AI填报高考志愿：降低成本还是割韭菜？数据与事实揭秘
填写高考申请表一直是令考生和家长头疼的问题。我们职场人也经常会头痛。我们只希望能够建设自己的“山河大学”，充分满足用户的要求：地处发达城市，有清北水平，有考生喜爱的所有专业。最重要的是它只有文科和理科。大学成绩！如今，人工智能（AI）想到家长想要什么、考生想要什么、用户喜欢什么：“输入你的选科、分数、城市、专业，一键确定你的高考申请！”太酷了！
这是欺骗还是客观事实？
本文旨在用数据、事实和逻辑来证明：人工智能填报申请到底是一种降低成本、提高效率的方式，还是一种割韭菜的新噱头？它是有帮助还是造成麻烦？
有些推理可能有点烧脑，没有专业基础的读者可以直接看结论。
因为工作的原因，老熊可以说是最早使用数据库来指导志愿者申请的人之一。说到将人工智能与高考咨询结合起来，老熊不能说他是最早的，但他也可以说是最早利用这一点的人。所以，我在这方面有一定的发言权——请解释一下：老熊使用的是谷歌旗下公司的正版版本，而不是网上的各种山寨版本。
首先我要说的功能确实很强大。在某些方面，它们的力量强大到你无法想象。它们太强大了，让你瞬间感觉自己就是全能的“上帝”：一键点击，世界我拥有！
比如我们有几千个专业，很多专业我们连名字都没有听说过，更不用说学什么，学什么，是不是天坑。然而，这不是问题。它可以非常专业地给您全面、客观的正确答案。你可以一探究竟，而且永远不会厌倦。
例如，今年有考生参加中南大学综合评价，被“信息管理与信息系统专业”录取。但他并不知道这是一个魔法专业，犹豫着要不要学习。
所以我转向：
“它是管理科学与工程学科下的一个交叉学科领域，侧重于企业信息系统的管理与设计。本专业致力于培养具有良好计算机科学理论知识、管理科学理论知识、信息系统开发的学生。该专业通常包括以下主要内容：
信息系统理论：包括信息系统分析与设计、数据库管理、数据结构、操作系统、软件工程等。
信息管理：包括信息资源管理、知识管理、电子商务、网络安全等。
业务和管理知识：包括企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）、项目管理等。
计算机科学：包括编程、数据科学、人工智能、网络技术等。
业务数据分析：包括统计分析、数据挖掘、大数据分析等。
技术应用：包括云计算、移动应用开发、物联网、区块链等最新技术的应用。
毕业生一般可以在企事业单位、政府部门、研究机构等领域找到相关工作，如成为信息系统分析师、项目经理、IT顾问、数据库管理员等。
……”
各方面都符合应聘者的要求，所以我就愉快地去了。
然而，世界上并没有万能的上帝。例如：上帝不可能创造出一块连他都举不起来的大石头——如果他创造了它，但他却举不起那块大石头，也证明上帝不是万能的。
这是逻辑上著名的“悖论”，有些人用它来反驳上帝的存在。
扯远了，我们回到主题。我们用它来做高考咨询，发现它对知识综合题特别有效，但在推荐什么分数去哪所大学方面不太靠谱。尝试了这么多次，我不得不失望地叹息：太热了！
然而，考生家长最大的兴趣恰恰是人工智能（AI）的应用！
因此，百度、腾讯、网易、知乎、联通；夸克……都开始用AI来志愿填申请，大规模收获流量和粉丝，并以此构建相应的商业模式。
至于有多少是靠谱的，又不符合候选人的特点，那就只有魔鬼知道了！反正如果出错了，也不用对用户负责。
●根据个人经验谈谈AI志愿者项目。
◎如果你说你有600分，它会一口气推荐所有最好的大学给你，包括清华大学和北大——比我们一些家长和考生更大胆、更有野心。 ！
问：今年湖南高考分数在580分左右，选的科目是物理、化学、生物，湖南以外还有哪些大学可以选？
建议：
https://img1.baidu.com/it/u=1112252698,3502961422&fm=253&fmt=JPEG&app=138&f=JPEG?w=921&h=500
“清华大学、复旦大学、上海交通大学、浙江大学、南京大学、中国科学技术大学、西安交通大学、武汉大学、同济大学、南开大学、东南大学、天津大学、重庆大学、西北工业大学。”
如果你按照上面的建议填写你的申请，很有可能只有一种结果：滑倒！
◎我们把分数降低一点，看看推荐的选择会不会更靠谱？
问：“我在湖南高考得了498分，选的科目是物理、生物、地理。我想在本省或周边地区上学，专业是电子信息。请推荐15所大学。” ”
方案：
》湖南地区：湖南大学、长沙理工大学、湖南师范大学、湖南工业大学、湖南科技大学、湖南农业大学、湖南中医药大学、湖南工程学院、湖南城市学院、长沙学院；周边地区：武汉工程大学（湖北）、广东工业大学（广东）、江西科技大学（江西）、武汉科技大学（湖北）、广东海洋大学（广东）”。
对比省考机关公布的录取线进行核实：其中，12所院校所有专业组录取线均在500分以上（个别超过600分）；只有湖南工程学院、湖南城市学院和长沙大学三所学校有考生可以报名的专业组，然后可以录取位于专科院校的“楚艺工匠计划”。
志愿者评价：
①. “冲”是不对的：因为考生有专业要求，所以不适合冲——如果冲进某所学校，必然要换专业；
②.即使分数高，也太高太不靠谱——很多学校的专业组比考生的分数高出几十分甚至上百分！
③.志愿者基本按地区排列，时高时低，完全不符合平行志愿者从高到低的梯度要求；
④.用5所外省学校作为担保申请，严重不靠谱——说实话，对于这5所学校，考生连“冲”的资格都没有，更不用说担保了！比如压舱石排名垫底的广东海洋大学，计算机专业组得分为539分！
⑤.由于志愿者安排不合理，导致考生分数高、职位低。根据这一计划，考生应考入湖南工程学院第106组。该群体的录取线仅为472分，比考生分数足足低了26分——即使考虑到专业保障因素，也高出了10分左右。 ，没必要浪费那么多辛苦赚来的积分。
如果我们实现了这样的愿望，我们就不用给父母带来麻烦了。我们要砸碎招牌，跳进滚滚的元江里！
●让我们深入探究AI志愿的底层逻辑，分析一下它为什么不可靠
凡是用AI来填申请的，都号称用了大数据、云计算、机器学习等现代手段，可以说都是拉着大旗、想披着虎皮，这是无稽之谈！
事实上，大多数只是一个网络程序（我不知道它是否使用了大数据或“相对较大的数据”）。除了各种查询功能外，重点是预测投资额度。老熊在20多年前亲自写过一个类似的程序，不过是本地版本，并且使用了VFP数据库。
后来，有同事将类似的程序打包，升级为在线版本，以“志愿者卡”的形式推向市场。短短几年，就形成了一个产业。
事实上，这些节目体系的核心原理无非是国际上广泛流传的“排名法”或“等分法”：根据往年投资排名预测今年的投资排名；或根据往年投资排名预测今年的投资排名；在1段表中找到相同的位置分数来推断今年的投资分数。
我在之前的文章中已经多次论证过，这种方法在一线学校旧高考时代是比较靠谱的。
新高考时代，每所学校都有多个专业组，相应地也有很多不同的录取线（每条线相差几十个是很常见的）。已经不适合用一条线路覆盖整个学校；再加上招生计划的变化，以及每年每个专业组所包含的专业都不同……等因素，用排名法和同位法直接预测势必会有较大误差。
申请表是否靠谱，除了对政策、规则的了解外，关键要看投资额度的预测。如果核心算法不可靠，预测就不可能准确，填写的愿望自然也不可靠。
上面的表达可能太专业了，非业内人士可能会有点困惑。这里打个比方：比如AI预测某所学校的录取线是550分，但实际上该学校最低的专业组可能只有520分，而最高的专业组有580分——那么你就会爬不上去，进步低了，就会吃亏——“高事不能做，低事也不能做”。这是AI的通病！
采用排名法或同排名法进行预测的底层逻辑是：假设今年的各项招生计划与去年类似，那么今年某学校、某专业组的招生排名与去年基本持平。年——如果去年的某个排名可以进入某所学校，那么今年来自同一学校、同一专业组的学生也可以进入某所学校。
请注意，这里有两个假设前提：去年的招生计划与今年相同，去年某学校的某个专业组与今年相同。只有这两个前提成立，预测才可靠。
但新高考后，这两个前提往往不成立！
近三年来，本科招生计划逐年扩大。报名人数有时是三万多人，有时是几千人。高校的专业结构每年都发生重大变化。
如果前提错了，结论自然也不可靠——这也是当前AI的缺陷，也是很多“志愿者卡”的缺点。
https://img1.baidu.com/it/u=3820862701,871785566&fm=253&fmt=JPEG&app=120&f=JPEG?w=627&h=470
◎上面已经解释了原理，这里举几个比较明显的例子。
例①：2022年，如果你历史考试成绩为459分（对应排名为53184），那么按照2021年同样的分数水平，理论上你是拿不到学士学位的：因为历史学士学位线在2021年是466分，对应的排名在53076以上！
然而，2022年，省考局设定的历史学本科分数线仅为451分——要求排名在58717分以上。
这是什么概念？你本科以上有8分，本科以上排名5000多，但理论上却拿不到本科学位，这不是很荒唐吗？
例②：2022年，如果你物理考试得了436分（对应的排名就是名字），那么按照2021年同样成绩的水平，理论上你不但拿不到本科学位，但你也会远离本科线——因为2021年本科物理最低分数是434，对应的排名在第一以上。
然而，2022年，省考机关设置的物理本科成绩仅为414分，排名在第一名以上。
显然，对于物理学来说，排名法或排名法的预测更加可笑：本科以上分数线有20分，本科以上学生超过22000人。其实可以断定没有本科学历！
各种AI应用之所以不靠谱，正是因为基于这个算法的投资预测。
而有些爱学习却学了六七八八的考生家长，以为掌握了排名法这个“神器”就可以所向无敌了——一些自以为是的人甚至厚颜无耻地嘲笑我们：“熊” ”。老师，你不明白排名的方法吗？为什么你们工作室的预测数据和‘夸克’相差这么大？”真是让人哭笑不得！
在我们的例子中，真实的位置对应应该是：
2022年历史类有58,717人，相当于2021年有53,076人；
2022年物理课相当于2021年的名字；
2022年历史分数为451分，相当于2021年466分；
2022年物理成绩为414分，相当于2021年434分；
……
（其他成绩也有非常接近的2年内同等成绩）。
●各种“风向”可能导致投资线波动——这是目前AI无法妥善处理的问题。
人工智能预测源自数据。但数据是死的，市场是活的，候选人的想法是不断变化的。另外，专业组和组内专业每年都在变化……更不用说半途而废的程咬金了——比如张雪峰，这些都不是我们的AI（如果算AI的话）可以预测的——我们的人工智能只能根据过去已知的数据做出硬预测和预测。
比如就业难是社会的通病，能解决就业问题的招生肯定会受到欢迎；又比如张雪峰，作为高考流量王，他的一些言论肯定会影响申请方向：看空新闻、小语种……等专业肯定会往下走，而且他所欣赏的专业比如计算机、自动化、法律等必然会上涨——这些节奏性的趋势只有经验丰富的老手才能处理好，但目前AI还无法处理好。
如果不能准确把握“风向”，就会有风险；如果你抓住了，就会有机会。有一位历史考生，成绩616分，她个人很喜欢语言专业，所以我们果断提前批准她去南开大学外国语言文学专业，立刻就被录取了。放在往年，这个成绩根本就不可能考上南开！
有业内专家感叹：“很多人认为人工智能是一个非常高科技的东西，但实际上他们被欺骗了。比如腾讯、百度、掌上等的模拟高考报名表都号称大每年都有AI算法支持的数据分析，但这只是公开备案数据的集合，对用户的价值非常有限，有时甚至会产生误导！”
AI填志愿的最大价值可能在于AI公司本身：他们收集了大量的用户信息，这些信息可能为未来的软件升级提供参考，或许未来的软件会更加可靠。
●最后我们来评价一下国产人工智能在填写申请表方面的表现。
虽然国内的AI大部分都是所谓的“人工智能”，但他们在知识、互动咨询等方面的尾灯虽然还看不见。
不过，他们所报告的偏好确实更可靠——客观来说，这可能得益于国内AI采用的“排名法”和“平等排名法”。
说实话，对于很多高考申请领域的“新手”来说，如果没有可靠的专业指导，相对来说，使用AI还是比想当然地填写申请表要好得多！但说实话：这确实仅供参考，不值得依赖。
既然使用人工智能填写申请表的人自愿享受它的廉价和便利，他们就必须做好承担风险的心理准备，不能要求人工智能不准确或不完美——这就是它目前所能做到的。
我再次提醒你：AI不会对你负责，也无法对你负责。
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