作者:李玫惠发布时间:2026-06-16 20:29:28 点击数:68580

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:大厂AI,激战高考

华体汇电竞-华体汇(中国)更好用了,但最关键的问题没解决。

定焦One(dingjiaoone)原创

作者 | 王璐

编辑 | 魏佳

又是一年高考季。考场内,千万考生奋笔疾书;考场外,几家互联网大厂的AI正围绕高考展开新一轮比拼。

腾讯元宝与QQ浏览器联合发布“元宝高考通”,并称其为行业首个高考咨询师Agent;夸克推出全新升级的高考频道,为考生免费提供“高考搜索”“智能选志愿”“志愿表”“志愿报告”等功能;百度APP内,2026高考模块已经嵌入到文心助手的核心位置。

这并非大厂第一次盯上高考。早在2025年,夸克、QQ浏览器、百度、豆包就都上线了志愿填报功能。一年过去,这些华体汇电竞-华体汇(中国)几乎都做了升级。从考前复习、考中安全限制到考后志愿填报,大厂AI正被更深地嵌入高考服务的每一个环,各家的投入也在持续增加。

从华体汇电竞-华体汇(中国)的能力上看,今年的工具确实更进一步,从单轮问答升级为多轮对话,从关键词检索升级为Agent式的深度搜索,用起来更简单。但是,使用门槛的降低,并不意味着结果更可靠。有人用AI备考,精准锁定薄弱知识点;也曾有人用AI报志愿,差点滑档。

带着这些观察,「定焦One」与多位考生、报志愿工具开发者聊了聊。大厂AI为什么集体押注高考这个场景?这些越做越“聪明”的工具,优点和局限分别在哪儿?以及,在技术被快速推向市场时,其决策的“黑箱”问题是否被忽略?

01.从备考到填志愿,大厂AI疯狂入局

今年的高考季,各大厂的AI布局比往年更猛,表现最突出的是阿里、腾讯、百度、字节四家。

腾讯今年主打“元宝高考通”,定位为“行业首个高考咨询师Agent”,重点突出多轮对话、个性化规划与权威数据支持,试图在“AI顾问”的定位上形成差异。阿里旗下的夸克今年在高考服务上继续加码,不仅覆盖“模拟选志愿”“志愿表”和“志愿报告”等全流程功能,还全部免费,背后同样依赖的是Agent能力。

百度高考则依托搜索入口与文心大模型,意图在用户“搜答案”的过程中,将其转化为使用AI高考服务的起点。字节的豆包并未在考前专门上线“高考专区”,但用户仍可通过其通用对话入口获取志愿预测与报考建议。参考去年在志愿填报阶段上线专区的节奏,今年它大概率也会在相应节点推出针对性服务。

尽管这些华体汇电竞-华体汇(中国)并非今年才首次亮相,但均基于过往版本实现了重要升级。

从华体汇电竞-华体汇(中国)能力看,今年的工具更强调多轮对话、个性化推荐和更权威的数据资源。比如,AI工具会主动追问细节,结合用户的多轮输入,动态调整方案。同时,在数据上,各平台不仅提供基础信息,也接入了更权威、及时的招考数据,让结果更准、更稳。

从服务环节来看,这些工具覆盖了备考、考中乃至考后志愿填报的全阶段。

先看考前。几家大厂的AI聊天机器人、AI浏览器等明星华体汇电竞-华体汇(中国)中均支持调取全国高考真题,考生可以让大模型分析命题规律、核心考点,也可以让它梳理错题、归纳薄弱知识点。

2025届的考生“猜想”,在复习阶段一直用AI工具锁定自己的薄弱知识点,“比如语文文本阅读里我一直搞不定叙述节奏这类题,我就直接让AI帮我找相关例题。”

类似的用法还有很多。有考生用AI整理政治大题的答题模板,让其从大量真题中抽取高频答题句式;有人用AI模拟英语作文批改,打磨固定句型;也有人把历年数学压轴题的解题思路让AI逐步拆解、总结方法。从单个知识点到不同学科规划,大厂AI工具的复习用法千人千面。

考生陈艾说,自己高三最后冲刺阶段几乎每天都在用AI做文言文专项练习。“我把自己做过的错题发给它,让它给我出五道同类型的题,再帮我归纳这一类题的审题方法,比自己翻书找题快多了。”

到了考试期间,AI的姿态变了。今年高考期间,豆包、元宝等AI工具普遍启动了功能管控,限制拍题识图等类似功能。

高考期间豆包的拍照答疑功能无法使用

这算是高考期间的惯例动作,目的是保持考试公平。

不过,高考期间,用户依旧可以用AI工具识别风景、美食,且文字对话也不受影响。猜想就在去年物理考试结束后、下一场开始前的间隙,用AI做了一次临时的“心理咨询”。

他考完物理后,感觉自己只能得70多分,几乎崩溃,于是向AI求助。AI告诉他“物理已成定局,如何带着这个遗憾去专注考下一科,是接下来真正的考题”,并建议他快速切割对上一科的纠结,并提醒要防止“优势学科翻车”的意外。这番话成了他调整状态的关键。他觉得虽然AI给出的建议道理浅显,但在失利真实发生的那个时刻,自己也需要一个绝对冷静的“旁观者”来点明。

而报志愿,才是大厂这场较量真正的主战场。

目前大厂的AI报志愿工具华体汇电竞-华体汇(中国)形态大体一致:用户输入所在省份、科目组合、高考成绩,再设置院校类型和专业偏好,AI生成便能“冲、稳、保”三档推荐清单,并附上历年录取分数线、排名走势和专业就业分析。部分华体汇电竞-华体汇(中国)还支持多轮对话,用户可进一步追问相关问题。

在收费上,主流工具目前基本都基础功能免费,这也是它们能快速铺开的关键。但涉及专家咨询、一键填报等功能部分工具则需要VIP。

尽管框架相似,四家大厂的侧重点各有不同。

阿里夸克脱胎于搜索、深耕高考场景多年,主打数据的精准和深度,是其中唯一推出自研高考志愿大模型的大厂;腾讯则把志愿填报放进QQ浏览器和元宝,提供渐进式、对话化的填报体验,背靠社交流量做触达;百度同样依托搜索生态,打的是“信息广度”牌;字节豆包则侧重快速触达与功能补充。

个人AI志愿填报工具开发者Michael指出,“各家的核心推荐逻辑其实很像,真正的差距不在模型,而在数据、华体汇电竞-华体汇(中国)定位和生态。”他解释,技术上,主流工具都已采用智能工作流,内核都是通过“自动规划-搜索-反思”的循环,来替代传统的人工查找。

02.有人靠AI逆袭,有人因此差点滑档

大厂如此密集地布局,考生最关心的是,这些工具是否真的好用。而不同用户的感受区别很大,这恰恰划出了AI能力的边界。

一方面,凡是涉及整理、归类、匹配的活儿,AI都做得又快又好,能把考生的焦虑迅速转化成具体行动。

猜想表示,AI更大的价值,在于化解了他有时“无从下手”的复习焦虑。“AI的检索和分析能力,用在趋势预测、脉络梳理上很有帮助,尤其是对文科学习。它能把散落的信息快速整合,帮你抓住重点。”这也解释了为什么他在考试心态崩溃时会转向AI,在之前的学习中,AI已扮演了一个相对高效、可信的“信息整理者”的角色。

陈艾则用AI来提升英语写作。“我把自己的作文发给它批改,它不只纠正语法,还会建议更地道的表达、更清晰的逻辑结构。这种反馈以前只能靠老师,但老师很难每天兼顾到每个人。”

在这些场景中,AI的优势很明显,它能对结构化信息进行快速处理、归类与匹配,从而高效完成那些以往需消耗大量时间的任务。在这一点上,它确实是个称职的效率工具。

但换到另一种任务,一旦涉及深度理解和复杂决策的场景时,尤其涉及准确性和严谨性时,AI的短板就暴露出来了。

考生林子涵就有过不愉快的经历。他在核对报考数据时,发现了数据误差:AI推荐院校的最低录取分数虽与官方一致,但其对应的录取排名却比实际落后了上百名。这个偏差足以让“冲”的学校希望渺茫,也让“稳”的选择不再稳妥,很有可能滑档,好在最后一天他发现了这个问题,重新调整了方案。

猜想也使用了AI报志愿工具。他认为这类工具在信息检索和整合上确实方便,能快速生成基于分数与位次的备选列表,省去了手动查询的麻烦。但短板同样突出,推荐结果缺乏个性化与针对性。他最终被录取的大学,也不在AI此前推荐的名单中。

在他看来,AI的推荐逻辑过度依赖分数匹配,同一套方案往往被推送给分数相近的大批考生,极易导致他们在那些只招1至2人的专业上形成“志愿扎堆”,反而降低了录取概率。此外,AI也难以细致结合考生的个人条件。比如猜想的选科是“物化政”,并未选考生物,可AI仍反复推荐与生物强相关的专业,而他几乎无法有效过滤这类明显不匹配的推荐。

即便是相对简单的学科答疑,AI也并非万无一失。

有考生反映,用AI解答数学题时,AI给出的解法明显超出了高中考纲范围。比如,让AI解一道基本不等式的题,常规做法是代数变形,但AI给出了“求导”的思路,而求导是大学微积分的内容。

大模型从业者方芳表示,出现该问题的原因可能在于,虽然大模型拥有丰富的知识,但缺乏对特定场景的深度理解与严格遵守的能力,导致给出正确但无效甚至误导性的建议。

可以看出,AI在帮助考生整理错题、归纳考点、改作文这类“处理信息”的任务时,确实能帮考生省下大量时间,但涉及复杂决策的判断以及精准决策的环节,它给出的答案仍然需要人来兜底。

03.AI高考工具:有进步,但局限更大

需要客观指出的是,经过一年的迭代,大厂的AI高考工具在交互体验和信息丰富性上确实有所提升。Michael表示,仅仅将底层大模型更新到最新版,志愿推荐的结果就会明显改善。“基座模型进化太快了,华体汇(中国)甚至不需要做太多针对性优化。”

实际上,AI高考工具确实在变“强”,但这种变强更像是一个“搭了顺风车”的自动升级。而真正决定工具能力天花板的,是数据完整性、算法、对推荐结果的长期追踪验证等核心问题,这些都很难靠单一的模型升级解决。

首先是大模型固有的“逻辑幻觉”问题没解决。

“逻辑幻觉”并非程序漏洞,而是大模型基于概率生成的特性所致。在高考辅导场景中,它体现为AI给出的题目解析,推理过程可能存在漏洞或错误,最终答案却可能是正确的。

“这在架构层面无法彻底消除,是技术特性决定的。”方芳表示。但这也意味着,学生可能面对的是一份逻辑有误却被呈现为“标准思路”的解析。照着学下去,其风险远大于单纯做错一道题。

其次是错题分析的“表面化”。

目前AI的错题分析,大多停留在“识别错误”,还不能“追溯成因”。比如它能指出“这道题考查的是等比数列求和公式”,却回答不了“你为什么在这里出错”。

原因在于AI只能获取题目文本和最终答案,但看不到用户的思考过程,因此AI往往只能给出“加强这个知识点”这类通用建议,本质还是一个高效的信息识别工具,做不了真正能进行认知诊断的学习助手。

最后是志愿推荐中存在“数据黑箱”问题。这或许是所有局限中最为关键、也最受争议的一环。

志愿推荐工具的底层逻辑通常是一个不透明的系统,各平台所使用的历史录取数据来源、清洗规则、预测模型,均被视为商业机密,缺乏统一标准,也缺少第三方监督。

这导致的后果是,同一份成绩输入不同AI报志愿平台,推荐结果可能大相径庭。比如,「定焦One」以一位江苏考生(选科历地政,总分627分)为例,用不同AI平台进行模拟填报,为了在不同平台间进行更聚焦的对比,华体汇(中国)特意限定了报考地区为北京、上海,结果显示,在“冲”的院校档位上,因可选项有限,各家结果有一定重合;可到了“稳”的院校档位,各家给出的名单差异明显。

夸克高考、元宝高考通、百度高考给出的部分较可稳妥报考的学校

这主要是因为,“稳”在志愿填报中并没有统一的官方标准,省考试院每年只公布各校的最低投档线,至于“高出多少分才算稳”,由各平台自行把握。尤其当考生将目标限定在北京、上海这类热门地区时,可选的院校数量本就有限,此时哪怕不同平台对“稳”的判定只差三五分,最终生成的推荐名单也可能截然不同。

这种差异究竟是因为某家平台采用了更保守的预测模型、还是接入了未公开的数据,又或是算法在排序时受到了商业合作因素的影响,外界都难以知晓。Michael表示,平台虽然可以通过“技术约束”让结果更准,但“约束”具体是技术优化,还是商业考量,是一个难以被验证的问题。

方芳则指出了更深的问题,“当推荐结果出现偏差时,AI报志愿工具可将其归因于数据复杂或算法概率,用户却难以追溯真正原因,这也让用户很难信任AI工具。一个无法被追责的系统,很难赢得真正的信任。

这三道坎叠加在一起,决定了当下的AI高考工具本质上还是一个辅助工具,而非可靠的决策建议者。

但即便如此,大厂还是会持续投入。高考是几乎不能出错的人生大事,谁能证明自家工具可靠、有用,谁就能赢得用户长期的信任。而每年上千万考生家庭,本身就是一个高频又高价值的入口。所以,大厂表面上比的是高考工具,争的却是未来的用户、数据、生态,以及AI服务的主导权。

只不过,考生在把人生选择交给AI之前,还得多留个心眼。

*题图及文中配图来源于pexels。应受访者要求,文中方芳、陈艾、林子涵为化名。

今日行业协会更新行业报告大厂AI,激战高考

华体汇电竞-华体汇(中国)更好用了,但最关键的问题没解决。

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又是一年高考季。考场内,千万考生奋笔疾书;考场外,几家互联网大厂的AI正围绕高考展开新一轮比拼。

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这并非大厂第一次盯上高考。早在2025年,夸克、QQ浏览器、百度、豆包就都上线了志愿填报功能。一年过去,这些华体汇电竞-华体汇(中国)几乎都做了升级。从考前复习、考中安全限制到考后志愿填报,大厂AI正被更深地嵌入高考服务的每一个环,各家的投入也在持续增加。

从华体汇电竞-华体汇(中国)的能力上看,今年的工具确实更进一步,从单轮问答升级为多轮对话,从关键词检索升级为Agent式的深度搜索,用起来更简单。但是,使用门槛的降低,并不意味着结果更可靠。有人用AI备考,精准锁定薄弱知识点;也曾有人用AI报志愿,差点滑档。

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01.从备考到填志愿,大厂AI疯狂入局

今年的高考季,各大厂的AI布局比往年更猛,表现最突出的是阿里、腾讯、百度、字节四家。

腾讯今年主打“元宝高考通”,定位为“行业首个高考咨询师Agent”,重点突出多轮对话、个性化规划与权威数据支持,试图在“AI顾问”的定位上形成差异。阿里旗下的夸克今年在高考服务上继续加码,不仅覆盖“模拟选志愿”“志愿表”和“志愿报告”等全流程功能,还全部免费,背后同样依赖的是Agent能力。

百度高考则依托搜索入口与文心大模型,意图在用户“搜答案”的过程中,将其转化为使用AI高考服务的起点。字节的豆包并未在考前专门上线“高考专区”,但用户仍可通过其通用对话入口获取志愿预测与报考建议。参考去年在志愿填报阶段上线专区的节奏,今年它大概率也会在相应节点推出针对性服务。

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从服务环节来看,这些工具覆盖了备考、考中乃至考后志愿填报的全阶段。

先看考前。几家大厂的AI聊天机器人、AI浏览器等明星华体汇电竞-华体汇(中国)中均支持调取全国高考真题,考生可以让大模型分析命题规律、核心考点,也可以让它梳理错题、归纳薄弱知识点。

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类似的用法还有很多。有考生用AI整理政治大题的答题模板,让其从大量真题中抽取高频答题句式;有人用AI模拟英语作文批改,打磨固定句型;也有人把历年数学压轴题的解题思路让AI逐步拆解、总结方法。从单个知识点到不同学科规划,大厂AI工具的复习用法千人千面。

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他考完物理后,感觉自己只能得70多分,几乎崩溃,于是向AI求助。AI告诉他“物理已成定局,如何带着这个遗憾去专注考下一科,是接下来真正的考题”,并建议他快速切割对上一科的纠结,并提醒要防止“优势学科翻车”的意外。这番话成了他调整状态的关键。他觉得虽然AI给出的建议道理浅显,但在失利真实发生的那个时刻,自己也需要一个绝对冷静的“旁观者”来点明。

而报志愿,才是大厂这场较量真正的主战场。

目前大厂的AI报志愿工具华体汇电竞-华体汇(中国)形态大体一致:用户输入所在省份、科目组合、高考成绩,再设置院校类型和专业偏好,AI生成便能“冲、稳、保”三档推荐清单,并附上历年录取分数线、排名走势和专业就业分析。部分华体汇电竞-华体汇(中国)还支持多轮对话,用户可进一步追问相关问题。

在收费上,主流工具目前基本都基础功能免费,这也是它们能快速铺开的关键。但涉及专家咨询、一键填报等功能部分工具则需要VIP。

尽管框架相似,四家大厂的侧重点各有不同。

阿里夸克脱胎于搜索、深耕高考场景多年,主打数据的精准和深度,是其中唯一推出自研高考志愿大模型的大厂;腾讯则把志愿填报放进QQ浏览器和元宝,提供渐进式、对话化的填报体验,背靠社交流量做触达;百度同样依托搜索生态,打的是“信息广度”牌;字节豆包则侧重快速触达与功能补充。

个人AI志愿填报工具开发者Michael指出,“各家的核心推荐逻辑其实很像,真正的差距不在模型,而在数据、华体汇电竞-华体汇(中国)定位和生态。”他解释,技术上,主流工具都已采用智能工作流,内核都是通过“自动规划-搜索-反思”的循环,来替代传统的人工查找。

02.有人靠AI逆袭,有人因此差点滑档

大厂如此密集地布局,考生最关心的是,这些工具是否真的好用。而不同用户的感受区别很大,这恰恰划出了AI能力的边界。

一方面,凡是涉及整理、归类、匹配的活儿,AI都做得又快又好,能把考生的焦虑迅速转化成具体行动。

猜想表示,AI更大的价值,在于化解了他有时“无从下手”的复习焦虑。“AI的检索和分析能力,用在趋势预测、脉络梳理上很有帮助,尤其是对文科学习。它能把散落的信息快速整合,帮你抓住重点。”这也解释了为什么他在考试心态崩溃时会转向AI,在之前的学习中,AI已扮演了一个相对高效、可信的“信息整理者”的角色。

陈艾则用AI来提升英语写作。“我把自己的作文发给它批改,它不只纠正语法,还会建议更地道的表达、更清晰的逻辑结构。这种反馈以前只能靠老师,但老师很难每天兼顾到每个人。”

在这些场景中,AI的优势很明显,它能对结构化信息进行快速处理、归类与匹配,从而高效完成那些以往需消耗大量时间的任务。在这一点上,它确实是个称职的效率工具。

但换到另一种任务,一旦涉及深度理解和复杂决策的场景时,尤其涉及准确性和严谨性时,AI的短板就暴露出来了。

考生林子涵就有过不愉快的经历。他在核对报考数据时,发现了数据误差:AI推荐院校的最低录取分数虽与官方一致,但其对应的录取排名却比实际落后了上百名。这个偏差足以让“冲”的学校希望渺茫,也让“稳”的选择不再稳妥,很有可能滑档,好在最后一天他发现了这个问题,重新调整了方案。

猜想也使用了AI报志愿工具。他认为这类工具在信息检索和整合上确实方便,能快速生成基于分数与位次的备选列表,省去了手动查询的麻烦。但短板同样突出,推荐结果缺乏个性化与针对性。他最终被录取的大学,也不在AI此前推荐的名单中。

在他看来,AI的推荐逻辑过度依赖分数匹配,同一套方案往往被推送给分数相近的大批考生,极易导致他们在那些只招1至2人的专业上形成“志愿扎堆”,反而降低了录取概率。此外,AI也难以细致结合考生的个人条件。比如猜想的选科是“物化政”,并未选考生物,可AI仍反复推荐与生物强相关的专业,而他几乎无法有效过滤这类明显不匹配的推荐。

即便是相对简单的学科答疑,AI也并非万无一失。

有考生反映,用AI解答数学题时,AI给出的解法明显超出了高中考纲范围。比如,让AI解一道基本不等式的题,常规做法是代数变形,但AI给出了“求导”的思路,而求导是大学微积分的内容。

大模型从业者方芳表示,出现该问题的原因可能在于,虽然大模型拥有丰富的知识,但缺乏对特定场景的深度理解与严格遵守的能力,导致给出正确但无效甚至误导性的建议。

可以看出,AI在帮助考生整理错题、归纳考点、改作文这类“处理信息”的任务时,确实能帮考生省下大量时间,但涉及复杂决策的判断以及精准决策的环节,它给出的答案仍然需要人来兜底。

03.AI高考工具:有进步,但局限更大

需要客观指出的是,经过一年的迭代,大厂的AI高考工具在交互体验和信息丰富性上确实有所提升。Michael表示,仅仅将底层大模型更新到最新版,志愿推荐的结果就会明显改善。“基座模型进化太快了,华体汇(中国)甚至不需要做太多针对性优化。”

实际上,AI高考工具确实在变“强”,但这种变强更像是一个“搭了顺风车”的自动升级。而真正决定工具能力天花板的,是数据完整性、算法、对推荐结果的长期追踪验证等核心问题,这些都很难靠单一的模型升级解决。

首先是大模型固有的“逻辑幻觉”问题没解决。

“逻辑幻觉”并非程序漏洞,而是大模型基于概率生成的特性所致。在高考辅导场景中,它体现为AI给出的题目解析,推理过程可能存在漏洞或错误,最终答案却可能是正确的。

“这在架构层面无法彻底消除,是技术特性决定的。”方芳表示。但这也意味着,学生可能面对的是一份逻辑有误却被呈现为“标准思路”的解析。照着学下去,其风险远大于单纯做错一道题。

其次是错题分析的“表面化”。

目前AI的错题分析,大多停留在“识别错误”,还不能“追溯成因”。比如它能指出“这道题考查的是等比数列求和公式”,却回答不了“你为什么在这里出错”。

原因在于AI只能获取题目文本和最终答案,但看不到用户的思考过程,因此AI往往只能给出“加强这个知识点”这类通用建议,本质还是一个高效的信息识别工具,做不了真正能进行认知诊断的学习助手。

最后是志愿推荐中存在“数据黑箱”问题。这或许是所有局限中最为关键、也最受争议的一环。

志愿推荐工具的底层逻辑通常是一个不透明的系统,各平台所使用的历史录取数据来源、清洗规则、预测模型,均被视为商业机密,缺乏统一标准,也缺少第三方监督。

这导致的后果是,同一份成绩输入不同AI报志愿平台,推荐结果可能大相径庭。比如,「定焦One」以一位江苏考生(选科历地政,总分627分)为例,用不同AI平台进行模拟填报,为了在不同平台间进行更聚焦的对比,华体汇(中国)特意限定了报考地区为北京、上海,结果显示,在“冲”的院校档位上,因可选项有限,各家结果有一定重合;可到了“稳”的院校档位,各家给出的名单差异明显。

夸克高考、元宝高考通、百度高考给出的部分较可稳妥报考的学校

这主要是因为,“稳”在志愿填报中并没有统一的官方标准,省考试院每年只公布各校的最低投档线,至于“高出多少分才算稳”,由各平台自行把握。尤其当考生将目标限定在北京、上海这类热门地区时,可选的院校数量本就有限,此时哪怕不同平台对“稳”的判定只差三五分,最终生成的推荐名单也可能截然不同。

这种差异究竟是因为某家平台采用了更保守的预测模型、还是接入了未公开的数据,又或是算法在排序时受到了商业合作因素的影响,外界都难以知晓。Michael表示,平台虽然可以通过“技术约束”让结果更准,但“约束”具体是技术优化,还是商业考量,是一个难以被验证的问题。

方芳则指出了更深的问题,“当推荐结果出现偏差时,AI报志愿工具可将其归因于数据复杂或算法概率,用户却难以追溯真正原因,这也让用户很难信任AI工具。一个无法被追责的系统,很难赢得真正的信任。

这三道坎叠加在一起,决定了当下的AI高考工具本质上还是一个辅助工具,而非可靠的决策建议者。

但即便如此,大厂还是会持续投入。高考是几乎不能出错的人生大事,谁能证明自家工具可靠、有用,谁就能赢得用户长期的信任。而每年上千万考生家庭,本身就是一个高频又高价值的入口。所以,大厂表面上比的是高考工具,争的却是未来的用户、数据、生态,以及AI服务的主导权。

只不过,考生在把人生选择交给AI之前,还得多留个心眼。

*题图及文中配图来源于pexels。应受访者要求,文中方芳、陈艾、林子涵为化名。


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