摘要：就在 Scale AI 公司的 95 后创始人 Alexandr Wang 在 Meta 挑大梁之际，他迎来了一位比他更小的 00 后劲敌。这名 00 后叫阿里·安萨里（Ali Ansari），是一名年仅 24 岁的小伙，他本科毕业于美国加州大学伯克利分校，后

就在 Scale AI 公司的 95 后创始人 Alexandr Wang 在 Meta 挑大梁之际，他迎来了一位比他更小的 00 后劲敌。这名 00 后叫阿里·安萨里（Ali Ansari），是一名年仅 24 岁的小伙，他本科毕业于美国加州大学伯克利分校，后从美国斯坦福大学退学创业，其所创办的 Micro1 公司已经成立三年，该公司是一家 AI 人才招聘和数据外包商。当地时间 9 月 12 日，该公司宣布完成 3500 万美元的 A 轮融资（折合 2.5 亿人民币），公司估值达到 5 亿美元，本轮融资由美国风险投资公司 01 Advisors 领投。

图 | 阿里·安萨里（Ali Ansari）（来源：https://www.linkedin.com/in/ali-ansari-7b240a18b/）

安萨里在业内有着较高关注度，其领英关注者达到五万多位。

领英资料更是显示，他在自己 17 岁的时候就创办了一家数学竞赛备考公司。

Scale AI 其实是 Micro1 的启蒙者

说回正题，由于 Scale AI 近期牵手 Meta，这给美国 AI 领域带来了一定的数据市场空白，比如包括 OpenAI 和谷歌在内的 AI 公司都表示要切断和 Scale AI 的合作。而 Micro1 被认为有望成为这一空白的填补者之一。

作为 Micro1 的 CEO，安萨里表示公司一直在和微软以及多家《财富》100 强公司合作，并表示目前该公司的年度经常性收入（ARR，Annual Recurring Revenue）为 5000 万美元，尽管这低于其他公司规模更大的竞争对手，但是 Micro1 的服务亮点在于能向客户提供全新的人类数据，该公司表示这类数据是大模型目前学习“新知”的唯一方式。

事实上，Scale AI 算是 Micro1 进入 AI 数据服务商领域的启蒙者。最初，Scale AI 率先开启了 AI 数据服务这一商业模式，其以相对较低的价格在全球范围内雇佣承包商来标注 AI 数据，这些承包商往往来自非洲等地区。后来，AI 公司的数据要求变得更高，它们开始需要来自医生、作家、工程师等专业领域的高质量数据，以便能够改进大模型的生成质量。但是，去哪儿找能够标注这类专业数据的人才？正是在这样的背景之下，Micro1 推出了一款名为 Zara 的 AI 招聘系统，对于那些希望申请成为专业数据标注者的应聘候选人，Micro1 的 AI 招聘系统会对其进行面试和审核。

据介绍，Zara 结合了 GPT-4o 和检索增强生成。在使用的时候，真人候选人首先要参加一个即时生成的特定角色模拟面试；然后，真人候选人将会参加一个 20 分钟到 40 分钟的由 AI 主导的面试。接着，Zara 会针对真人候选人创建一份结构化的技能报告，并会根据岗位需求提供后续反馈。整个堆栈通过模块化 API 公开，Zara 最终能够呈现到真人面试官面前的结果包括：面试分数、面试视频和定制化的面试反馈。

AI 面试果真可行？

很多人可能会对 AI 面试的结果打问号。为此，该公司于 2025 年 7 月通过一次随机实地测试，针对人工面试和 AI 面试进行了对比。这一测试主要针对初级程序员候选人展开。测试中，大约 37000 申请人被随机地分配到两个小组里：一组是采取传统建立筛选方法然后进行人工面试的做法（下称“人工组”）；另一组由 Zara 主导视频面试然后进行和第一组同样的人工面试（下称“AI 组”）。

在“AI 组”中，候选人花费 40 分钟进行了一场 AI 对话，所生成的 AI 对话报告涵盖了对于候选人在 React、JavaScript 等技能的评估结果，也涵盖了对于候选人软技能和监考分数的结果。然后，真人面试官仅仅根据这份由 AI 生成的报告来决定哪些候选人可以晋级。而“人工组”的面试官仅仅依靠传统的简历筛选法来决定哪些候选人可以晋级。最终，“AI 组”和“人工组”各自都有 35 名候选人进入盲审最终面试阶段。

结果发现，“AI 组”的晋级候选人通过真人面试官面试的概率为 54%，而“人工组”的晋级候选人通过真人面试官面试的概率为 34%。同样是在招聘尾声定下一位可被最终录用的候选人，相比“人工组”的做法，“AI 组”的做法能将人工面试次数减少 44%，这可以节省真人面试官的工作时间，从而能够降低真人面试官所在公司的招聘成本。

Micro1 还表示，在包含 1150 份文字记录的独立语料库中，“AI 组”的面试平均对话质量得分为 7.80 分，而“人工组”的平均对话质量得分为 5.41 分，前者比后者高出 30% 以上。与此同时，“AI 组”的对话也更加连贯和一致。前面提到，即使是“AI 组”面试法，也并不是让 AI 最终定下是否录用某个候选人，而是说在进行人工筛选之前先使用 Zara 做 AI 筛选，这样能将后续的招聘准确率提高将近 20%，以及能将真人面试官的面试时间减少将近一半，与此同时 Zara 产出的 AI 面试报告比人工首轮面试结果更丰富和更稳定。该公司表示，那些通过 AI 筛选的候选人也更容易获得工作。在本次测试中，将近 40% 的“AI 组”晋级候选人在五个月后找到了新工作，比“人工组”的晋级候选人高出了 17%。

总的来说，Zara 可被用于大规模地招聘和面试行业数据标注人员，无论是寻找多名医生来验证大模型对于临床医学问题的答案，还是寻找微积分专家进行推理，亦或是寻找网络安全专家来测试大模型的安全性，Zara 都可以帮助找到合适人选。媒体报道称，Zara 已经促成 50 万次以上的由 AI 主导的面试，这比市面上其他任何招聘服务商的次数都要多。而一旦这些行业专家被选中，他们的知识和经验就能进入训练大模型的数据集。该公司告诉媒体，平均来看 Zara 使得企业的专业数据标注员招聘成本降低了 87%，让真人面试阶段的通过率提高了 5 倍，候选人体验净推荐值提高了 20%。它还告诉媒体，截至目前其已经招募数千名数据标注专家，甚至有来自美国斯坦福大学和美国哈佛大学的教授，与此同时 Micro1 还计划每周新增数百名数据标注专家。

用“AI 监考官”监督 AI 面试

在此次融资官宣不久之前，2025 年 8 月该公司推出了一款名为 Ava 的监考模型，并称这是全球最先进的监考模型，能够抓到 93% 的作弊者。该模型专门为 AI 面试、评估和考试而设计，旨在检测作弊行为。该公司表示，这款模型由资深招聘人员根据来自真实面试和常见作弊模式的 30000 多个由专家标记的数据点训练而来。

Ava 的不同在于：

首先，Ava 具有多模态意识，它可以将面部表情、语音语调、面试时的设备屏幕活动、面试人员的眼球运动和语言模式融合成为一个高保真信号，从而实现更加精准的语境识别和检测；

其次，Ava 建立在数千名专家的案例审核的基础之上，能够更大限度地减少误报和漏报，该公司表示其性能远超人工审核；

再次，Ava 具有一定的可解释性，这是因为该公司在打造 Ava 时始终秉持透明原则；

最后，Ava 经历了多样化数据集的检验，具体来说其已经在全球数百个人口群体中得到验证，这些群体涵盖了城乡用户、不同口音的用户、各个年龄段的用户。

在具体使用 Ava 时，它会分析候选人的标签切换情况和屏幕叠加程度，同时还会检测候选人的眼球运动和面部运动等行为，进而能够生成监考分数，分数高于 70% 表示面试候选人可能没有作弊，分数低于此则表示存在一定的作弊可能。

当然，在该公司的设想中，Ava 不仅能被用于 AI 面试作弊率监测，也能用于有着“美国高考”之称的学术能力评估测试（SAT，Scholastic Assessment Test）、大学在线期中考试、政府公务员考试、企业合规认证和考试等。

前面提到，本次融资的领投方为 01 Advisors，该投资机构由前 X（Twitter）的 CEO 迪克·科斯特洛（Dick Costolo）和 COO 亚当·贝恩（Adam Bain）创办。通过此次投资 Micro1，贝恩也将加入该公司的董事会。与此同时，AI 法律助理 DoNotPay 的创始人兼 CEO 约书亚·布劳德（Joshua Browder）也将加入 Micro1 的董事会。

在 Micro1，美国斯坦福大学教授斯特凡诺·埃尔蒙（Stefano Ermon）领导着一支研究团队，此次融资将用于增加该团队的数据基础设施，以及将用于为 AI 客户实现规模化交付。对于 Micro1 的未来，作为 CEO 的安萨里有着更大的野望。他在公司官网一篇署名文章中写道：“我们实现未来使命的第一步是支持 AI 实验室和 AI 企业打造 AGI，最终愿景是打造全球顶尖的人类智能平台，让每个人都能找到自己最有意义的工作。”

参考资料：

相关报道 https://www.reuters.com/business/scale-ai-competitor-micro1-raising-funds-500-million-valuation-sources-say-2025-07-28/

相关报道 https://techcrunch.com/2025/09/12/micro1-a-competitor-to-scale-ai-raises-funds-at-500m-valuation/

相关报道 https://fox5sandiego.com/business/press-releases/ein-presswire/848594715/micro1-raises-35m-series-a-as-demand-grows-for-human-intelligence-in-ai/

公司官网 https://www.micro1.ai/

Zara 的官方介绍 https://www.micro1.ai/research/zara-an-llm-based-candidate-interview-feedback-system

Ava 监考模型的官方介绍 https://www.micro1.ai/model/ava

官方博客文章 https://www.micro1.ai/research/quantifying-the-benefits-of-ai-assisted-recruitment

阿里·安萨里（Ali Ansari）的领英主页 https://www.linkedin.com/in/ali-ansari-7b240a18b/

来源：不秃头程序员