The Atlantic 專欄作家安妮．勞瑞（Annie Lowrey）指出，美國的求職市場正陷入一個由 AI 推動的循環：年輕人用 ChatGPT 撰寫履歷與求職信，企業的人資部門則用 AI 閱讀、篩選這些申請，兩端都變得更有效率，卻很少有人真的因此被錄取。
一位名叫哈里斯（Harris）的年輕求職者，履歷、實習經歷與推薦人都不差，投出了大約 200 份申請，卻始終沒有下文。他習慣用 ChatGPT 幫忙寫求職信，因為覺得 AI 的文字比自己寫的更專業，但是波士頓顧問公司（BCG）針對企業人資長的調查顯示，AI 已經被用在撰寫職缺描述、評估候選人、安排會議、審閱申請，甚至由聊天機器人進行面試。有些企業甚至讓求職者對著虛擬頭像錄製面試影片，再由演算法搜尋關鍵字、判讀語氣。
從表面數字看，美國的失業率大約在 4.3%，並不算高，但真正反映求職者處境的是新工作釋出的比例。過去每個月每百名員工中，企業大約會新聘 4-5 人，如今只剩下3人左右。再者，24歲以下年輕人的失業率已經超過10%，剛踏出校門的世代首當其衝。
文中用了一個很貼切的比喻：交友軟體對約會市場做了什麼，幾乎就等於企業人資作業就對求職市場做了什麼。當申請變得容易，每個人都投出更多份，企業收到的申請量暴增，只好更依賴自動化篩選，求職者則在一次又一次的滑動與沉默之中，陷入她所說的「Tinder 化的求職地獄」。
這讓我想到，求職信原本是一種很個人的文件，它的價值來自寫的人花了時間去理解一份工作，再用自己的語言說明為什麼適合。如果AI寫得比自己更專業，其實也意味著每一封信都朝同一種「專業」的共識決，而讀信的一方同樣交給了機器。原來求職就是透過工作，用來讓人了解自己，同時與人相互認識的流程，兩端都換成了演算法之後，被篩選掉的或許已經不只是某些候選人，還有那些難以被關鍵字捕捉的特質。
至於這個「演算法」循環要由誰先停下來，文章並沒有給出答案，現在反而用自己的話求職，機會還更高一些吧。