近年来，人工智能技术在各行各业不断深入应用，特别是在软件开发领域，AI编程助手逐渐成为开发者日常工作的重要组成部分。作为全球知名的在线图形设计平台，Canva在2025年宣布了其升级的招聘政策——所有应聘者在技术面试期间必须使用包括GitHub Copilot、Cursor和Claude等大型语言模型辅助工具。这一颠覆性的变化不仅是对AI技术趋势的积极响应，更是对传统招聘流程的一次深刻反思和创新升级。 Canva成立于2012年，致力于为全球用户提供便捷高效的图形设计服务。随着公司规模的飞速扩展和用户数量突破2.2亿，Canva已经从最初的DIY设计平台成长为Adobe在企业级市场上的强有力竞争者。面对日益激烈的市场竞争和技术革新，Canva需要一支既熟练掌握传统计算机科学基础，又能够灵活运用AI工具提升生产力的开发团队。
传统的开发者面试通常强调算法和数据结构的硬实力考核，要求候选人全凭自身编码能力完成复杂问题的解决方案。但随着AI编程助手的普及，这种“纯人脑”解题方式逐渐与现实工作环境脱节。Canva曾经的面试流程正是基于这一思路，拒绝AI辅助，直接在面试现场检验编码能力。然而，公司内部调研和外部现象显示，现实中约有近半数的前端和后端工程师每日依赖AI助理完成代码编写和调试，这使得传统面试不再真实反映候选人上岗后的实际生产力。 面对这一现实，Canva首席平台负责人Simon Newton公开承认过去的面试方法存在明显缺陷，“我们的面试流程未能评估应聘者在日常使用AI工具辅助下的实际能力。”他指出，“阻止甚至隐瞒AI的使用，只会让双方错失更透明、真实的评估机会。
”与此同时，许多应聘者已经开始在面试中秘密使用AI助手，这种“暗度陈仓”的现象也促使公司选择主动拥抱AI时代，转向AI辅助面试流程。 新的招聘流程设计强调候选人在使用AI工具时的判断力和工程思维能力。面试不再是简单的求解问题，而是对如何有效拆解复杂需求、合理迭代编写AI辅助代码、甄别AI生成结果中的潜在缺陷、保障代码质量达到生产标准的一系列综合考察。这种模式下，单纯的AI提示并不能保证成功，拥有敏锐的人类判断力和技术决策能力的候选人更容易脱颖而出。 Newton分享了对试点阶段反馈的观察：缺乏AI使用经验的资深开发者尽管具备扎实编程功底，反而因为难以引导和筛选AI建议而遭遇挑战；而能够熟练结合人工智能的候选人，则能更快更好地完成面试任务，表现出更强的创新和解决问题的能力。这充分说明，未来的开发者不仅要掌握编程语言和算法，更需要具备整合AI辅助工具、发挥人机协作优势的复合技能。
这一招聘创新也在Canva内部引发了讨论和担忧。一些老一辈工程师担心新的流程可能弱化计算机科学基础的考察，变成了看似轻松的“氛围式编程”。对此，公司表示，基础理论测试绝不会被舍弃，而是以更加贴合实际项目需求的方式重新设计，确保技术深度与实战能力并重。AI辅助面试的核心目的在于考察人类工程师如何借助AI作为生产力倍增器，而非依赖AI完成盲目复制和粘贴。 Canva的这一做法也引发了行业的广泛关注和讨论。作为SaaS和图形设计领域的领先企业，走在利用AI重塑招聘流程的前沿，为其他高科技公司提供了宝贵的借鉴经验。
业内专家认为，随着AI编程助手和语言模型的持续进步，越来越多企业将不得不调整技术招聘标准，适应和推动人机协同创新。开发者如果忽视 AI 工具的力量，就很可能在竞争激烈的就业市场中失去优势。 更广泛来看，Canva的案例体现了软件开发行业对数字化转型的深刻驱动力。面对复杂多变的技术环境，工程师已不再是单纯的代码书写者，而是需要成为技术判断者、架构设计者和创新推动者。AI工具的出现是一场生产力革命，大幅缩短编码时间、降低人力成本，同时释放更多时间用来思考架构和产品设计。招聘流程的变革正是对这一产业趋势的回应，是企业筛选未来技术领导者的必由之路。
总结来看，Canva强制要求AI辅助工具参与面试，体现了企业灵活拥抱技术发展的战略眼光，也揭示了人工智能在软件工程领域的深刻变革。对于广大求职者而言，这意味着未来必须不断学习和掌握AI编程助手的使用技巧，将人类创造力与机器智能有机结合，提高解决问题的效率和质量。招聘环节的革新也标志着职场竞争标准的提升——技术实力与AI协作能力同等重要。未来，能够驾驭大型语言模型、灵活运用AI辅助的开发者，将成为推动数字经济进步的核心力量。
