常見的幫手。創業解決方案公司Studio.init創辦人亨利.科克(Henry Kirk)提到,去年6月他為了招募工程師舉辦了一場線上程式比賽,有多達700人申請參賽,但他發現超過一半的人使用包括AI在內的方式作弊。

AI的影響甚至使得Google考慮恢復實體面試。《CNBC》指出,「能否恢復實體面試」便成為今年2月Google員工大會上其中一個討論話題。當時招募副總裁布萊恩.王(Brian Ong)提到,公司正努力因應AI對面試的影響,這也是「所有競爭對手都在關注的問題。」

當時執行長皮蔡便建議改為混合面試,「由於我們是混合辦公,我認為可以考慮將部分面試安排為實體,這也有助於應徵者了解Google文化,對雙方都有幫助。」

更諷刺的是,Claude系列模型開發商Anthropic今年就為應徵者制定一項「AI政策」,要求應徵者不要在求職過程中使用AI技術,「雖然我們鼓勵人們使用AI系統提升工作效率,但請不要再申請過程中使用AI助理,我們希望在不經由AI的情況下,了解你對Anthropic的興趣,以及你的溝通技巧。」

應徵求職並不像在學校考試那麼單純,使得利用AI工具提升表現是否錯誤很難取得各方共識,但無論這究竟是破壞企業信任的取巧手段,還是推動科技業面試流程革新的作法,AI對求職過程帶來的衝擊勢必會繼續下去。

本文合作轉載自:數位時代

資料來源:CNBCGizmodoUbergizmo

往下滑看下一篇文章
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓