又是一年高考季，围绕“高考志愿填报”的社会舆情，相比往年关于付费志愿填报的乱象，今年则还多了些关于“AI辅助填报靠不靠谱”的讨论。

所以今天其实想分享一些对这两个话题的见解。

1⃣️高考填志愿怎么越来越难？

从高考结束到公布分数、填报志愿的周期往往极为短暂，考生难以在此期间系统掌握填报技巧，导致滑档与退档现象频发。

特别是对于家长群体而言，志愿填报一个非常“工具理性”的行为，相对于选喜欢的专业这种简单判断，他们更希望孩子选到未来更能“赚大钱”或“稳定”的专业，“读书无望”，是他们最担心的。

两年前，我也接受新浪教育的约稿，围绕新闻专业产生的争议，聊了聊人们担心的“新闻无望”的问题。（http://t.cn/A6pQYYBr）

谢爱磊、秦玉友、王玉姣等学者认为，读书接受教育是有直接家庭经济成本和机会成本的，尤其是对于弱势阶层家庭来说，这些成本付出只有在某个教育阶段结束后（如大学毕业）换得与之匹配的教育收益才是读书有望的。

在这个基础上，志愿填报就会越来越追求功利最大化。

但人们想通过志愿填报技巧选“对”专业，但是这个“对”往往是当下的一种研判，虽然有些专业已经稳定发展多年，薪资可观，但是四年之后的实际效益依旧像是开盲盒一样，通过就业率与薪资水平择业依旧是对未来职业发展的概率性博弈。

当前被普遍视为"稳妥"的金融、会计、计算机等专业，其就业质量呈现显著的阶段性特征，人工智能、大数据等新兴领域虽呈现爆发式增长，但其是否是“泡沫”还有待观察。

与此同时，志愿填报的过程却变得越来越复杂。

一方面，专业越来越多，但是就业越来越差。

高校本科专业在过去十年从309种增加到845种，各专业之间信息透明度不同，专业的增减调整也愈发频繁。

在经济下行背景下，社会对专业选择精准性的迫切需求催生了该领域的发展。据统计，2024届全国普通高校毕业生规模达到1179万人，同比增加21万人。但智联招聘发布是《2024年大学生就业力调研报告》（图1）则显示今年普本院校硕博就业率仅有33%，比去年下降了17%，想要一次性选到一个能够实现稳定就业的专业，促使家庭对志愿填报的专业匹配度提出更高要求。

另一方面，高考志愿填报机制改革起到了直接推动作用。

从“估分填报”到“知分填报”，从“梯度志愿”到“平行志愿”，再到“专业（类）+院校”与“院校+专业组”等新型填报模式的推行，机制变化的出发点都是意图都是降低掉档风险，让志愿填报更公平和更科学，但也让这件事逐渐走向复杂。

90后一代普遍经历的是相对简单的平行志愿模式，即每个批次可以填报4～8个院校，每个院校可以选6个专业，这种模式下可以用已知的分数匹配最好的大学。

但2015年后陆续普及的“新高考”制度，则指数性的增加了志愿填报的数量，目前除了新疆和西藏外，其他省份均已转变成新高考模式，对应着“专业（类）+院校”和“院校专业组”两种志愿填报模式。

根据远川研究院的总结（图2），这一现象使得向好趋势和衍生难题一同到来：

一是可报志愿数量大幅增长。

新高考实行了充分的平行志愿模式。采用“专业（类）+院校”的辽宁，本科批次可以填112个专业；采用“院校专业组”的四川，今年把志愿数量提升到45个，每个专业组里可选6个专业，理论上考生最多能填270个专业志愿。菜单上有270个菜都足以让人头皮发麻，更不用说填志愿了。尽管可报志愿数量大幅增长，最终录取结果还是唯一，分母越来越大，不确定性也越来越高。

二是专业的权重超过学校。还有一种原因可能是过去十年，中国的大学数量增加了近400所，但985/211院校一直保持在115所，“好大学”其实并未增加，推动专业的重要性提高。

2⃣️高考填志愿如何成为一门生意？

所以，志愿填报市场规模的快速扩张，一方面是“望子成龙”的情境写照，很多志愿服务的广告其实都是给家长看的，这也是经济下行和就业环境恶化背景下，人们对于通过所谓选“对”专业来实现未来发展稳定、获取更多职业机会期待的前置现象。

另一方面，随着志愿填报与专业变动情况的复杂化，客观上则为专业化咨询服务创造了市场空间，让志愿填报咨询变成一门值钱的生意。

侧重直接决策的志愿填报服务，逐步演变为融合数据分析、生涯规划与教育策略的综合性产业。由于依旧缺乏获取高考填报信息的渠道，加上高考录取人数逐年递增，高考志愿报考行业付费需求逐年增多。

iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，超九成高考生愿意选择高考志愿填报服务，2025年中国高考志愿填报市场付费规模预计为10.9亿元，预计2027年将增至12.2亿元。

记得我参加高考的时候，都不太需要互联网的数据库，只需要啃透纸质的志愿填报指南，根据分数与排名就能相对准确的把握志愿填报的“冲”“稳”“保”。

明确知道自己的分数本批次只能上某几所学校时，还有人会整些小活儿，比如在前两个志愿上添了清华和北大，暗含了某种自嘲心态。

所以，从人性角度来说，志愿数量的增加会激发更强烈的期待。

考生在所谓“冲”“稳”“保”的院校间拥有更大选择余地，这既预留了操作空间，也使期望本身呈现出商品化特征，构建了高考志愿服务这一市场。

但此类服务的核心价值并非源于专业技术壁垒，而是建立在“信息差”基础上的商业转化。

这种商品化运作模式的形成，主要源于两类消费心理的驱动：

其一，效能型需求驱动。

面对新高考制度下复杂填报规则，以及超过100个可选志愿的填报压力，部分家长与考生选择将繁琐的数据处理工作外包，这种高强度的信息筛选工作促使市场形成“省心型”服务需求。

其二，焦虑型需求驱动。

在就业形势严峻、专业选择与职业发展关联度增强的背景下，家长群体普遍面临“信息素养不足”与“决策能力欠缺”的双重困境。

面对对目标专业就业前景认知模糊与因分数区间波动难以预判录取概率等问题，这种认知鸿沟催生了“安心型”服务市场，消费者通过付费咨询实现心理风险转嫁。

市场中不乏有专业机构与人士能够准确评估考生情况作出精准研判的志愿规划师，但这一行业的低度职业化也非常明显，并未建构起一定的行业标准，其职业属性具有显著的非标准化特征。

甚至还能形成一个套娃闭环。还有专门“高考志愿规划师”培训的课程。

据新京报报道，高考志愿规划师作为新兴职业，并未被列入人社部公布的《国家职业资格目录》。

市面上“高报师”证书及发证单位五花八门，而这些证书本质上并非职业资格证书，而是一纸培训证书，仅能证明学员完成相关课程培训或者通过考核，很难证明持证人的专业能力和水平。

教育部多次发文提醒，有关部门从未发放过“高报师”这类职业资格证书，广大考生及家长不要迷信所谓高价、天价志愿填报咨询服务。

照这个逻辑，是不是也可以再出一个培训“‘高考志愿规划师’培训师”的课程....

3⃣️AI填志愿是一种信息救济吗？

刚才虽然说了很多，但我们讨论付费志愿服务时，总是忽略了一个前提，就是——只有少部分考生有一定的经济能力，能够支付高额高质量付费志愿服务。

还有一大部分考生及家长信息素养不高或是对报志愿并不重视，面对的是良莠不齐的市场，甚至接触不到专业的规划专家。

所以当AI报志愿兴起的时候，被无论是一些分析者还是开发者都认为AI志愿产品是促进了教育平权。

20223年大语言模型诞生之前的各种AI辅助志愿填报，与其说是辅助填报，不如是说提供一种数据服务，只是提供了一个可以检索信息的入口，并没有很强的思考与规划功能，同时还被很多主体用于构建教育信息差同时质量良莠不齐。

北京日报2022年的一篇报道，直接断言“AI填报高考志愿不靠谱”。但从2023年开始，AI工具变得比以往任何时刻都更加聪明。

直到大语言模型的兴起与大厂的入局，才让辅助志愿填报，具备了个性化与普惠性质。

AI志愿填报近年来“水涨船高”，大模型的快速迭代，性能提升，成为今年志愿填报市场一股新增量。

当下的高考志愿填报AI是主要体现为基于大语言模型（LLM）的智能决策系统，通过整合历史录取数据、招生政策、就业趋势等信息，为考生生成个性化志愿推荐方案。

其核心目标是破解信息不对称，替代传统依赖人工经验的填报模式，提升决策的科学性与效率。

而且，随着推理大模型和智能体的兴起，AI填志愿操作门槛进一步降低。2025年，BAT继续抢滩“AI高考志愿填报”，都先后推出了AI志愿填报工具。

比如说在前两年使用普通大模型进行AI志愿填报时，需要考生输入分数、省份、选科、兴趣方向、职业规划、地域偏好等关键信息，并撰写合理的提示词才能输出结果。

当下大模型调用工具的能力显著提升，不仅具备了更强的意图理解和任务执行能力，平台也拥有了更多调用外部工具的可能性。

一些定制的AI agent或垂类大模型的工作流可以拆分为搜索模块、分数模拟器、就业趋势分析器等单元，只需要填省份、分数位次、个人偏好等信息，就可以获取一份符合志愿填报核心思维的志愿建议或报告。

与教育机构不同的是，嵌入AI大模型等高考志愿服务更多以免费的形态呈现。从论迹不论心的角度来说，当然是好事。

光明网评论员文章指出，AI填报的普及，某种程度而言也是一种“教育平权”：AI的低门槛，远比市面上各种机构的志愿填报服务要廉价，一些经济状况一般的家庭，很有可能借此打破信息差的困境。

但从商业视角看，AI志愿填报产品的核心逻辑在于通过“场景化入口”实现用户增长与产品渗透。

尽管高考志愿填报仅持续一个月，但这一短期场景却能成为大厂争夺用户心智的跳板——如同一枚“钩子”，将考生群体转化为长期用户池。

高考志愿是一个月的事情，但是对于未来的大学生而言，当AI志愿工具完成使命后，其背后的AI写作等功能可就是四年的事情了（一点灰色幽默，写过课程作业的大学生都知道这背后的门道有多深）。

目前，大型科技公司开发高考志愿填报模块主要采用两种产品策略：

⭐️大模型产品内嵌模式： 将志愿填报功能直接集成于通用大模型产品（如对话式AI助手）之中。其核心目标是通过不断叠加实用场景（如志愿、写作、翻译等），增强产品吸引力，提升用户粘性与日活跃度，主要逻辑依旧是简化了提示词撰写过程，依旧以对话形式呈现输出结果。

⭐️浏览器集成模式： 将功能深度整合至自有或合作的浏览器平台。此策略旨在利用浏览器作为高频入口的优势，与默认装机的主流浏览器（Safari、Edge、Chrome等）竞争，在用户信息获取的关键环节建立使用习惯和路径依赖。

不过，AI到底靠不靠谱的问题值得进一步思考。

21世纪经济报道在调研中指出，大模型产品对数据有强依赖性，底层数据的缺失或是测评中大模型产品志愿推荐不靠谱的主因之一。

数据库与算法的差异可能导致不同模型输出的结果千差万别。输入所在省份、考试科目以及预估分数后，不同工具给出的排名虽然一致，但推荐的“冲、稳、保”三个档次的院校完全不同。

大厂主要依托自研大模型，其他有些公司采用外部大模型，有些出于能随时优化的考虑选择自研，而不同大模型由于衡量权重不同，在生成可选院校结果时会出现偏差。

各服务商并未公开“冲、稳、保”院校的算法逻辑，用户面对五花八门的建议，难以做出判断。

另外，在聊媒介技术理论的时候反复提及的一个观点，就是技术可供性，也就是说一项技术仅仅是为某项实践活动提供了某种可能性，但最终技术的效能发挥还取决于技术使用主体及其感知行为。

如果一个家庭的父母和考生不会提问和甄别的同时，完全依赖于AI输出的结果，不花精力学习填报的技巧，那么一旦滑档，AI就可能成为“背锅侠”。

在人机交互与大模型使用的过程中，有一个基础伦理观点，就是大模型不应替代人的选择。

或者简单来说再进行辅助志愿填报的过程中，我们至少要掌握志愿选择的逻辑以及个人的核心偏好。

AI只是帮助我们打通最后1公里处理繁琐的数据筛选与排列工作，人类的角色从一个信息的整理者与筛选者变为了引导者与提示者，但无可厚非的是，最终的决策权依旧掌握在自己手中。

我把使用大模型进行提示，获得优质内容的能力称为提示能力，现在普遍存在着提示能力的鸿沟，国家与社会也都关注到了这个问题，例如北京教育考试院就组织了AI志愿填报的技巧讲解。

很多内容分析者以AI取代张雪峰作为噱头，进行AI填报志愿的热点写作（如图4）。

但在某AI软件的高考频道，你却可以看到张雪峰的多期的志愿填报视频讲解与直播，还有很多高考志愿规划师直接视频直播用AI帮粉丝查数据并做解读了。

与其说AI取代的是某一个行业不如说取代的依旧是落后产能。

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