当加州理工学院的未来学生在秋季申请提前入学时，一些人在美国最负盛名的大学之一的选拔过程中面临着一个新的、技术先进的步骤。

提交研究项目的高中生出现在视频中，并接受人工智能驱动的声音采访，向他们提出有关论文和实验的问题，类似于论文答辩。然后，视频记录的交流会由人类（教师和招生官员）进行审核，他们还评估考试成绩、成绩单和个人陈述。

申请大学的学生知道他们不能——或者至少不应该——使用人工智能来撰写大学入学论文。因此，一些学校正在使用人工智能来阅读它们，并将人工智能纳入自己的招生流程中，以进行面试并检测试图窃取经济援助资金的虚假申请，这可能会让人感到惊讶。

在某些情况下，大学正在悄悄地将人工智能纳入他们的评估工作，而另一些大学则在宣传该技术的潜力，以加快申请审核速度、缩短处理时间并比人类更好地执行某些任务。

“我们希望让学生的声音重新融入申请中，”加州理工学院本科生招生主任阿什利·M·帕利 (Ashley M. Pallie) 说。维瓦是由一家名为 InitialView 的公司开发的人工智能辅助技术，帮助筛选了大约 10% 的近期早期申请者。

“使用人工智能来获得更多人的声音可能看起来很奇怪，但我认为这是一种增加真实性的方法，”帕利说，他表示该大学计划在 2026 年在招生中扩大人工智能的使用。

大学强调，他们并不是依靠人工智能来做出招生决定，而是用它来审查申请的各个组成部分，从研究项目到成绩单，以及消除数据输入任务。

– 你能理智地宣称这项研究吗？你的项目有一定程度的乐趣吗？这种热情对我们来说很重要，”帕利谈到加州理工学院的人工智能面试机器人时说道。

呈增长趋势

弗吉尼亚理工大学于秋季推出了一款人工智能论文阅读器。由于该工具可以帮助对数以万计的申请进行分类，该学院预计将能够比平时提前一个月（即 1 月下旬）通知学生录取决定。

– 人类会疲倦；有些日子比其他日子好。AI不会累。它不会变得脾气暴躁。今天的日子还不错。弗吉尼亚理工大学负责招生管理的副教务长胡安·埃斯皮诺萨 (Juan Espinoza) 表示，人工智能是一致的。

国家协会招生实践委员会主席鲁比·巴塔查里亚 (Ruby Bhattacharya) 表示，人工智能的使用普及程度很难衡量，因为它太新了。大学入学咨询。NACAC 在秋季更新了其道德指南，添加了有关人工智能的部分。它敦促大学确保其使用方式符合我们透明、正直、公平和尊重学生尊严的共同价值观。

加州一些最受欢迎的校园，包括加州大学和南加州大学，不使用人工智能来筛选申请人，而只使用人类阅读器和招生人员。

加州大学洛杉矶分校负责招生管理的副校长加里·克拉克 (Gary Clark) 表示，“我认为，在大学招生中使用人工智能是好是坏，这并不是黑白分明的。”“它可以发挥作用，而且这个作用可能会在未来演变，但对于我们来说，在审查申请和选择过程方面，我们保持了非常严格的要求，并专注于人为流程。”

一些学校面临反弹

北卡罗来纳大学教堂山分校在其学生报纸发布后，面临着来自申请者、家长和学生的一系列负面反馈，据《焦油脚跟日报》报道一月份，学校正在使用人工智能来评估申请者论文的语法和写作风格。

该大学拒绝发表评论，并指出其招生网站，该网站在批评后更新了该网站。“北卡罗来纳大学使用人工智能程序提供有关学生的数据点——常见的申请论文和学校成绩单，”该网站称。每个应用程序都由经过广泛培训的应用程序评估人员进行全面评估。

埃斯皮诺萨表示，弗吉尼亚理工大学的几所大学对这项新技术感兴趣，但担心遭到强烈反对，已经联系了他。“很多同事的反馈是，“你推出这个，我们会关注你，我们会看看每个人的反应，”他说。

他强调，他的学校花了三年时间开发的人工智能阅读器仅用于确认人类读者的论文分数。

直到秋天，弗吉尼亚理工大学申请者提交的四篇简答论文中的每一篇都由两个人阅读和评分。埃斯皮诺萨说，在新系统下，人工智能模型就是其中之一，它已经根据过去的申请者论文和评分标准进行了训练。

如果人工智能和人类读者在 12 分评分标准上分歧超过两分，第二个人就会介入。

与许多大学一样，自从 SAT 成为可选考试以来，弗吉尼亚理工大学的申请量大幅增加。去年，该校 7,000 名新生班级收到了创纪录的 57,622 份申请。即使有 200 名论文读者，学校仍难以跟上，并发现自己通知学生的时间越来越晚。

人工智能工具可以在一小时内扫描大约 250,000 篇文章，而人类读者平均每篇文章需要两分钟。根据去年的应用程序池，“我们至少节省了 8,000 个小时，”Espinoza 说。

佐治亚理工学院正在推出一种人工智能工具来审查转学生的大学成绩单，取代工作人员将每门课程手动输入数据库的需要。

– 这是又一层的延迟、压力以及不可避免的错误。人工智能将消灭这一点，对此我感到非常兴奋，”该校学生访问战略执行主任理查德·克拉克 (Richard Clark) 说。学校希望很快将服务扩展到所有高中成绩单。

佐治亚理工学院还在测试人工智能工具的其他用途，其中包括识别有资格获得联邦佩尔助学金但可能没有意识到的低收入学生的工具。

在加利福尼亚州，社区大学面临着窃取联邦和州援助资金的虚假申请的冲击，管理人员正在使用人工智能来解决欺诈问题。

自 COVID-19 大流行以来，在线学习变得更加流行，这个问题日益严重。去年，该州的社区学院120万虚假申请人，分别导致大约 840 万美元和超过 270 万美元的联邦和州援助被盗。

亨廷顿海滩金西学院的领导过去常常手动筛选假学生。他们寻找不寻常的课程组合，例如警务、舞蹈和艺术，作为潜在欺诈的迹象。总裁梅里迪思·兰德尔 (Meridith Randall) 表示，近年来，负担过重的员工每周要花 20 至 30 个小时寻找假货。

“但这是站不住脚的，”兰德尔说。

金西学院学生服务副总裁克劳迪娅·李 (Claudia Lee) 表示，如今，可以使用 N2N Services 公司开发的人工智能来标记同样的假货。

“人工智能根据我们提供的信息使用适当的算法来寻找可能指向欺诈的数据中的模式、趋势，”李说。

教师通过报告无反应或缺席的学生来进行最终检查。加州社区学院校长办公室正在全州范围内做出类似的努力。人工智能还可以评估元数据以检测潜在的欺诈行为，包括 IP 地址、基于 IP 的申请人与大学的接近程度，以及多个申请是否来自同一台计算机。

“我们是一个开放的准入系统，因此我们始终必须在合法学生申请和注册的便利性与保护真正需要的人的资源、班级席位和经济援助资金之间取得平衡，”在校长办公室工作的乔里·哈德塞尔 (Jory Hadsell) 说。

并非所有人，包括加州大学，都在追随趋势

迄今为止，加州一些最受欢迎和最负盛名的大学在招生评估中避开了人工智能。

南加州大学在上一个本科生招生周期中收到了 83,500 份申请，拥有数十名全职读者，他们花费数万个小时仔细研究成绩、论文和其他申请要素。

2025 年，加州大学洛杉矶分校的格洛丽亚·考夫曼大厅。

（Myung J. Chun / 洛杉矶时报）

加州大学洛杉矶分校是全美申请最多的校园，拥有超过 145,000 名一年级申请者，由 300 多名读者组成的团队负责处理工作量。每个学生都会由两个人进行两次评估，通常是高中辅导员和经过专门培训的退休高中辅导员。

“我认为，我们这边的人员流程需要反映另一方的人员流程，”加州大学洛杉矶分校招生主任克拉克说。

他说，除了成绩之外，“我们还在关注他们在个人见解问题回答中分享的内容，以及他们在课外完成或投入时间的事情。我认为，尤其是那些定性的东西，确实需要人类的评估。”

以人为本的方法在加州大学默塞德分校同样重要，该校的申请者数量是整个系统中增长最快的——到 2024 年，第一年申请量同比增长近 45%，达到 51,000 多人。

加州大学默塞德分校招生主任达斯汀·野吉 (Dustin Noji) 表示，“让人类读者审阅申请表可以提供一些背景体验，了解学生的身份、有机会做的事情以及他们在学校层面的经历，我认为，通过使用人工智能的一些信息无法轻松概括。”

野司指出，尽管人类读者并非没有“缺陷”，但也存在对技术的担忧。“大型语言模型用来进行评论的一些东西仍然存在偏见，”他说。

他说，人类也可以以机器尚无法做到的方式介入。

“如果我们需要联系一位可能在申请中遗漏了某些内容但可能已接近被录取的申请人，我不知道此时将建议内容交给机器是否合适。”

格克尔为美联社撰稿。