招生官还没看申请材料股票网上配资平台，AI先把你淘汰了？
据Los Angeles Times消息：人工智能正在对大学申请文书进行评分，并开展面试工作，这给招生增添了一道新的难题。
包括加州理工学院在内的全美各大学正在推出人工智能工具来评估申请者。
学校表示，人工智能可以提高效率，减少招生过程中的错误。
这项技术也引发了关于偏见、透明度和公平性的伦理问题。
目前加州理工学院、弗吉尼亚理工大学、佐治亚理工学院都在使用AI参与审核申请。
加州理工学院
申请大学的学生都知道他们不能使用人工智能来撰写大学申请文书。
因此，一些学校正在使用人工智能来阅读这些文书，并将人工智能融入到自身的招生流程中，用于面试和识别试图骗取助学金的虚假申请。
展开剩余83%加州理工学院在选拔过程中增加了一个新的、技术更先进的步骤。
提交研究项目的高中生们会录制视频，接受人工智能语音的采访。人工智能会向他们提出一系列关于论文和实验的问题，类似于学位论文答辩。
这些录制的视频会由教师和招生官等人员进行审阅，他们还会评估学生的考试成绩、成绩单和个人陈述。
加州理工学院本科招生主任阿什利·M·帕利 (Ashley M. Pallie) 说：”希望将学生的声音重新带回申请流程中，这是一种让招生工作更真实可信的方式。”
他还表示，AI辅助技术，帮助大学筛选了大约10%的提前申请者。该大学计划在2026年扩大人工智能在招生工作中的应用。
“你能从学术上证明这项研究的合理性吗？你的项目是否让你感到快乐？这种热情对我们来说很重要，”帕利在谈到加州理工学院的人工智能面试机器人时说道。
大学强调，他们并非依靠人工智能来做出录取决定，而是利用人工智能来审查申请材料的各个组成部分，从研究项目到成绩单，以及消除数据录入任务。
弗吉尼亚理工大学
弗吉尼亚理工大学（Virginia Tech）于秋季推出了一款人工智能驱动的论文阅读器。
由于该工具能够帮助筛选数万份申请材料，该校预计能够比往年提前一个月，在1月下旬通知学生录取结果。
“人类会疲倦；有些日子状态好，有些日子状态差。人工智能不会疲倦，不会发脾气，也不会状态不好。人工智能始终如一，”弗吉尼亚理工大学招生管理副教务长胡安·埃斯皮诺萨说道。
埃斯皮诺萨表示，学校花了三年时间开发的AI阅读器仅用于确认作文评分。
在秋季之前，弗吉尼亚理工大学申请者提交的四篇简答题均由两人阅读并评分。
新系统下，其中一位阅卷人是人工智能模型，该模型已根据以往申请者的作文和评分标准进行了训练。
如果人工智能和人类读者在12分制评分标准上的分歧超过 2 分，则由第二个人介入。
与许多大学一样，弗吉尼亚理工大学自SAT考试改为可选以来，申请人数激增。该校2025年秋季入学新生人数为7000人，却收到了创纪录的57622份申请。
即使配备了200名文书审阅员，学校仍然难以应对如此多的申请，不得不推迟通知学生录取结果的时间。
这款人工智能工具不到一小时就能扫描约25万篇文书，而人工阅读平均每篇作文需要两分钟。
埃斯皮诺萨表示，根据目前的应用情况来看，“我们至少节省了8000个小时”。
佐治亚理工学院
佐治亚理工学院正在推出一款人工智能工具，用于审核转学生的大学成绩单，从而取代工作人员手动将每门课程输入数据库的做法。
该校战略学生准入执行主任理查德·克拉克说道：“人工智能将彻底解决这些问题学校希望很快能将这项服务推广到所有高中成绩单。”
佐治亚理工学院也在测试人工智能工具的其他用途，包括识别有资格获得联邦佩尔助学金但可能尚未意识到的低收入学生。
但也并非所有人都认同AI趋势，包括UC在内。
加州一些最受欢迎的大学，包括加州大学和南加州大学，并没有使用人工智能来筛选申请人，而是只使用人工阅读和招生人员。
南加州大学在上一个本科招生周期收到了 83,500 份申请，该校有数十名全职审阅员，他们花费数万小时仔细审查成绩、论文和其他申请材料。
加州大学洛杉矶分校（UCLA），这所全美申请人数最多的大学，每年有超过14.5万名新生申请者，一个由300多名阅卷人组成的团队负责处理所有申请材料。
每位学生都要接受两位阅卷人的两次评估，这两位阅卷人通常是高中辅导员或经过专门培训的退休高中辅导员。
加州大学洛杉矶分校招生主任克拉克说：“我们会关注申请者在个人见解问题的回答，以及他们在课外取得的成就或投入的时间。尤其是这些定性方面的内容，真的需要人工评估。”
他表示我认为不能简单地一概而论地认为在大学招生中使用人工智能是好是坏，人工智能可以发挥作用，而且这种作用未来可能会演变，但就我们而言，在申请审核和选拔过程中，我们一直严格把控，并专注于人工审核。”
以人为本的方法在加州大学默塞德分校同样重要，该校的申请人数在整个系统中增长最快——2024 年新生申请人数同比增长近 45%，达到 51,000 多人。
加州大学默塞德分校招生主任达斯汀·诺吉表示：“让真人审阅申请材料可以提供一些背景信息，了解学生是什么样的人，有哪些机会，以及他们在学校的经历，而我认为这些信息很难通过人工智能的某些信息进行概括。”
他还说，虽然人类读者并非完美无缺，但技术方面也存在一些问题。大型语言模型在进行审校时，某些方面仍然存在偏见。
“如果我们需要联系一位申请材料可能有所欠缺但可能接近录取标准的申请人，我目前不太愿意将咨询环节交给机器。”
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