文章核心观点 - AI技术正被美国高校应用于招生审核流程 通过“AI+人工协同”模式显著提升效率并节省大量人工工时 但同时也引发了关于选拔公平性、算法偏见以及可能扼杀校园多样性的广泛质疑 [1][4][13][15] AI在招生与招聘领域的应用现状 - 美国弗吉尼亚理工大学在2025年秋季招生中引入AI评审学生申请材料 直接节省了约8000小时人工工作量 并使录取结果发布时间比往常提前了一个月 [1][13] - 除高等教育外 AI选拔早已渗透至企业招聘环节 例如联合利华等公司使用AI系统分析面试者的视频表现以决定录用 [4][5] 驱动AI应用的核心因素 - 美国众多高校将SAT/ACT考试改为可选项目 导致申请门槛降低 申请人数爆发式增长 给招生部门带来巨大工作压力 [7][8] - 以弗吉尼亚理工大学为例 其2025年秋季计划招收约7085名新生 却收到了超过5.7万份申请 每份申请包含四篇短文 总计产生超过20万份待审阅文书 且通常需经多位人类阅卷员交叉评审 工作量极大 [8][9][10] AI评审模式的具体运作与潜在风险 - 弗吉尼亚理工大学采用“AI+人工协同”模式 每篇申请文章由一名人类和AI分别评分 若不一致则由第三位审核员再次打分 [13] - 有专家指出 过度依赖同一种AI模型进行决策存在风险 因为模型基于历史数据训练 可能带有喜好偏见 倾向于选择特定背景或措辞风格的“成功样本” 从而可能排除不符合该“标准模板”的考生 扼杀校园多元化 [15] - 使用AI评估作文可能导致学生迎合算法偏好 使用特定格式以获取高分 这与教育中希望学生在写作中展现的真实特质背道而驰 [17] 申请者方的应对与“AI对抗AI”现象 - 面对AI评审 学生也开始利用AI工具辅助或生成申请材料 例如布朗大学仅允许使用AI检查拼写和语法错误 要求简答题原创 但“AI选AI”的情况仍可能出现 [19] - 此现象与企业招聘中的“AI面AI”情况相似 即应聘者使用AI面试模拟器生成符合算法审美的标准答案来应对AI面试系统 [17]