一家创业公司招人，要求候选人提交本科 GPA 和 SAT 成绩。没有分数线，但不交就淘汰。
更刺眼的是，它还写明：哪怕你已经毕业几年，甚至几十年，也要交。SAT 不方便的话，可以用 GRE、GMAT 等标准化考试成绩替代。
这事不大，但很有代表性。过去几年，科技公司常说淡化学历，看项目、作品、个人网站、开源记录和自驱力。现在有人把 17 岁时的一场考试重新摆上桌面。
真正反常的是：旧分数成了新门槛
这家公司的岗位出现在 YC Jobs 上，产品大致是 ETL 类工具，招聘方向偏 GTM。启事末尾要求申请人随简历提交本科 GPA 和 SAT，或用 GRE、GMAT 替代。
关键信息很短：
| 项目 | 内容 | 问题 |
|---|---|---|
| 要求 | GPA + SAT/标准化考试成绩 | 不提交就不再考虑 |
| 公司说法 | 没有硬性 cutoff | 但提交动作本身成了门槛 |
| 反常点 | 毕业多年也要交 | 用旧信号判断当前能力 |
| 争议点 | 分数可自报，背景不可比 | 可验证性和公平性都有限 |
它不是完全没逻辑。认知能力和职业表现确实存在相关性，标准化测试也不是玄学。很多岗位需要快速学习、抽象推理和处理复杂信息，这些能力不能靠聊天看出来。
问题在于，旧 SAT 太粗。
它测到的是一个人在 17 岁左右、某个家庭环境、某种备考资源、某次考试状态下的结果。第一次考还是第五次考，有没有家教，当时学校资源如何，公司都很难知道。
把它当脚注可以。把它变成“不交出局”，就是省事。
AI 把招聘信号搅浑了，但 SAT 不是好解法
我更在意的是 AI 变量。
现在简历越来越像同一个模板。求职信越来越会说漂亮话。take-home 作业也越来越难判断到底是谁完成的。
这不等于 AI 辅助求职都是作弊。工作中本来也会用 AI。真正的问题是：公司原来依赖的筛选信号，正在失真。
所以招聘会往受控场景回摆。现场、限时、可追问、可复盘，会重新变重要。
| 筛选方式 | 相对价值 | 现实约束 |
|---|---|---|
| 结构化面试 | 比闲聊更稳定 | 要统一问题、评分表和面试官训练 |
| 工作样本/岗位知识测试 | 贴近真实工作 | 题目设计成本高，不能变相白嫖劳动 |
| 认知能力测试 | 有预测力 | 要测当前能力，且要注意岗位相关性 |
| 评估中心 | 对管理潜力有用 | 贵、慢，小公司很难常态化 |
| 非结构化闲聊 | 很弱 | 容易放大光环效应和相似偏见 |
| MBTI、笔迹分析、脑筋急转弯 | 基本不靠谱 | 更像仪式，不像评估 |
Google 早年流行过“井盖为什么是圆的”这类脑筋急转弯。后来 Laszlo Bock 也承认，这类题不预测什么，只会让面试官觉得自己聪明。
招聘史上一直有这种冲动：想用一个小机关，看穿一个人。爱迪生当年也设计过大量冷知识题，还留下过观察候选人喝汤前是否先加盐的传闻。
听起来机智，实际危险。它把复杂能力压缩成一个迷信动作。
“天下熙熙，皆为利来。”放到招聘里，就是公司想用最低成本买到最高确定性。可确定性从来不免费。便宜的筛子，常常筛掉的不是低能力，而是不符合旧格式的人。
旧 SAT 看起来干净，因为它发生在生成式 AI 之前。但它不够当前，也不够贴近岗位。公司真正需要的是可验证的人才信号，不是把十几年前的分数从抽屉里翻出来。
科举至少考当下。旧 SAT 连当下都不考。
求职者和招聘负责人该怎么动
这件事目前只能看成一个苗头，不能说行业已经转向。但它对两类人已经有现实提醒。
| 对象 | 该做什么 | 不该误判什么 |
|---|---|---|
| 科技行业求职者 | 提前整理 GPA、SAT/GRE/GMAT 等旧记录；更重要的是准备能现场解释的作品、项目和决策过程 | 不要以为一份 AI 润色简历就够了，面试会更看重追问下的真实能力 |
| 创业公司招聘负责人 | 少用旧分数当硬门槛，多设计限时任务、结构化问题和岗位相关测试 | 不要把“可量化”误当“有效”，也不要把省时间误当高标准 |
对求职者来说，真正要练的不是“别用 AI”。而是用了 AI 之后，你能不能讲清楚取舍、边界和责任。
比如一个 GTM 候选人做了市场分析，公司追问：为什么选这个细分市场？为什么放弃另一个渠道？数据不完整时怎么判断？如果回答只能复述生成文本，那就露馅了。
对招聘负责人来说，最该警惕的是偷懒的确定性。
早期公司时间少、人手少，想快速筛人可以理解。问题是，越是小团队，错招代价越高。一个旧分数门槛看似节省时间，也可能提前赶走一批现在很强、但当年没考好或根本找不到成绩的人。
更合理的路线，是把评估做得更接近真实工作：限时写一段分析，现场拆一个客户场景，追问一个项目里的具体选择。候选人可以带工具，但必须能 defend 自己的答案。
接下来真正该观察的，不是还有没有公司索要 SAT，而是三件事：更多早期公司会不会重新要求 GPA 和标准化考试；take-home 会不会被现场追问替代；公司会不会明确允许 AI 工具，但要求候选人解释每一步判断。
如果这些变化变多，说明招聘没有简单倒退回学历崇拜，而是在找新的受控场景。
这才是这条招聘启事的价值。它不是趋势本身，更像一声摩擦声：AI 把材料磨得太光滑，公司开始怀念粗糙但可抓的信号。
只是，怀念不能替代判断。