InterPilot：探索AI辅助职位面试支持在HR专业人员设计空间

招聘面试是一类高度认知负荷的互动过程，在其中，面试官需要同时倾听、评估候选人、记录要点并构建后续问题。为更好地理解这些挑战，我们对8名HR专业人员进行了形式化研究，从中派生出面向实时AI支持的关键设计目标。循着这些洞见，我们开发了InterPilot——一个原型系统，通过智能记录、面试后概要、自适应问题生成以及实时技能证据映射来增强面试效果。我们使用包含另外7名HR专业人员的模拟面试，对系统进行了采用单因素内效应设计进行评估。结果表明，InterPilot在不增加总体工作负担的前提下减少了文档记录负担，但引入了关于视觉注意力和交互复杂度的可用性权衡。定性发现进一步揭示了在AI建议高度具体技术问题时关于信任与验证的紧张关系。我们讨论了为设计未来专业环境中人类-人工智能协作的含义，强调在帮助粒度、注意力需求和人类自主性之间进行平衡的必要性。