圖源：千問

用AI填志愿，像在開盲盒？

撰文/孟會緣

編輯/陳鄧新

排版/Annalee

這幾天，高考分數陸續出爐，志愿填報成了1290萬考生家庭的“頭等大事”。

然而，央視在6月25日發布的一則調查報道，揭開了高考志愿填報行業背后的重重亂象。原來那些自稱“十年名師”“教授級別”的高報師，可能入職還不到兩個月；那些號稱“個性化定制”的一對一方案，核心生產力竟然是打開AI志愿填報工具，輸入考生信息，讓AI免費生成，再換個封面賣給家長。

該報道迅速引發輿論海嘯，“花萬元請的高報師，開口全靠AI念稿”沖上熱搜。電商平臺上，400元即可購買“高考志愿規劃師證書”的灰色產業鏈也被連帶曝光。教育部隨即發布預警：謹防天價“志愿規劃師”忽悠。

問題是，付費的“一對一”服務尚且如此不靠譜，那些隨著AI技術井噴而猛刷存在感的免費AI志愿填報工具，能做得更好嗎？

迷信AI或許就是災難

把時間線往前撥，其實出現了一個前所未有的景象——考生還沒出分，AI就已經開始搶人了。

6月10日前后，阿里千問、騰訊元寶、百度文心、字節豆包四家大廠紛紛出手：千問上線國內首個全周期高考志愿填報Agent；騰訊元寶聯合QQ瀏覽器推出“元寶高考通”；百度把高考模塊直接嵌進文心助手；豆包同步開放志愿填報能力。幾款產品無一例外，全部選擇免費開放。

在過去，高端志愿填報服務的價格動輒成千上萬元。

其中，有些是按咨詢師資歷定價，憑借多年的行業經驗和深厚的專業知識，為學生量身定制志愿填報方案；有些是用大數據系統篩選，通過收集和分析歷年來的高考相關多維度數據，為考生推薦最合適的志愿組合。

而當下，AI做同樣的事卻是免費的，使得這門信息差的生意，第一次開始變成公共品。

鋅刻度測試后發現，這類產品形態大體相似：用戶輸入省份、科目組合、高考成績，再設置院校類型和專業偏好等，AI便能生成“沖、穩、保”三檔推薦清單，附上歷年錄取分數線、排名走勢和專業就業分析。

圖源：元寶高考通

其中，千問將志愿填報拆解為從考后第一天到提交志愿的完整流程，用結構化手段幫助考生建立理性認知，新一代Agent還能捕捉考生的生活偏好、地域選擇、性格特質、職業傾向等細節需求；騰訊元寶定位“高考咨詢師Agent”，依托騰訊混元大模型，支持多輪自由對話。考生可隨時追問、動態調整，志愿規劃從“一次性查詢”變成“持續溝通和優化”；百度引入真人專家背書機制，AI生成志愿報告后，再通過行業專家審核認證。同時強調“解釋能力”，除推薦結果外，系統還會同步展示推薦邏輯；豆包從“位次、地域、發展方向”三層推導，比較貼近真實填報決策鏈路。不過推薦的專業有時多達28個，選擇鋪得太開，考生可能反而需要重新抉擇。

網絡上的相關分享，則為外界提供了更多有效反饋：

“我用AI來幫孩子填志愿，提供的數據（比如院校往年錄取排位）經常不對，后面還是自己一個個查的，只能叫AI做表格和數據匯總，再推薦下有沒有我統計漏的院校，然后自己去復核，這個必須去做，因為我發現有時候AI推薦的院校相關專業，根本就不在我們那里招人。”

“不能迷信AI，試想一下，千問公布的使用人數已經過千萬了，如果這么多人全都選擇一鍵生成并且同步加到志愿表，讓某些往年低投檔線的院校在今年的報考人數激增，錄取位次直接暴漲數萬人，那原本保底的學校可能直接沖不上了，滑檔風險翻倍，這簡直是災難級別的決策。”

“AI工具做的是信息整合，大多基于往年分數線給建議，但考生人數每年在變、試卷難度每年也不一樣。比如今年的550分和去年的550分，可能根本不是一個概念。同樣的分數，能上的學校差好幾個檔次。志愿填報看的從來不是分數，是位次。每年的分數換算成位次才是核心參考依據，AI不會主動告訴你這些的。”

顯然，在試用之后，不少人對AI志愿填報工具的印象變得復雜起來。

一方面，他們驚嘆于AI技術的強大與便捷。能夠在短時間內處理海量的數據，并給出相對合理的志愿推薦方案，這種效率是傳統人工咨詢難以比擬的。尤其是對于那些對志愿填報流程不熟悉、信息獲取渠道有限的考生和家長來說，AI工具無疑提供了一種全新的、低成本的選擇。

圖源：小紅書

另一方面，他們也深刻體會到了AI工具的局限性。比如，AI工具在預測院校錄取分數線和位次時，存在一定的誤差和不確定性，尤其是在考生人數、試卷難度、限招門檻等關鍵因素發生變化的情況下，這種誤差可能會被放大，給考生帶來不必要的風險。

更讓一些家長感到擔憂的是，AI工具的普及可能會加劇志愿填報的“內卷”現象。隨著越來越多的人開始使用并依賴AI工具，那些原本可能被忽視的院校和專業會因為AI的推薦而變得炙手可熱，從而導致錄取分數線和位次的異常波動，這不僅增加了考生填報志愿的難度和不確定性，也可能讓一些原本有機會進入理想院校的考生，因為盲目跟風而錯失良機。

AI做不了價值層面的判斷

歸根到底，志愿填報的本質是“人職匹配”而非“分職匹配”，AI只是一種輔助決策的工具，可以處理“能考上什么”，但“該不該報”“適不適合”這些問題，必須由人來回答。

所謂“分職匹配”，就是把分數當成唯一標尺，在歷年錄取數據中尋找“性價比最高”的學校和專業。“不浪費一分，就是勝利”，這是當前絕大多數AI志愿填報工具的核心邏輯，也是市面上那些“一鍵生成最優志愿”宣傳話術的根基。

但東北師范大學教育學部副部長楊衛安明確指出，所謂“不浪費一分”，“本質上是一種極具誤導性的營銷話術”。從錄取邏輯來看，志愿填報是一個雙向選擇過程，高校錄取分數線的確定與當屆所有考生的成績有關，具有很大不確定性。把分數和院校做機械匹配，看似精確，實則把復雜的人生選擇壓縮成了一道算術題。

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“人職匹配”之所以比“分職匹配”更接近志愿填報的本質，是因為它關注的是分數無法衡量的東西。

如興趣。志愿填報關乎學生的興趣、性格、能力以及未來職業規劃，AI雖然能夠通過大數據分析和算法，快速給出基于分數的可能錄取院校和專業，但它無法深入理解每個學生的獨特性和內在需求。

每個學生的成長背景、興趣愛好、優勢特長都不盡相同，這些因素共同塑造了他們獨特的個性與職業傾向。一個熱愛藝術、富有創造力的學生，可能更適合選擇設計、傳媒等創意類專業，而不是被分數推著去報考一個看似熱門但自己毫無興趣的工科專業。同樣，一個性格沉穩、善于思考的學生，可能更適合從事研究、分析等工作，而不是需要頻繁與人打交道的銷售或公關崗位。

又如動態的職業規劃。職業規劃并不是一次性的，它受個人成長、社會環境、行業趨勢等多種因素的影響。AI雖然能夠預測某些行業的發展趨勢，但它無法預知未來十年甚至二十年后，哪些職業會興起，哪些職業會衰落。

正如華中科技大學教授曹林所言，當下家長缺的不是信息量，而是信息框架，“過去說信息鴻溝在城鄉之間，但今天哪怕是一線城市的家長，面對‘智能科學與技術’‘數字人文’‘智能傳播’這些新專業，同樣是‘小白’”。新專業層出不窮，AI的數據再快，也是基于既往信息的整合，追不上時代的變化速度。

帆書APP創始人樊登則認為，多數家庭花重金購買志愿咨詢，本質上是想買一個“標準答案”，但人生不存在唯一最優解，“AI不應是另一個替你做決定的人，它真正該做的，是把分散的信息整理成更清晰的分析框架，幫助家庭看清問題，再把判斷權交還給考生和家長。”

換言之，AI能做的，更多是信息層面的“降維”。即在海量院校和專業中快速篩選出分數匹配的區間，替代過去翻閱厚重指南書的煩瑣工作。而AI做不了的，是價值層面的判斷，如這個專業適不適合我？這個城市我能不能適應？四年后我想成為什么樣的人？這些問題，算法沒辦法給出答案。

圖源：千問

對此，有人給出了科學使用AI的三個關鍵點：其一是做減法，用AI快速剔除明顯不符合條件的院校，生成初選范圍；其二是做加法，在AI名單基礎上加入個人偏好，如城市、專業興趣、職業規劃等；其三是交叉驗證，不同AI工具的底層算法和數據范圍不同，若是同時使用多種工具比對，分歧較大的結果務必通過官方渠道核實。

算法給出的或許是最合理的方案，但合理未必合情。在分數允許的范圍內，尊重考生的熱愛與選擇，或許比任何一份AI生成的“完美志愿”都更有意義。

畢竟，連幾千塊買來的“一對一”都可能換來一張復讀通知書，AI的“僅供參考”四個字就更不該被輕易忽略了。