Google 的 AI 面試新政策解析

重點摘要： Google 的 AI 面試政策現在包含一個試點中的「程式碼理解」環節，鎖定初階與中階軟體工程應試者——這一關是要求用 Gemini，不是禁止用。你會拿到一份陌生的程式碼、60 分鐘，以及 Google 自家的模型，不能用其他外部工具。面試官評分的是提示工程、輸出驗證與除錯能力，而不是純粹的程式碼背誦。Google 不是第一家：Meta、Canva、Shopify 和 Rippling 早就在跑類似形式。如果你要面試的公司還沒公告這套做法，也值得提早假設某一關可能長這樣。

十年來，Google 技術面試前的標準提醒都是某種版本的「不准查資料、不准用 AI、不准上網搜」。2026 年 5 月，Google 悄悄在一個特定環節反轉了這條規則——並開始針對「你把這個公司過去花好幾年叫你收起來的工具用得多好」來打分。對台灣、香港這類長期把 Google、Meta 視為外商面試標竿的應試者來說，這不是一則遙遠的矽谷花邊新聞，而是準備策略需要立刻更新的訊號。

Google 這個試點到底要求什麼

這個新形式叫「程式碼理解環節」，範圍其實比「AI 面試」這種聳動標題聽起來的要窄得多。目前確認的細節如下：

• 適用對象：初階與中階軟體工程應試者，僅限部分美國團隊——試點從 Google Cloud 與平台裝置部門開始。
• 形式：應試者在 CoderPad 中拿到一份陌生的程式碼，大約 200 到 500 行。60 分鐘內要閱讀它、除錯一個問題、討論設計，並提出改善建議。
• 工具：Gemini，而且只能是 Gemini。Google 提供這個助理；應試者不能把 Claude、GPT-5 或其他任何工具帶進這一關。
• 不變的部分：Google 傳統的程式面試——完全不允許 AI 輔助的那一關——仍然存在於同一輪流程中。這個試點是新增一關，不是取代舊有的那關。
• 時間軸：2026 年 5 月初公告，若成效理想，下半年會持續擴大。

放進脈絡來看，這件事其實沒那麼令人意外。Sundar Pichai 在 2026 年 4 月的一篇貼文中透露，Google 目前約 75% 的新程式碼是由 AI 生成、再經工程師確認的，比前一年秋天的一半左右大幅提高。一家公司有四分之三的上線程式碼已經透過 AI 工具產出，繼續假裝面試該長得像 2015 年那樣，本來就沒有多少道理。

Google 不是第一家——它是第四家

如果你是因為獵頭提到「AI 環節」而搜到這篇文章，並以為這是 Google 獨有的怪現象，那更完整的全貌值得了解一下。Google 至少是第四家把 AI 輔助技術面試正式制度化的大型雇主：

• Meta 自 2025 年 7 月起就在跑「AI-Enabled Interviews」試點，同樣建立在 CoderPad 上，但可以在 GPT-5、Claude、Gemini、Llama 4 之間自選，而不是被指定單一助理。2026 年間，Meta 持續把這個形式擴展到後端與基礎設施職缺。
• Canva 和 Shopify 都已轉為在技術環節中期待應試者使用 AI 工具，把「用得順手」視為工作本身的一部分，而不是例外情況。
• Rippling 基於類似的理念，也允許在技術面試中使用 AI 工具。

值得留意的細節是：Meta 讓應試者自選模型，Google 不讓。這不是小差異。自選工具測的比較接近你真實的日常工作流程；被指定一個你可能從沒用過的工具，測的則比較接近你在自己沒選的限制下能不能臨場適應。如果你正在準備這類環節，先弄清楚自己面對的是哪一種版本，再假設你的 ChatGPT 使用習慣能不能直接搬過去用。

面試官實際在評分什麼

這一關的評分方式，跟「在普通程式面試上外掛 AI」完全不同。Google 公開的評分標準相當具體：

提示工程。 你能不能把 Gemini 引導到真正的問題上，而不是問一些籠統到沒有用的問題？「這個函式在做什麼」得到的訊號，遠不如「往下追三層呼叫，看看這個函式的回傳值被怎麼用，並告訴我有沒有可能出現 null 的情況」。

輸出驗證。 這是應試者最容易低估的一項。Gemini 偶爾會給出聽起來合理、實際上有微妙錯誤的解釋，或完全漏掉某個邊界情況。面試官在意的是你能不能抓出這一點——而不是你有沒有把模型的答案原封不動地當成自己的結論轉述出去。

不靠模型代勞的除錯能力。 你仍然必須親自在真實程式碼裡追出真正的問題。AI 可以幫你更快熟悉一份陌生檔案，但不能替你理解「為什麼找到的那個 bug 會發生」。讓 Gemini 負責解釋、自己完全沒有加值的應試者，往往是面試官會標記出來的那一批。

注意這份清單裡少了什麼：純粹的背誦記憶、限時壓力下的演算法回憶，或從零手寫資料結構。這一關測的是跟 LeetCode 式面試完全不同的能力，這也正是為什麼把它當成「同一場面試、多開一個外掛」是大多數應試者最容易犯的錯。

簡短談談公平性爭議

不是所有人都認為這是一項乾淨俐落的進步。AI 程式新創 Cognition 的人資主管 Emily Cohen 對 Business Insider 給出一個直白的說法：在工程師每天都在用 AI 工具的年代，還要求他們裸考，就像「讓小孩考數學不准用計算機」——在她看來，舊有的面試形式其實早就跟工作內容脫節了。

反對意見大多來自對新形式的批評者，而非 Google 本身，論點比較收斂：一家公司指定單一模型、限時 60 分鐘的環節，跟工程師日常真正使用 AI 的方式——自己挑工具、不受面試官設定的時鐘限制——測的是不同的東西。兩種說法都有道理，Google 也還沒公布數據來裁定哪一方更接近真相。沒有爭議的是：被測試的這項能力——引導模型、檢查它的輸出、除掉它出的錯——現在已經是真實雇主在打分的東西了，不管你認不認同它該不該被測。

如果你想了解 AI 主導與 AI 輔助面試在各平台上更完整的評分機制，我們的 AI 面試通關指南用同樣的方式拆解了 HireVue、Mercor、Apriora 和 Ribbon——不同公司，但都指向同一個底層趨勢：AI 在面試流程中正式擁有一席之地，而不再是違禁品。

該怎麼實際準備這一關

光是讀提示工程的文章不會讓你練出這項能力；在時間壓力下實際使用它才會。以下幾件事可以直接遷移到考場上：

練習用陌生的程式碼庫，不要用自己的。 這一關的重點就在於你事先完全不了解這份程式碼。找一個你從沒碰過的中型開源專案，給自己 60 分鐘，逼自己靠 AI 助理來導航，而不是自己逐行讀完。

刻意練習抓出模型答錯的地方。 對你的 AI 工具問一個刻意模糊的程式碼問題，看它會在哪裡微妙地答錯。訓練自己識破「聽起來合理但其實不對」的答案，正是 Google 宣稱在評分的那項具體能力——大多數應試者從沒練過這個，因為大多數練習方式都是「讓 AI 給我正確答案」，而不是「留意它什麼時候答錯」。

練習有時間壓力的實戰版本，而不只是不限時的版本。 這正是 AceRound 的模擬面試模式 存在的意義——一個會針對你的回答追問的自適應 AI 面試官，配上真實倒數計時，讓你第一次同時應付模型、時鐘和面試官的注意力，不會是在真正的面試現場才發生。

弄清楚你實際上會拿到哪個模型。 如果獵頭能告訴你這一關是只用 Gemini（Google 的形式）還是可以自選模型（Meta 的形式），就針對那個具體工具事先練習。你圍繞 GPT-5 建立起來的工作流程，不會乾淨地遷移到一個被指定的 Gemini 環節，如果你從沒在壓力下用過 Gemini 的介面。

至於這些系統到底能看見什麼、看不見什麼這個更廣的問題，我們對 AI 面試作弊偵測的拆解涵蓋了另一個更早、獨立的爭議——關於違背公司意願使用工具的情況——如果你要應徵的公司還沒公布像 Google 這樣的政策、你不確定分寸在哪，這篇值得一讀。

常見問題

Google 允許在面試中使用 AI 嗎？ 是的，但僅限於一個特定的試點環節。自 2026 年 5 月起，Google 在部分美國團隊（從 Google Cloud 與平台裝置部門開始）針對初階與中階軟體工程職缺，測試一個「程式碼理解」環節。應試者會在 CoderPad 中拿到一份陌生的 200 至 500 行程式碼，並使用 Google 提供的 Gemini 來閱讀、除錯與討論。Google 原本那個不允許使用外部工具的常規程式面試，仍然同步存在。

我可以在 Google 面試中使用 ChatGPT 或自己的 AI 工具嗎？還是只能用 Gemini？ 在允許使用 AI 的這個試點環節裡，只能用 Gemini。Google 提供模型與 CoderPad 環境，應試者不能把 Claude、ChatGPT 或其他任何助理帶進這一關。Google 傳統的程式面試（另外評分）仍然完全不允許使用任何 AI 工具。

只有 Google 這麼做嗎？ 不是。Meta 自 2025 年 7 月起就在跑「AI-Enabled Interviews」試點，同樣建立在 CoderPad 上，但可以在 GPT-5、Claude、Gemini、Llama 4 之間自選模型，並在 2026 年持續把這套模式擴展到後端與基礎設施職缺。Canva、Shopify 和 Rippling 也都已改為在技術環節中期待、甚至要求應試者使用 AI 工具。Google 是第四家把這件事正式制度化的大型科技公司，不是第一家。

Google 在程式碼理解環節實際上在評分什麼？ 三件事：提示工程（你怎麼引導 Gemini 去調查這份程式碼）、輸出驗證（Gemini 給出錯誤或不完整答案時你能不能抓出來），以及除錯能力（在不靠模型代勞的情況下，你能不能自己在陌生程式碼中追出問題所在）。這一關不考你能不能純靠記憶寫出多少程式碼。

在求職面試中要求使用 AI 公平嗎？ 這件事還有爭議。AI 程式新創 Cognition 的人資主管 Emily Cohen 對 Business Insider 表示，在工程師早已習慣用 AI 工具的年代，還要求他們「裸考」，就像「讓小孩考數學不准用計算機」。批評者則反駁，一個公司指定單一模型、限時 60 分鐘的環節，測到的東西比工程師日常真實使用 AI 的方式要窄。兩種立場都沒有定論；但現實是，愈來愈多雇主已經在為這項能力打分，不管這場辯論結果如何。

這種面試形式會不會擴散到 Google 和 Meta 以外？ 兩家公司目前都還只是試點、尚未全面推行，Google 自己的計畫也是「效果好才擴大」。但十二個月內有四家獨立的大型雇主往同一個方向走，這不是巧合而是一種模式；就算具體形式各有差異，未來一年更多技術面試流程加入 AI 輔助環節，是相當合理的預期。

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作者・Alex Chen。職涯顧問，曾任科技公司獵頭。在招募端待了 5 年後，轉為專門協助求職者。專注書寫真實的面試動態，而不是教科書式建議。