这几天，高考成绩陆续公布，志愿填报成了1290万考生家庭的“重中之重”。
但6月25日，央视一则调查报道撕开了高考志愿填报行业的遮羞布：那些标榜“十年资深”“教授级顾问”的所谓“高报师”，可能上岗还不到60天；那些吹嘘“量身定制、精准匹配”的一对一服务，实际操作竟是打开某款AI志愿填报工具，输入考生信息，让系统自动生成方案，再套个精美封面，加价卖给家长。
该报道迅速引爆全网，“花上万元请来的规划师，开口全靠AI念稿”登上热搜。电商平台顺势被扒出灰色链条——400元就能买到“高考志愿规划师资格证”。教育部紧急发布提醒：警惕高价“志愿规划师”陷阱。
可问题来了：连付费的“一对一”都如此经不起推敲，那随着AI技术爆发式增长而密集登场的免费志愿填报工具，真的更值得信赖吗？
过度依赖AI，可能酿成更大风险
把时间拉回到6月上旬，一个前所未有的现象悄然浮现——考生分数还没出来，AI已提前“抢占考场”。
6月10日前后，阿里千问、腾讯元宝、百度文心一言、字节豆包四大平台集中发力：千问推出国内首个覆盖考后全流程的高考志愿填报Agent；腾讯元宝联合QQ浏览器上线“元宝高考通”；百度将高考模块深度嵌入文心助手；豆包同步开放志愿填报功能。四款产品不约而同选择完全免费开放。
而过去，高端志愿填报服务动辄数千甚至上万元。
有的按咨询师资历收费，倚仗多年一线经验与专业积淀，为学生定制个性化路径；有的依托大数据建模，整合历年招生计划、投档线、位次、专业热度等多维信息，生成动态推荐组合。
如今，AI以零成本完成同类任务，让这门曾依赖信息差获利的生意，首次具备了公共产品的属性。
锌刻度实测发现，主流AI工具操作逻辑高度趋同：用户输入所在省份、选科组合、预估分数，再勾选院校偏好（如是否接受民办/中外合办）、专业倾向（如偏理工/重人文），系统随即输出“冲—稳—保”三类院校清单，并附带历年录取位次、趋势图及就业前景简析。
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图源：元宝高考通
其中，千问将志愿填报拆解为从考后首日至提交截止的全周期任务链，用结构化方式帮考生建立理性认知；其新一代Agent还能识别考生的生活习惯、地域偏好、性格画像、职业倾向等隐性需求；腾讯元宝定位为“高考咨询师Agent”，基于混元大模型支持自然语言多轮对话，志愿规划从单次查询升级为持续交互与动态优化；百度引入真人专家审核机制，在AI生成报告后由行业资深教师复核，并强化“可解释性”，不仅给出结果，更同步呈现推荐依据；豆包则从“位次定位—地域适配—发展路径”三层逻辑展开推演，更贴近真实决策链条。但其推荐专业数量有时高达28个，选项过于宽泛，反而增加二次筛选负担。
社交平台上的真实反馈，进一步揭示了AI工具的实际表现：
“我拿AI帮孩子填志愿，它给的往年院校录取位次常有偏差，最后还得自己挨个查官网数据。AI真正有用的是自动整理表格、汇总数据，再反向提醒我有没有漏掉符合条件的学校——但这一步必须人工复核，因为有些AI推荐的专业，压根不在我们省招生。”
“千万别迷信AI。想想看，千问公开披露使用人数已破千万，如果大量考生同时采纳AI生成方案、批量填报同一组院校，原本冷门的学校今年突然爆火，投档线飙升数万名次，‘保底’变‘滑档’，后果不堪设想。”
“AI干的是信息搬运，核心依据仍是历史分数线。可考生人数年年不同、试卷难度起伏不定。比如今年550分和去年550分，含金量可能天差地别。志愿填报看的从来不是绝对分数，而是相对位次。分数每年浮动，位次才是锚点——这点AI不会主动提醒你。”
试用之后，公众对AI志愿工具的态度日趋审慎。
一方面，人们惊叹于它的高效与普惠。
能在秒级内处理数万条招生数据，输出初步匹配方案，这种能力远超传统人工咨询效率。尤其对信息渠道有限、填报经验匮乏的家庭而言，AI提供了低门槛、零成本的新选择。
图源：小红书
另一方面，也清醒认识到它的硬伤。
例如在预测院校投档位次时存在固有误差，当考生规模、试题难度、政策调整等变量叠加，误差会被显著放大，直接抬高滑档风险。
更令部分家长忧心的是，AI普及或将加剧志愿填报的“羊群效应”。
一旦大量用户依赖同一套算法推荐，原本小众的院校或专业可能因高频曝光而热度骤升，导致录取位次异常跃升。这不仅扰乱正常招录秩序，也可能让本有机会稳进理想高校的考生，因盲目跟风而错失关键机会。
AI无法替代价值判断
归根结底，志愿填报的本质是“人与职业的适配”，而非“分数与专业的机械对应”。AI只是辅助决策的工具，能回答‘我能上哪儿’，却无法回答‘我该去哪’‘我适合什么’。
所谓“分职匹配”，是以分数为唯一标尺，在历史数据中寻找“性价比最高”的院校与专业。“一分不浪费，就是最优解”——这正是当前多数AI工具的设计逻辑，也是“一键生成黄金志愿”营销话术的底层依据。
但东北师范大学教育学部副部长杨卫安直言，所谓“一分不浪费”，“本质是极具误导性的商业话术”。高校录取线取决于全体考生的整体表现，具有天然不确定性。将复杂的人生选择简化为一道算术题，看似精确，实则削足适履。
图源：淘宝
为什么“人职匹配”更贴近志愿填报本义？因为它关注分数之外的关键维度。
比如兴趣。志愿关乎学生的内在驱动力、性格特质、能力优势与长期职业愿景。AI虽能调取海量数据，快速筛出分数匹配的院校与专业，却无法感知一个少年对绘画的痴迷、对编程的直觉、对社会议题的热忱。
每个学生的成长土壤、兴趣图谱、天赋禀赋各不相同。一个擅长视觉表达、思维跳跃的学生，或许更适合艺术设计或数字媒体方向，而非被分数牵引着报考热门但毫无热情的计算机专业；一个逻辑缜密、乐于钻研的学生，可能更适合科研或数据分析类岗位，而非被迫进入强社交属性的营销或公关领域。
再如动态演进的职业规划。职业选择并非一锤定音，它随个人成长轨迹、社会技术变革、产业周期波动而持续演化。AI可以分析当下就业趋势，却无法预判十年后哪些新职业将崛起，哪些传统岗位将消亡。
正如华中科技大学教授曹林所指出：今天家长缺的不是信息量，而是理解信息的框架。“过去信息鸿沟在城乡之间，如今哪怕一线城市父母，面对‘智能科学与技术’‘数字人文’‘计算传播学’等新兴专业，同样一头雾水。”新专业迭代速度远超AI数据更新节奏，再快的算法，也追不上时代的步伐。
帆书APP创始人樊登则强调：多数家庭重金购买志愿咨询，本质是渴望一个“标准答案”。但人生没有唯一最优解。“AI不该成为替你拍板的‘第二家长’，它真正的价值，是把碎片化信息整合成清晰的认知框架，帮家庭看清选项背后的逻辑，最终把选择权交还给考生与家人。”
换言之，AI擅长的是信息层面的‘降维打击’——在数以万计的院校与专业中，快速划定分数可及的初筛范围，取代过去翻阅厚达数百页《招生指南》的繁琐过程。但它做不了的，是价值层面的抉择：这个专业是否契合我的热爱？这座城市能否承载我的生活想象？四年后的我想活成什么模样？这些问题，算法无解。
图源：千问
对此，业内建议科学使用AI应把握三个原则：
一是做减法——用AI快速剔除明显不符条件的院校，缩小初选池；
二是做加法——在AI推荐名单基础上，叠加家庭真实诉求：城市偏好、学科兴趣、家庭资源、实习便利性等；
三是交叉验证——不同工具的数据源、算法权重各有侧重，若多平台结果差异显著，务必通过省级教育考试院官网、高校招生网等权威渠道复核。
算法能给出最理性的方案，但理性不等于合理，更不等于合情。在分数允许的区间内，尊重考生的真实意愿与内心声音，远比一份AI生成的“完美志愿表”更有生命力。
毕竟，连花费数千元购买的“一对一”服务，都可能换来一张复读通知单，AI界面上那行小小的“仅供参考”，就更不该被轻易忽略。
本文来自微信公众号 “锌刻度”（ID：znkedu），作者：孟会缘，36氪经授权发布。
