當AI讓求職信失去價值：人才篩選機制的崩解與重建

求職信的黃金時代：努力即是信號

在不久之前，一份用心撰寫、高度客製化的求職信，被視為求職者能力與積極度的可靠證明。這份求職信之所以有價值，不僅僅在於文字本身的品質，更在於它所代表的「努力成本」——撰寫一封真正針對特定職位量身打造的求職信，需要投入相當的時間研究公司背景、理解職位需求、精心組織論述，並用恰當的語言表達自己的適配性。

這種投入本身，就向雇主傳遞了一個強烈的信號：這位求職者不僅具備相應的能力，更對這個機會展現出高度的誠意與積極度。

然而，ChatGPT等大型語言模型(LLM)的出現，徹底改變了這個等式。現在，任何人都能在幾秒鐘內生成一封看似完美、客製化的求職信，而無需投入過去那種程度的時間與精力。

這些「AI生成的廉價求職信」正在迅速摧毀雇主篩選人才的核心機制，而最大的受害者，並非那些必須面對大量申請的雇主，而是那些真正優秀、本應透過精心撰寫的求職信脫穎而出的求職者。

一份名為《讓言談變得廉價：生成式AI與勞動市場訊號》(暫譯，原文為Making Talk Cheap： Generative AI and Labor Market Signaling)的研究報告，透過分析人力平台Freelancer.com的真實數據，深入揭示了AI如何瓦解這個行之有年的「辨識人才」機制，以及這種瓦解對勞動市場造成的深遠影響。

客製化的真實價值：26美元的關鍵差距

在ChatGPT問世之前，一封高度客製化的求職信究竟值多少錢？這個問題聽起來有些抽象，但研究團隊透過數據分析，給出了一個相當具體的答案。研究人員開發了一套AI評分系統，針對每份求職信的「客製化程度」和「切題程度」進行量化評分，並比對雇主對求職者的實際評價與錄用決策。分析結果顯示：在ChatGPT問世前，雇主非常看重這個客製化分數，而且這種重視程度能夠直接轉化為經濟價值。

研究團隊算了一筆帳：假設某個公司釋出一個外包案件，有兩位條件相似的自由工作者前來報價。如果工作者A提交了一份高度客製化、明顯花費心力撰寫的求職信，而工作者B只是隨便投遞了一份制式內容；那麼在雇主眼中，A光是因為比較用心，就讓人感覺他的報價比B划算26美元。考量到當時相似案件的平均報價約為140到150美元，這26美元的差距絕非微不足道，而是一個足以影響錄用決策的關鍵因素。

AI帶來的悖論：努力與品質的負相關

然而，ChatGPT的出現徹底改變了這個遊戲規則，尤其是當Freelancer.com平台在2023年4月推出內建的「AI寫作工具」後，市場上開始充斥著大量客製化分數極高的求職信，導致這項原本可靠的指標迅速貶值，可信度大打折扣。

更令人震驚的是研究團隊發現的一個悖論：對於那些使用平台內建AI工具撰寫的求職信，「努力程度」與「客製化分數」之間竟然呈現負相關。換句話說，在AI的輔助下，工作者花費的時間越少、越依賴AI生成內容，反而能夠得到一份看起來越漂亮、客製化程度越高的求職信。過去需要數小時精心打磨的文字，現在只需要幾分鐘輸入提示詞，就能獲得同等甚至更高的品質評分。

雇主們也並非一無所知，他們迅速察覺到這項指標已經「貶值」。數據清楚顯示，雇主對客製化求職信的重視程度在AI工具推出後急劇下降，即使是高度客製化的求職信也不再能夠顯著提高錄取率。更糟糕的是，客製化分數與最終的工作成功率(即工作者是否能夠成功完成案件、獲得雇主滿意評價)也完全脫鉤，證明這個指標已經喪失了預測能力的作用。

劣幣驅逐良幣：優秀人才的困境

為了精確評估AI對求職市場造成的實際衝擊，研究團隊建立了兩個模擬情境進行對比分析，而模擬結果令人震驚，也印證了許多人的擔憂：當求職信失去辨識能力後，整個勞動市場變得顯著「更不看重個人能力」。

具體而言，在能力分布光譜中，最頂尖的工作者被錄用的機率大幅下降了19%；而能力位於最底層的工作者，被錄用的機率反而顯著上升了14%。這種「劣幣驅逐良幣」的現象，對市場效率與公平性都造成了嚴重的負面影響。

這種現象背後有兩大主要原因：

1.當高能力的工作者無法再透過「客製化求職信」來突顯自己的能力優勢時，他們就只能被迫加入價格競爭的行列。但在價格戰中，他們顯然處於劣勢——因為能力較強的工作者通常有更高的機會成本(他們可以選擇的工作機會更多、潛在收入更高)，因此無法像能力較低、選擇較少的競爭者那樣接受極低的報酬。當市場無法識別能力差異時，價格就成為主要的競爭因素。

2.雇主也無法透過其他表面特徵來有效篩選人才。研究發現了一個令人擔憂的事實：工作者在平台上的所有可見資訊——包括聲譽評分、過往評價、完成案件數量、教育背景等等——加總起來僅能解釋其真實能力的3%。這個數字低得驚人，意味著即使雇主仔細查看求職者的所有公開資料，也幾乎無法準確判斷其實際能力水準。

在這種情況下，一旦失去了「客製化求職信」這個相對可靠的辨識方法，雇主幾乎陷入了「盲目篩選」的困境，只能依靠運氣或其他極不可靠的標準來做決策。

重建信任：市場需要新的信號機制

這個現象提醒我們，勞動市場需要發展出新的信號機制來取代已經失效的客製化求職信。可能的方向包括：更重視實際作品集與案例展示、採用技能測試與實作評估、建立更可靠的聲譽系統、或是透過短期試用期來直接評估能力。

無論採取何種方式，關鍵在於建立起新的「成本信號」——讓能力的展現需要付出真實的、難以偽造的成本，從而重新建立起市場中的信任機制。

在AI時代，我們不能阻止技術的發展，但我們可以思考如何在新的技術環境中，重建一個更公平、更有效的人才識別系統。這不僅關係到市場效率，更關係到那些真正有能力、願意付出努力的優秀人才，能否獲得他們應得的機會與回報。