近日,，隨著各地高考分?jǐn)?shù)公布,，多個(gè)AI大模型表示可以幫助考生和家長填報(bào)志愿,。在社交平臺(tái)上,，也出現(xiàn)了很多分享用AI填志愿的帖子,，有的還打出“保證錄取”“獨(dú)家內(nèi)部數(shù)據(jù)”等旗號(hào),。不少網(wǎng)友對此半信半疑：用大模型填志愿,，真的靠譜嗎？

查分后,，許多考生對志愿填報(bào)環(huán)節(jié)感到困惑。面對互聯(lián)網(wǎng)上的海量信息,，如何梳理出真正適合自己的參考內(nèi)容,，篩選出目標(biāo)院校和專業(yè)？在平行志愿等報(bào)考模式下,，怎樣構(gòu)建出層次合理的志愿“矩陣”,，避免錯(cuò)過心儀院校、報(bào)考滑檔等失誤,？對于這些需求,，AI大模型確實(shí)在一定程度上能發(fā)揮輔助作用。例如,，大模型可以在短時(shí)間內(nèi)高效整合信息,，免去考生和家長四處翻閱,、整理信息之苦，大大提升報(bào)考效率,。

然而，AI大模型存在數(shù)據(jù)缺陷和真實(shí)性存疑等問題,，未必能涵蓋所有重要考量因素,。對考生和家長來說，保持自我決策的主體性才是更加審慎的態(tài)度,。AI大模型的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性直接影響最終結(jié)論,。專業(yè)人士多次提醒AI幻覺問題的風(fēng)險(xiǎn)，即模型生成的內(nèi)容與現(xiàn)實(shí)世界事實(shí)或用戶輸入不一致的現(xiàn)象,。具體到AI志愿填報(bào),，一方面，一些大模型的分析結(jié)論看似條理清晰,，但引用數(shù)據(jù)可能不權(quán)威,、真實(shí)性存疑，甚至系統(tǒng)“胡編亂造”,。另一方面,，其梳理的信息可能與考生真實(shí)需求不匹配。全然基于往年數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷,，沒有充分考慮到考試難度,、分?jǐn)?shù)及排名對應(yīng)關(guān)系等變化，從而造成結(jié)論偏差,。AI幻覺的存在使得一些志愿填報(bào)建議表面看來似乎頗具說服力,，實(shí)則根本經(jīng)不起推敲?？忌坏?bào)考問題全部交由AI“代勞”,，便很可能造成決策偏差。

AI大模型“投喂”內(nèi)容的局限性也可能導(dǎo)致決策不夠全面,。由于一些老牌院校,、傳統(tǒng)專業(yè)的資料及數(shù)據(jù)較多，大模型可以充分抓取學(xué)習(xí),，相關(guān)決策相對更可靠,、更具參考性。而新設(shè)大學(xué),、新設(shè)專業(yè)的數(shù)據(jù)不多,，公開信息有限，大模型難以就學(xué)?；?qū)I(yè)給出準(zhǔn)確評判,，從而使考生錯(cuò)過一些有潛力,、立足前沿領(lǐng)域的新興高校。此外,，AI大模型在提出志愿填報(bào)建議時(shí)更多基于錄取分?jǐn)?shù),、專業(yè)前景、就業(yè)數(shù)據(jù)等客觀指標(biāo),，但個(gè)人選擇還會(huì)受到個(gè)性,、地理位置偏好、興趣點(diǎn)等主觀因素的影響,。如果只是一味輕信AI判斷,，便很容易忽略對主觀偏好的審視。

可見,，盡管AI大模型日漸強(qiáng)大,，但目前還難以完全委以“志愿決策”的重任?？忌图议L應(yīng)理解大模型的運(yùn)行邏輯,，對其功能優(yōu)勢及局限性做到心中有數(shù)，才能善用工具,、合理使用,，作出真正適合自己的明智決策。在參考大模型建議時(shí),，可以注意查看其引用表述是否斷章取義,、相關(guān)數(shù)據(jù)來源是否權(quán)威，并通過人工查驗(yàn)等方式多方驗(yàn)證,。面對市面上多種AI大模型,，考生和家長不妨多加對比，篩選出相對可靠的參考工具,，特別是對那些打著“保證錄取”等旗號(hào),、涉嫌夸大宣傳或偷換概念的平臺(tái)說“不”。

學(xué)校和有關(guān)部門也應(yīng)正視家長及考生的報(bào)考需求,，通過開放新生常見問題答疑,、組織校友交流活動(dòng)等，盡量減少信息不對稱引發(fā)的焦慮,，讓考生更加從容地進(jìn)行志愿填報(bào),。