【量子位 2026年1月23日讯】AI正在重塑高校招生生态。美国弗吉尼亚理工、加州理工等多所高校近期纷纷引入人工智能参与招生流程，通过“人机协同”模式审阅申请文书、分析成绩单，不仅将录取结果发放时间提前一个月，还累计节省数千小时人工工作量。这一变革既缓解了申请人数激增带来的审核压力，也引发了关于录取公平性、学生创造力培养的广泛讨论，标志着AI正式渗透高等教育核心决策环节。
背后驱动因素清晰明确：随着SAT/ACT考试改为可选项目，美国高校申请门槛降低，申请人数呈爆发式增长。以弗吉尼亚理工大学为例，2025年秋季招生收到超5.7万份申请，对应20余万份短文写作题，传统人工审阅模式已难以承载如此庞大的工作量。
一、AI招生怎么运作？人机协同成主流模式
当前高校AI招生主要聚焦文书审阅、成绩单分析等核心环节，采用“AI辅助+人工决策”的协同机制，避免技术完全替代人类判断。
1. 文书审阅：人机评分双向校验
弗吉尼亚理工大学采用“一人一机”评分模式，每篇申请短文由一名招生官和AI分别打分。若两者评分存在分歧，再邀请第二名招生官介入仲裁，既保证审核效率，又降低单一判断的偏差风险。这种模式已帮助该校节省约8000小时人工工时，成为AI招生的典型案例。
2. 多场景延伸：成绩单分析与防作弊检测
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佐治亚理工学院用AI审核转学生成绩单，同时开发数据分析工具，结合历史录取数据和人口普查信息，预测学生可能获得的助学金金额，提升招生服务精准度；
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加州理工学院推出视频面试平台，AI会先分析学生提交的科研论文，再生成针对性问题，学生需通过视频作答，以此防范过度依赖AI代写申请材料的行为。
3. 明确使用边界：高校划定AI使用红线
多所高校已出台规则规范AI使用，避免技术滥用。布朗大学允许学生用AI检查拼写和语法，但要求简答题和申请材料必须原创；康奈尔大学则明确禁止AI代写文书、机器翻译文书及生成作品集图片等行为。
二、效率之外的隐忧：公平性与多样性面临挑战
尽管AI招生的效率优势显著，但专家学者纷纷警示潜在风险，核心争议集中在公平性、算法偏见和教育导向三大层面。
1. 算法偏见可能加剧教育鸿沟
AI模型基于历史数据训练，可能隐含对特定背景、措辞风格学生的偏好。麻省理工学院经济学教授达龙·阿西莫格鲁指出，若多所高校采用同款AI模型，可能导致录取标准趋同，只青睐“标准模板”学生，扼杀高校多元化特质。更值得担忧的是，经济条件优渥的学生可能借助更先进的AI工具优化申请材料，进一步拉大教育不平等。
2. 扼杀创造力：奖励标准化表达
纽约大学AI伦理研究教授梅雷迪思·布鲁萨尔直言，AI评估文书本质是奖励符合算法预期的标准化表达，与培养学生独立写作能力、鼓励个性表达的教育初衷背道而驰。这种导向可能让学生刻意迎合AI偏好，而非真实展现个人特质。
3. “AI选AI”困境浮现
招聘领域“AI筛简历、求职者用AI应对”的循环已蔓延至招生场景。部分学生借助AI代写或优化申请材料，导致招生官用AI审阅的内容可能本身就是AI生成的，形成“AI选AI”的尴尬局面，让招生选拔失去原本的意义。
三、行业共识：AI是工具，而非决策者
面对争议，高校和专家普遍认为，AI应定位为招生辅助工具，而非替代人类做最终决策。
弗吉尼亚理工大学招生管理副教务长胡安·埃斯皮诺萨强调，人类在招生决策中仍占据主导地位，AI仅用于加速材料审阅和辅助内容总结，核心录取判断仍由招生官完成。这种“技术辅助+人文把关”的模式，被认为是平衡效率与公平的可行路径。
教育界普遍认同，招生选拔不仅是对成绩和文书的评估，更是对学生潜力、个性特质和适配度的综合判断，这些维度的考量仍需依赖人类的经验和共情能力，无法被AI完全替代。
结语：AI招生是趋势，更是对教育本质的考验
AI进入招生办是技术发展的必然结果，它有效解决了申请量激增带来的效率难题，为高校招生提供了新的解决方案。但教育的核心是“育人”，招生作为人才选拔的第一道关口，公平性和多样性远比效率更重要。
未来，AI招生的发展方向不应是追求技术替代，而是通过算法优化减少偏见、明确使用边界、强化人工把关，让技术更好地服务于教育公平的目标。如何在效率与公平之间找到平衡点，既发挥AI的技术优势，又坚守教育的本质初心，将是所有高校面临的共同课题。
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