AI高考志愿，打辅助尚可，扛大旗欠佳

作者|樟稻 来源|新熵(ID：xinshangxz)

AI已应用于高考志愿填报，但在数据准确性方面存在挑战，需谨慎处理。

在科技迭代飞速的时代，AI已渗透至各行各业，高考志愿填报也不例外。

近期报道指出，随着高考报名人数攀至历史新高，家长与考生对于志愿填报的专业咨询需求亦水涨船高。众所周知，高考志愿填报典型地面临信息不对称的挑战：家长与学生往往难以全面掌握所有高校的教学水平、就业情况等关键数据，因此，他们迫切需要专业的指导以作出明智的选择。

在这种背景下，像张雪峰所提供的高价咨询服务变得尤为重要，即便收费不菲，依旧有众多家长愿意支付高额费用以换取优质的指导。

然而，昂贵的传统咨询服务显然不能满足所有人的需求，特别是对于普通家庭而言。此时，AI技术的引入为高考志愿填报提供了一种新的解决方案。

借助其强大的数据处理能力，AI可以通通过算法模型预测每个学生的院校和专业。从理论上讲，这种方法有望减轻信息不对称的问题，助力学生作出更加客观和科学的决策。百度、阿里等科技巨头的加入，进一步证明了AI在志愿填报领域的巨大潜力和市场重要性。

那么，在AI技术的冲击下，传统的如张雪峰提供的“梦想卡”咨询服务能否抗衡新兴的算法挑战呢？

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当前，AI志愿填报服务市场呈现出混乱局面，主要集中在三大阵营：

首先是由BAT领衔的大型互联网公司，他们利用自有浏览器平台提供AI驱动的志愿填报服务。

其次是一系列基于AI大模型的平台，例如，讯飞星火、通义千问、

抖音豆包、腾讯元宝、360智脑等主流大模型平台。这些平台提供了两类主要服务：用户可以直接将具体问题带到平台上寻求解答，同时，这些平台也配备了众多高考志愿智能助手，提供基于AI的志愿填报建议。

最后一类则是打着AI旗号进行营销的伪AI玩家，他们的服务实际上缺乏真正的AI技术支持。

在AI志愿填报市场中，BAT公司旗下的应用尤为活跃。

以阿里巴巴的夸克浏览器为例，自孵化以来已连续六年免费为高考生和家长提供志愿填报和高考信息搜索服务。2024年，夸克将高考志愿填报功能置于应用图标和主界面显著位置，成为当季的主打功能。

用户通过夸克APP可以方便地输入省市、分数、位次等信息，利用“智能选志愿”功能获得个性化的志愿推荐。这些推荐被分为“可冲击”、“较稳妥”和“可保底”三大类。此外，夸克还根据用户的地理位置、院校类型（如985、211或双一流）和专业偏好，提供进一步的筛选和排序功能，使推荐更符合个人需求。

百度APP在这一领域的操作与夸克类似，也突出了高考志愿的功能。在应用商店中，百度APP的标志显著地加入了高考志愿元素，其详情页同样专注于高考志愿的宣传。

用户通过搜索“高考”即可直接进入专门的高考服务页面。在该页面中，通过大数据和算法模型的分析，百度的AI志愿助手也能提供基于院校或专业的志愿预测，分类同样涵盖可冲击、较稳妥、可保底等选项。

再看第二类玩家。对于AI大模型平台而言，高考志愿填报功能实际上是展示其强大模型处理能力的一种方式。

这些平台通常提供两种互动方式：首先是直接问答模式。用户可以将具体问题带到平台上，例如输入高考地区、考试分数、区域位次、兴趣方向等信息，向大模型提出询问。

基于这些详细输入数据，AI模型能够生成一张详尽的高考志愿信息表，不仅包括推荐的大学和专业，还详细列出了各个选择的录取概率。提问的具体性和详尽程度是关键，因为信息的不同将直接影响模型提供的答案的详细程度和准确性。

其次，为了帮助提问能力较弱的用户，这些平台还提供高考志愿助手工具，即智能体。

以抖音豆包为例，搜索高考志愿，会出现相关智能体，其通常会提供一系列预设的问题方向和提示，帮助用户构造出更加具体和有针对性的问题，使提问过程更加便捷和高效。通过这样的互动设计，AI大模型平台使每位考生都能根据个人情况获得志愿建议。

伪AI玩家则不必多言。根据艾媒咨询发布的《2024年中国高考志愿填报及就业前景大数据分析报告》显示，2023年中国高考志愿填报市场付费规模为9.5亿元，近九成高考生愿意选择高考志愿填报服务。面对如此庞大的市场，出现一些伪AI玩家来蹭热点也属正常现象。

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伪AI玩家带来的后果是显而易见的：每个平台都有自己的一套推荐高校体系，结果是“一千个平台有一千个推荐高校”。这种混乱可能导致考生面临“退档”“滑档”等困境。

那么，真正的AI大模型平台和夸克等平台在填报志愿方面的能力究竟如何呢？

评估夸克和百度APP在AI填报志愿方面的能力时，直接比较两个平台针对相同考生信息提供的录取概率推测是一个实际的方法。

同样，也可以直接对比两个平台提供的“可冲击、较稳妥、可保底”志愿选项区别，这种比较可以揭示每个平台的算法精度和市场定位。

例如，如果你以一个河南理科生，总分550分的信息，在百度和夸克AI高考志愿页面选择相同的学校和专业来模拟，可能会发现两个平台给出的录取概率有显著差异。进一步来看，在“可冲击、较稳妥、可保底”选项中，两个平台推荐的学校也各有不同。

这种差异可能源于多个方面，例如数据源和更新频率，AI模型的准确性很大程度上依赖于所使用的数据的质量和实时性。如果一个平台能够接入更广泛、更新更频繁的数据库，它可能会提供更准确的预测。

也可能是模型算法因素，不同的AI平台可能采用不同的算法或模型来处理相同的数据。一些平台可能使用更先进或更适合特定类型数据的算法，从而提供更精确的预测。

这种差异性带来的问题不可小觑。它可能导致学生和家长在选择时更加迷茫，不知道哪个平台的建议更加可靠。更甚者，如果依赖的数据不全面或者更新不及时，AI的推荐可能会偏离实际，影响学生的未来发展。

以夸克为例，据此前DoNews报道，曾有用户在微博平台上吐槽夸克APP在填报高考志愿中的问题，表示使用该APP填报志愿时出现滑档现象。

有网友表示，尽管很多博主推荐夸克APP，但他建议仅供参考，尤其是刚实行新高考制度的地区。他弟弟去年全程使用夸克APP，最终滑档，尽管他已经根据夸克的推荐填报了多所保底学校，但网友提醒大家在使用夸克APP时要多加注意，以免浪费分数。

另有网友吐槽，报志愿时千万别用夸克APP，因为非常不准，容易滑档。建议使用学校发的报考指南书，尽管书很厚，但更值得认真研究。

可见，相较于真人咨询，夸克们的AI志愿填报更像是“数据黑盒”，只是基于公开数据进行测算，容易出现未知变量。考生可以将其作为弥补信息差的参考工具，但对其准确性和实用性需要保持谨慎态度。

那么风头正盛的AI大模型平台呢？

结果也不太理想，其在志愿填报问答上更容易出现差错。经过验证发现，使用假定的考生数据进行问答后，再通过夸克和百度APP高考志愿功能查证，发现其推荐的学校容易出现较低录取概率，明显不准。

以文心一言为例，以“河南理科考生，高考分数550分，推荐三个大学志愿”的问题问答，单纯的大模型会给出上海体育大学、浙江财经大学、河南财经政法大学三个大学志愿选项，用同样的考生数据查看夸克APP的高考志愿数据，发现上海体育大学的录取概率为35%，浙江财经大学的录取概率只有1%。

其原因在于，这些AI大模型的回答本质上是自发生成的，不像夸克和百度APP等特定高考志愿平台具备一套完善的高考数据。AI大模型的算法完全没有针对高考志愿填报进行专门设计，训练数据和评估方式也不够精确，自然无法应对高考志愿填报的复杂性。

总之，虽然AI在高考志愿填报中展现出巨大潜力，但它并不能完全替代传统的人工咨询服务。目前，最佳的方法可能是结合AI的数据分析能力和人类顾问的经验判断。

对于AI服务提供商来说，不断完善数据源的广度和深度、优化算法的准确性是未来发展的关键。

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在对高考志愿填报类产品进行研究时，我们发现这些应用的服务内容大同小异，大多数都能免费提供院校信息、招生数据、性格测试等基础服务。

然而，一旦需要个性化的志愿填报服务，就必须开通相应的VIP才能解锁所有功能，价格从几十元到几百元不等。

值得注意的是，夸克和百度APP提供的免费AI志愿填报功能，实际上不逊色于这些付费产品。除了不需要付费外，近段时间以来，大厂在这方面的宣发力度也毫不逊色，这一点值得进一步研究。

从这个角度来看，大厂推出AI高考志愿填报服务的策略，实际上是一种品牌推广和扩大市场影响力的手段。这种服务不仅仅是提供一个工具，更是在潜移默化中塑造和强化其品牌形象，将自己定位为创新先锋和可靠帮手。

通过提供AI志愿填报服务，大厂能够接触到一个庞大的潜在用户群体——高考生及其家庭。这是一个在人生关键阶段需要做出重大决策的群体，他们对能提供帮助的工具和服务高度敏感。在这一过程中，大厂不仅作为一个工具提供者出现，更是作为教育和技术领域的领导者，增强了公众对品牌的信任和依赖。

而AI志愿填报服务作为一项科技服务，有效展示了大厂在AI和大数据处理方面的技术实力。这种技术展示有助于提升企业的科技形象，吸引更多对高科技感兴趣的用户，尤其是年轻一代及其家庭。通过这种方式，大厂不仅在消费者心中树立了创新和先进的形象，还可能吸引未来的人才或潜在的商业合作伙伴。

此外，通过参与教育领域，尤其是涉及未来发展决策如高考志愿填报的环节，大厂能够在社会层面扩大其影响力。在提供帮助的同时，也在不断强化品牌与“负责任”、“信赖”等积极形象的联系。这种品牌形象的塑造有助于在竞争激烈的市场中保持领先地位。

显然，高考不仅是一个重要的教育节点，更是一个巨大的流量入口。

夸克、百度等大厂正是看中了这一点，通过提供免费且高质量的志愿填报服务，吸引大量用户，增加平台的用户黏性和流量。这种策略不仅有助于短期内提升平台的用户活跃度，更在长期中为大厂品牌的深度认知和用户信任打下坚实基础。

这种策略的深远影响，可能在未来数年内逐渐显现，成为企业竞争策略的一个重要组成部分。

编者按：本文转载自微信公众号：新熵(ID：xinshangxz)，作者：樟稻