图源：千问

用AI填志愿，像在开盲盒？

撰文/ 孟会缘

编辑/ 陈邓新

排版/ Annalee

这几天，高考分数陆续出炉，志愿填报成了1290万考生家庭的“头等大事”。

然而，央视在6月25日发布的一则调查报道，揭开了高考志愿填报行业背后的重重乱象。原来那些自称“十年名师”“教授级别”的高报师，可能入职还不到两个月；那些号称“个性化定制”的一对一方案，核心生产力竟然是打开AI志愿填报工具，输入考生信息，让AI免费生成，再换个封面卖给家长。

该报道迅速引发舆论海啸，“花万元请的高报师，开口全靠AI念稿”冲上热搜。电商平台上，400元即可购买“高考志愿规划师证书”的灰色产业链也被连带曝光。教育部随即发布预警：谨防天价“志愿规划师”忽悠。

问题是，付费的“一对一”服务尚且如此不靠谱，那些随着AI技术井喷而猛刷存在感的免费AI志愿填报工具，能做得更好吗？

迷信AI或许就是灾难

把时间线往前拨，其实出现了一个前所未有的景象——考生还没出分，AI就已经开始抢人了。

6月10日前后，阿里千问、腾讯元宝、百度文心、字节豆包四家大厂纷纷出手：千问上线国内首个全周期高考志愿填报Agent；腾讯元宝联合QQ浏览器推出“元宝高考通”；百度把高考模块直接嵌进文心助手；豆包同步开放志愿填报能力。几款产品无一例外，全部选择免费开放。

在过去，高端志愿填报服务的价格动辄成千上万元。

其中，有些是按咨询师资历定价，凭借多年的行业经验和深厚的专业知识，为学生量身定制志愿填报方案；有些是用大数据系统筛选，通过收集和分析历年来的高考相关多维度数据，为考生推荐最合适的志愿组合。

而当下，AI做同样的事却是免费的，使得这门信息差的生意，第一次开始变成公共品。

锌刻度测试后发现，这类产品形态大体相似：用户输入省份、科目组合、高考成绩，再设置院校类型和专业偏好等，AI便能生成“冲、稳、保”三档推荐清单，附上历年录取分数线、排名走势和专业就业分析。

图源：元宝高考通

其中，千问将志愿填报拆解为从考后第一天到提交志愿的完整流程，用结构化手段帮助考生建立理性认知，新一代Agent还能捕捉考生的生活偏好、地域选择、性格特质、职业倾向等细节需求；腾讯元宝定位“高考咨询师Agent”，依托腾讯混元大模型，支持多轮自由对话。考生可随时追问、动态调整，志愿规划从“一次性查询”变成“持续沟通和优化”；百度引入真人专家背书机制，AI生成志愿报告后，再通过行业专家审核认证。同时强调“解释能力”，除推荐结果外，系统还会同步展示推荐逻辑；豆包从“位次、地域、发展方向”三层推导，比较贴近真实填报决策链路。不过推荐的专业有时多达28个，选择铺得太开，考生可能反而需要重新抉择。

网络上的相关分享，则为外界提供了更多有效反馈：

“我用AI来帮孩子填志愿，提供的数据（比如院校往年录取排位）经常不对，后面还是自己一个个查的，只能叫AI做表格和数据汇总，再推荐下有没有我统计漏的院校，然后自己去复核，这个必须去做，因为我发现有时候AI推荐的院校相关专业，根本就不在我们那里招人。”

“不能迷信AI，试想一下，千问公布的使用人数已经过千万了，如果这么多人全都选择一键生成并且同步加到志愿表，让某些往年低投档线的院校在今年的报考人数激增，录取位次直接暴涨数万人，那原本保底的学校可能直接冲不上了，滑档风险翻倍，这简直是灾难级别的决策。”

“AI工具做的是信息整合，大多基于往年分数线给建议，但考生人数每年在变、试卷难度每年也不一样。比如今年的550分和去年的550分，可能根本不是一个概念。同样的分数，能上的学校差好几个档次。志愿填报看的从来不是分数，是位次。每年的分数换算成位次才是核心参考依据，AI不会主动告诉你这些的。”

显然，在试用之后，不少人对AI志愿填报工具的印象变得复杂起来。

一方面，他们惊叹于AI技术的强大与便捷。能够在短时间内处理海量的数据，并给出相对合理的志愿推荐方案，这种效率是传统人工咨询难以比拟的。尤其是对于那些对志愿填报流程不熟悉、信息获取渠道有限的考生和家长来说，AI工具无疑提供了一种全新的、低成本的选择。

图源：小红书

另一方面，他们也深刻体会到了AI工具的局限性。比如，AI工具在预测院校录取分数线和位次时，存在一定的误差和不确定性，尤其是在考生人数、试卷难度、限招门槛等关键因素发生变化的情况下，这种误差可能会被放大，给考生带来不必要的风险。

更让一些家长感到担忧的是，AI工具的普及可能会加剧志愿填报的“内卷”现象。随着越来越多的人开始使用并依赖AI工具，那些原本可能被忽视的院校和专业会因为AI的推荐而变得炙手可热，从而导致录取分数线和位次的异常波动，这不仅增加了考生填报志愿的难度和不确定性，也可能让一些原本有机会进入理想院校的考生，因为盲目跟风而错失良机。

AI做不了价值层面的判断

归根到底，志愿填报的本质是“人职匹配”而非“分职匹配”，AI只是一种辅助决策的工具，可以处理“能考上什么”，但“该不该报”“适不适合”这些问题，必须由人来回答。

所谓“分职匹配”，就是把分数当成唯一标尺，在历年录取数据中寻找“性价比最高”的学校和专业。“不浪费一分，就是胜利”，这是当前绝大多数AI志愿填报工具的核心逻辑，也是市面上那些“一键生成最优志愿”宣传话术的根基。

但东北师范大学教育学部副部长杨卫安明确指出，所谓“不浪费一分”，“本质上是一种极具误导性的营销话术”。从录取逻辑来看，志愿填报是一个双向选择过程，高校录取分数线的确定与当届所有考生的成绩有关，具有很大不确定性。把分数和院校做机械匹配，看似精确，实则把复杂的人生选择压缩成了一道算术题。

图源：淘宝

“人职匹配”之所以比“分职匹配”更接近志愿填报的本质，是因为它关注的是分数无法衡量的东西。

如兴趣。志愿填报关乎学生的兴趣、性格、能力以及未来职业规划，AI虽然能够通过大数据分析和算法，快速给出基于分数的可能录取院校和专业，但它无法深入理解每个学生的独特性和内在需求。

每个学生的成长背景、兴趣爱好、优势特长都不尽相同，这些因素共同塑造了他们独特的个性与职业倾向。一个热爱艺术、富有创造力的学生，可能更适合选择设计、传媒等创意类专业，而不是被分数推着去报考一个看似热门但自己毫无兴趣的工科专业。同样，一个性格沉稳、善于思考的学生，可能更适合从事研究、分析等工作，而不是需要频繁与人打交道的销售或公关岗位。

又如动态的职业规划。职业规划并不是一次性的，它受个人成长、社会环境、行业趋势等多种因素的影响。AI虽然能够预测某些行业的发展趋势，但它无法预知未来十年甚至二十年后，哪些职业会兴起，哪些职业会衰落。

正如华中科技大学教授曹林所言，当下家长缺的不是信息量，而是信息框架，“过去说信息鸿沟在城乡之间，但今天哪怕是一线城市的家长，面对‘智能科学与技术’‘数字人文’‘智能传播’这些新专业，同样是‘小白’”。新专业层出不穷，AI的数据再快，也是基于既往信息的整合，追不上时代的变化速度。

帆书APP创始人樊登则认为，多数家庭花重金购买志愿咨询，本质上是想买一个“标准答案”，但人生不存在唯一最优解，“AI不应是另一个替你做决定的人，它真正该做的，是把分散的信息整理成更清晰的分析框架，帮助家庭看清问题，再把判断权交还给考生和家长。”

换言之，AI能做的，更多是信息层面的“降维” 。即在海量院校和专业中快速筛选出分数匹配的区间，替代过去翻阅厚重指南书的烦琐工作。而AI做不了的，是价值层面的判断，如这个专业适不适合我？这个城市我能不能适应？四年后我想成为什么样的人？这些问题，算法没办法给出答案。

图源：千问

对此，有人给出了科学使用AI的三个关键点：其一是做减法，用AI快速剔除明显不符合条件的院校，生成初选范围；其二是做加法，在AI名单基础上加入个人偏好，如城市、专业兴趣、职业规划等；其三是交叉验证，不同AI工具的底层算法和数据范围不同，若是同时使用多种工具比对，分歧较大的结果务必通过官方渠道核实。

算法给出的或许是最合理的方案，但合理未必合情。在分数允许的范围内，尊重考生的热爱与选择，或许比任何一份AI生成的“完美志愿”都更有意义。

毕竟，连几千块买来的“一对一”都可能换来一张复读通知书，AI的“仅供参考”四个字就更不该被轻易忽略了。