Hiện Tượng Dùng AI Giả Làm Ứng Viên: Thách Thức Mới Trong Tuyển Dụng Công Nghệ

Trong những năm gần đây, sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo (AI) đã thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Từ việc tự động hóa các tác vụ đơn giản đến hỗ trợ sáng tạo nội dung phức tạp, AI đã trở thành công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, cùng với những lợi ích to lớn, AI cũng mở ra những thách thức mới, đặc biệt trong lĩnh vực tuyển dụng công nghệ. Một hiện tượng đáng lo ngại đang nổi lên: người thật sử dụng AI để giả mạo ứng viên, vượt qua các vòng phỏng vấn kỹ thuật và thậm chí nhận được lời mời làm việc từ các công ty lớn. Đây không chỉ là vấn đề đạo đức mà còn đặt ra câu hỏi lớn về tính minh bạch và công bằng trong quy trình tuyển dụng. Câu hỏi lớn hơn là động cơ  của cá nhân, tổ chức, hay thậm chí nhà nước đứng sau là gì.

Hiện tượng AI “đóng thế” trong phỏng vấn

Theo truyền thống, các cuộc phỏng vấn kỹ thuật trong ngành công nghệ thường bao gồm các bài kiểm tra code trực tiếp, giải thuật toán hoặc trả lời các câu hỏi chuyên môn sâu. Những bài kiểm tra này nhằm đánh giá năng lực thực sự của ứng viên. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của các mô hình AI tiên tiến như ChatGPT, Grok (tạo bởi xAI), hay các công cụ hỗ trợ lập trình như GitHub Copilot, một số cá nhân đã lợi dụng để “qua mặt” nhà tuyển dụng.

Cách thức hoạt động khá tinh vi: trong các buổi phỏng vấn trực tuyến – vốn trở nên phổ biến sau đại dịch COVID-19 – ứng viên có thể sử dụng AI để nhận câu trả lời tức thời. Ví dụ, khi được yêu cầu viết code giải một bài toán, họ có thể nhập đề bài vào công cụ AI và sao chép đoạn mã được tạo ra. Trong các câu hỏi lý thuyết, AI có thể cung cấp câu trả lời chi tiết, chính xác chỉ trong vài giây. Một số người thậm chí còn dùng phần mềm giả lập giọng nói hoặc deepfake để AI trực tiếp trả lời thay trong các cuộc phỏng vấn qua video, khiến nhà tuyển dụng khó phát hiện.

Năm 2023, một báo cáo từ Ấn Độ – nơi có thị trường công nghệ cạnh tranh khốc liệt – cho thấy một ứng viên đã sử dụng ChatGPT để vượt qua bài kiểm tra lập trình của một công ty lớn. Trong buổi phỏng vấn qua Zoom, ứng viên được yêu cầu viết mã giải bài toán “Tìm đường đi ngắn nhất trong đồ thị” (Shortest Path Problem). Thay vì tự giải, anh ta nhập đề bài vào ChatGPT, sao chép đoạn mã Python được tạo ra và gửi lại trong vòng vài phút. Nhà tuyển dụng không nghi ngờ vì đoạn mã hoạt động chính xác, nhưng sau khi nhận việc, ứng viên này không thể giải thích logic cơ bản khi được yêu cầu trong buổi đào tạo nội bộ.

Một trường hợp khác được ghi nhận tại Mỹ vào năm 2024: một ứng viên sử dụng công nghệ deepfake để “nhờ” AI trả lời thay trong phỏng vấn qua Microsoft Teams. Người này đã dùng phần mềm như DeepFaceLive để giả lập giọng nói và cử chỉ, trong khi AI (dựa trên mô hình như Grok hoặc GPT-4) cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi kỹ thuật về machine learning. Nhà tuyển dụng chỉ phát hiện ra sau khi ứng viên thể hiện sự thiếu nhất quán trong buổi làm việc thực tế, khi anh ta không thể tái hiện kiến thức đã trình bày.

LeetCode, một nền tảng phổ biến để luyện tập thuật toán, thường được các công ty như Amazon hay Google sử dụng để kiểm tra ứng viên. Một số cá nhân đã dùng GitHub Copilot hoặc các công cụ AI tương tự để giải các bài tập trong thời gian thực. Trong một trường hợp, ứng viên thậm chí dùng tai nghe không dây để nhận câu trả lời từ người khác (dựa trên AI) trong khi giả vờ suy nghĩ trước webcam.

Mới đây nhất, một công ty bảo mật nhỏ ở Châu Âu có tên Vidoc Security có chia sẻ họ đã phát hiện hai trường hợp ứng viên phỏng vấn remote là AI mạo danh. Kẻ mạo danh ẩn sau hình ảnh deepfake đã gần như thành công trong việc lừa Bộ phận Nhân sự (vòng screening + interview qua điện thoại) và người phỏng vấn (interview remote với webcam). Toàn bộ CV, hồ sơ LinkedIn, khuôn mặt, danh tính nghề nghiệp... của ứng viên gần như hoàn hảo. Đến vòng phỏng vấn kỹ thuật với founder, ứng viên là người đầu tiên hoàn thành tất cả các nhiệm vụ coding và các câu hỏi tiếp theo trong thời gian phân bổ là 2 giờ, điều chưa từng xảy ra trước đây. Founder rất ngạc nhiên bởi khả năng của ứng viên này trong việc viết mã và giải quyết vấn đề kỹ thuật. Khả năng viết mã của ứng viên này chắc chắn không phải là giả mạo: họ hẳn phải là một kỹ sư dày dạn kinh nghiệm, rất có năng lực. Ở vòng phỏng vấn cuối cùng, người đồng sáng lập đào sâu các chi tiết về nền tảng của ứng viên và cảm thấy nghi ngờ khi nhiều câu trả lời mâu thuẫn. Ứng viên cũng không nói được tiếng Ba Lan khi sinh sống và học ở đây. Nhà tuyển dụng yêu cầu ứng viên giơ tay lên trước mặt và che một phần mặt (bộ lọc AI hiện chưa thể xử lý được thao tác này). Ứng viên đã từ chối. Vì thế họ đã quyết định dừng phỏng vấn.

Những ví dụ này cho thấy mức độ tinh vi của gian lận bằng AI, từ việc sao chép mã nguồn đến giả lập hoàn toàn một con người.

Hậu quả của hiện tượng này rất nghiêm trọng. Các công ty có thể tuyển nhầm những ứng viên không có năng lực thực sự, dẫn đến hiệu suất làm việc kém, ảnh hưởng đến dự án và uy tín doanh nghiệp. Ngược lại, những ứng viên trung thực lại chịu thiệt thòi khi phải cạnh tranh với “AI đóng thế”.

Những hậu quả lớn hơn cũng có thể xảy ra, liên quan đến chính trị hoặc hơn thế. Hàng trăm công ty Mỹ đã là nạn nhân của các kỹ sư công nghệ Bắc Triều Tiên dùng thân phận giả khi tuyển dụng họ làm remote.

Tại sao hiện tượng này gia tăng?

Có nhiều nguyên nhân dẫn đến sự gia tăng của hiện tượng này. Thứ nhất, AI ngày càng dễ tiếp cận và mạnh mẽ hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay không chỉ hiểu ngữ cảnh mà còn có khả năng lập trình, giải thích code và trả lời câu hỏi phức tạp. Thứ hai, áp lực cạnh tranh trong ngành công nghệ rất cao, đặc biệt ở các vị trí lương cao tại những tập đoàn lớn như Google, Amazon hay Meta. Điều này khiến một số người sẵn sàng dùng thủ đoạn để đạt được công việc mơ ước. Cuối cùng, hình thức phỏng vấn trực tuyến tạo điều kiện thuận lợi cho việc gian lận, khi nhà tuyển dụng không thể giám sát chặt chẽ hành vi của ứng viên.

Còn với những đối tượng đứng sau là các chủ thể như một tổ chức, nhà nước, thì chuyện này vốn dĩ đã xảy ra từ xưa, nhưng với công nghệ AI và mô hình làm việc cởi mở hiện nay, họ sẽ làm ở qui mô lớn hơn và dễ dàng hơn.

Giải pháp cho nhà tuyển dụng

Để đối phó với hiện tượng này, các công ty cần điều chỉnh quy trình tuyển dụng để phân biệt giữa người thật và AI. Dưới đây là một số giải pháp khả thi:

1. Phỏng vấn trực tiếp hoặc giám sát chặt chẽ hơn: Tăng cường các buổi phỏng vấn trực tiếp tại văn phòng hoặc sử dụng phần mềm giám sát trong các buổi phỏng vấn online (như ProctorU). Những công cụ này có thể ghi lại màn hình, theo dõi cử động mắt và phát hiện hành vi bất thường.

   - Cách hoạt động: Các công cụ như ProctorU, Examity hay HirePro sử dụng AI để giám sát ứng viên trong phỏng vấn trực tuyến. Chúng ghi lại màn hình, theo dõi chuyển động mắt (eye-tracking), phân tích âm thanh môi trường và phát hiện nếu ứng viên rời khỏi khung hình.  

Trong một buổi phỏng vấn của công ty Infosys, phần mềm đã phát hiện ứng viên liên tục nhìn sang màn hình thứ hai (nơi chạy ChatGPT) và gửi cảnh báo cho giám khảo.  

   - Ưu điểm: Phát hiện hành vi bất thường ngay lập tức.  

   - Hạn chế: Có thể xâm phạm quyền riêng tư và không phát hiện được nếu ứng viên dùng tai nghe ẩn hoặc deepfake tinh vi.

2. Bài kiểm tra thời gian thực không thể sao chép: 

   - Cách hoạt động: Thay vì dùng các bài toán quen thuộc (như Fibonacci hay Binary Search), nhà tuyển dụng tạo ra bài kiểm tra độc đáo ngay trong buổi phỏng vấn. Ứng viên phải giải thích từng bước tư duy mà không có thời gian chuẩn bị.  

Google đã thử nghiệm phương pháp này bằng cách yêu cầu ứng viên viết mã xử lý dữ liệu thời gian thực từ một API giả lập, buộc họ phải suy nghĩ tức thì thay vì dựa vào AI.  

   - Ưu điểm: Giảm khả năng sao chép từ AI.  

   - Hạn chế: Tốn thời gian chuẩn bị và đòi hỏi giám khảo có chuyên môn cao.

3. Đánh giá qua dự án thực tế: Yêu cầu ứng viên thực hiện một dự án nhỏ trong môi trường được kiểm soát (ví dụ: tại văn phòng hoặc qua hệ thống sandbox trực tuyến). Điều này không chỉ kiểm tra kỹ năng lập trình mà còn đánh giá khả năng tư duy độc lập.

4. Sử dụng câu hỏi mở và tình huống thực tế: Thay vì chỉ hỏi lý thuyết, hãy đặt các câu hỏi mang tính cá nhân hóa, như “Bạn đã xử lý một lỗi cụ thể trong dự án trước đây như thế nào?” AI khó có thể tạo ra câu trả lời mang tính trải nghiệm cá nhân thuyết phục.

5. Công nghệ chống gian lận AI: Các công ty có thể đầu tư vào công nghệ phát hiện AI, như phân tích giọng nói, cử chỉ hoặc kiểm tra tính nhất quán trong câu trả lời. Nếu một ứng viên trả lời quá nhanh hoặc quá hoàn hảo mà không có dấu hiệu suy nghĩ, đó có thể là dấu hiệu đáng ngờ. Dưới đây là một vài công nghệ phổ biến đang được sử dụng để chống gian lận trong phỏng vấn:

a) Phân tích giọng nói và cử chỉ (Voice and Behavioral Analytics)

   - Cách hoạt động: Công nghệ này dùng AI để kiểm tra tính tự nhiên của giọng nói và biểu cảm khuôn mặt. Các công cụ như Beyond Verbal hay Affectiva có thể nhận diện nếu giọng nói được tạo ra bởi máy (text-to-speech) hoặc thiếu cảm xúc tự nhiên.  

Một công ty khởi nghiệp tại Thung lũng Silicon đã áp dụng công nghệ này vào năm 2024 và phát hiện một ứng viên sử dụng deepfake khi giọng nói không đồng bộ với chuyển động môi.  

   - Ưu điểm: Hiệu quả với gian lận bằng deepfake hoặc voice synthesis.  

   - Hạn chế: Yêu cầu phần cứng mạnh và có thể bị qua mặt bởi công nghệ deepfake thế hệ mới.

b) Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics)

   - Cách hoạt động: Sử dụng dữ liệu từ hồ sơ ứng viên (CV, GitHub, LinkedIn) để đối chiếu với hiệu suất trong phỏng vấn. Nếu một ứng viên có hồ sơ trung bình nhưng trả lời quá hoàn hảo, đó là dấu hiệu đáng nghi.  

Một công ty tại Singapore đã phát hiện gian lận khi ứng viên không thể giải thích các dự án được liệt kê trong CV, dù vượt qua bài kiểm tra thuật toán một cách xuất sắc nhờ AI.  

   - Ưu điểm: Dễ triển khai với dữ liệu sẵn có.  

   - Hạn chế: Không ngăn chặn được gian lận ngay lập tức, chỉ phát hiện sau khi đối chiếu.

c) Công nghệ Blockchain để xác minh danh tính

   - Cách hoạt động: Ứng viên cung cấp thông tin cá nhân qua blockchain (như giấy tờ tùy thân số hóa), sau đó được kiểm tra trong suốt quá trình phỏng vấn để đảm bảo không có sự thay thế.  

Một số công ty tài chính đã bắt đầu dùng blockchain để xác minh ứng viên, và công nghệ này có thể mở rộng sang ngành công nghệ.  

   - Ưu điểm: Đảm bảo tính xác thực cao.  

   - Hạn chế: Chi phí triển khai cao và cần sự đồng thuận từ ứng viên.

6. Kết hợp công nghệ và yếu tố con người

Dù công nghệ đóng vai trò quan trọng, yếu tố con người vẫn không thể thay thế. Nhà tuyển dụng nên kết hợp các công cụ trên với phỏng vấn trực tiếp hoặc đặt câu hỏi mang tính cá nhân hóa.

Đồng thời, hãy chấp nhận rủi ro một cách nghiêm túc, yêu cầu ứng viên tắt bộ lọc video và xác minh rằng họ làm điều này, ghi lại các cuộc phỏng vấn và kiểm tra bằng chứng xác định về danh tính trước bất kỳ ứng viên nào. Trong quá trình phỏng vấn, nếu thấy nghi ngờ, hãy yêu cầu ứng viên làm một trong các hành động sau (những hành động này bộ lọc AI hiện nay vẫn chưa có khả năng xử lý):

- Quay mặt sang một bên (trái, phải)

- Lấy tay xòe ra che một phần mặt

- Đứng lên và đi về phía sau camera, để hiển thị nhiều chi tiết hơn.

7. Rủi ro AI mới đối với các doanh nghiệp công nghệ: Các cuộc phỏng vấn từ xa có thể phải thay đổi.

Hiện tượng người thật dùng AI giả mạo ứng viên là một minh chứng rõ ràng cho việc công nghệ luôn là con dao hai lưỡi. Trong khi AI mang lại nhiều lợi ích, nó cũng đặt ra những thách thức mới cho các nhà tuyển dụng. Để duy trì tính công bằng và hiệu quả trong tuyển dụng, các công ty công nghệ cần linh hoạt điều chỉnh quy trình, kết hợp giữa công nghệ và sự giám sát của con người. Chỉ khi đó, họ mới có thể đảm bảo tuyển được những tài năng thực sự, thay vì những “bóng ma AI” trong cuộc chiến nhân sự khốc liệt ngày nay.