这是一道非常经典的面试题，尤其是在2025年这个时间节点。面试官问这个问题，通常不是想听你背诵AI的定义，而是想考察三点：
- 你是否在真正使用AI提效：还是只是停留在"听说过"的阶段。
- 你的工程化思维：你是直接复制粘贴AI生成的代码，还是能对其进行审查和优化。
- 你的心态和定位：你把AI视为竞争对手，还是得力的助手。
结合最新的行业实践和搜索结果，我为你整理了一份既专业又落地的回答策略和参考答案。
💡 回答策略：STAR法则 + 工程师视角
建议采用 "具体场景（Situation） -> 任务（Task） -> 行动（Action） -> 结果（Result）" 的结构来回答，并在最后升华你对AI的"职业态度"。
🗣️ 参考回答（可直接背诵或修改）
1. 开场：定调------AI是我的"超级实习生"
"我认为AI（特别是大模型）目前已经成为我工作中不可或缺的'超级助手'或'初级工程师'。它极大地释放了我的生产力，让我能从繁琐的语法记忆和样板代码中解脱出来，专注于核心逻辑设计和架构。我把它看作是一个不知疲倦、知识渊博但偶尔会犯错的'实习生'，需要我来下达指令和最终把关。"
2. 实战应用：列举具体的工作场景（核心得分点）
不要只说"用AI写代码"，要具体到工作流的哪个环节。你可以挑选以下2-3个你最熟悉的点展开：
- 场景一：编码提效与代码补全（最基础但最实用）
- 具体做法："在日常编码中，我利用 GitHub Copilot 或类似的 IDE 插件进行行级或函数级的自动补全。"
- 加分项："我不仅用它写业务逻辑，还用它快速生成单元测试用例，这提高了我的测试覆盖率。"
- 场景二：代码审查与Bug 修复（体现严谨性）
- 具体做法："在 Code Review 或调试阶段，我会把复杂的、难以复现的 Bug 代码片段丢给 AI，让它帮我分析可能的报错原因和修复建议2。有时候它能发现我忽略的边界条件或空指针异常。"
- 加分项："对于老旧的代码库，我会让它帮忙进行代码重构或解释晦涩的逻辑，帮助我快速理解业务。"
- 场景三：跨语言转换与学习（体现学习能力）
- 具体做法："当项目需要将某个算法从 Python 移植到 Java，或者需要编写不熟悉的 Shell/SQL 脚本时，我会利用 AI 进行代码转换和适配220。它能帮我快速搭建起一个可用的原型，我再根据具体环境微调。"
- 场景四：文档生成与注释（体现工程素养）
- 具体做法："我利用 AI 自动生成 API 接口文档、复杂的 SQL 逻辑说明或代码注释2。这不仅节省了大量编写文档的时间，也方便了团队协作。对于复杂的业务逻辑，我会让 AI 帮我梳理成清晰的 Markdown 文档或流程图思路。"
3. 谈论看法：辩证思维（展现深度）
对于 AI，我持有非常积极的态度，但我认为在工程落地中必须保持清醒
- AI 是杠杆，不是替代 ：它放大了工程师的能力，让一个人能完成过去需要小团队才能做的事（比如全栈开发、自测）。但我认为它不会完全取代工程师，因为需求的理解、系统的架构设计、以及对 AI 生成代码的审查和调试，依然离不开人的智慧。
- 必须保持批判性思维：AI 会"一本正经地胡说八道"（幻觉）。我绝不会直接复制粘贴它生成的代码到生产环境。我习惯对它生成的代码进行人工审核，确保其符合业务逻辑、安全规范和性能要求。
- 安全与隐私：在使用公共 AI 模型时，注意不上传公司的核心敏感代码或商业机密数据。
📊 总结：如何让回答更出彩？
在面试结尾，你可以自信地总结：
"总的来说，AI 已经重塑了我的工作流。过去需要花半天查文档写的基础代码，现在几分钟就能搞定。这让我有更多的时间去思考如何优化系统性能、如何设计更好的架构。我不仅把它当作工具，更把它视为推动我不断学习和适应新技术的催化剂。"
🚀 备用素材：如果你是特定岗位
- 如果你是测试工程师重点谈 AI 生成测试用例、自动化脚本维护（利用 AI 识别变动的 UI 元素）和 日志分析。
- 如果你是数据分析师/后端工程师重点谈 SQL/Python 脚本生成、数据清洗逻辑、探索性数据分析（EDA） 的辅助以及 数据故事的叙述。
- 如果你是前端工程师重点谈 组件快速生成、将设计稿转代码、跨端代码适配（React转小程序）及样式调试。
这样的回答既具体、又有逻辑，还能体现出你是一个高效且严谨的现代软件工程师。