一、扩招的尽头是AI
2026年高考刚结束，好消息铺天盖地——“双一流高校扩招了！”
东南大学新增600人，西安交大新增360人，南京大学新增300人，兰州大学新增300人。
国家发改委明牌：“十五五”时期，支持双一流高校本科扩招10万人以上。2026年开局年，首批投放约2万个名额。
考生和家长松了口气：机会多了，路宽了。
但很少有人问：扩的名额，扩到哪去了？
西安交大扩招360人，集中在具身智能、智能制造、储能、电气。东南大学扩招600人，全部投向集成电路、人工智能、未来机器人。
北京科技大学新增90人，全部投放到新材料、集成电路、计算机、人工智能。兰州大学扩招300人，重点投向“四新”和国家战略急需学科。
据公开信息梳理，2026年双一流扩招名额中，绝大多数向基础学科、新兴学科和交叉学科倾斜，其中人工智能、集成电路、先进制造三大方向占据了绝对大头。
文科几乎无扩招，部分院校甚至在缩招。
这叫“增量支持+存量调整”。
路不是宽了，是变窄了。
只不过那条窄路，名字叫AI。
二、志愿表即产业地图
2026年，预计全国高考报名人数1290万，同年全国高校毕业生约1270万。
两个千万量级，在同一个六月相遇。
扩招，是这两股人流碰撞后的政策回应。
但回应的不是“考生想上好大学”的愿望，是“国家缺什么样的人”的急迫。
教育部部长怀进鹏强调：推动高校“从注重学科发展向服务国家使命转变”。东南大学副校长金石说得更具象：“优本扩容不是大水漫灌，是把优质资源投向国家最急需的地方。”
国家急需什么？
据人社部报告测算，我国人工智能人才缺口超500万。
芯片相关本科毕业生每年仅数万人，产业需求却是几十万。
集成电路核心研发岗应届生起薪可达25万，硕士35万以上——不是这些人值这么多钱，是缺人缺到这个程度。
所以扩招的逻辑很清楚：不是给你多一个选择，是替你做了一个选择。
你的志愿表上那些选项，看着多，其实只有一条路——国家产业地图上画好的那条。
正如《中国改革报》所言：“高考志愿表，就是一份国家产业地图的个人化签署。”
你以为你在选专业，其实你在填岗。
三、海外高校的AI筛选：一个正在发生的预警
这不是危言耸听。
在大洋彼岸，大学招生办里的算法已经开始拆阅你的申请书了。
2025年秋季，弗吉尼亚理工大学收到5.7万份入学申请。
每份申请含四道短文写作题，超过20万份待审阅文书。
他们怎么处理的？
每篇文章由一名人类和AI分别评分，评分不一致时由第三位审核员再次打分。
这套“AI+人工协同”模式，直接省下8000小时人工工作量，录取结果比往常早出一个月[2]。
有美国高校招生从业者透露，AI工具处理第一轮筛选的速度，可以做到30秒内过万份申请。
被筛掉的那些，大多数家长花了几十万在辅导机构上[3]。
按处理速度折算，每份申请分到的注意力不到千分之三秒——而家长花了几十万，学生准备了整整十八年。
5.7万份申请，AI先过了一遍。
这不是个例。
哥伦比亚大学、约翰斯·霍普金斯大学等顶尖院校已陆续引入AI辅助审核系统。
加州理工更进一步——候选人提交研究项目后，由AI系统生成层层深入的追问，像答辩一样验证你是否真的懂自己写的东西[3]。
四、商业算法的“抢跑”：国内的志愿填报生态
国内呢？
别以为离我们很远。
今年高考最后一门铃声刚落，不少考生还没来得及估分，手机已经响了——“亲爱的考生，根据您的模拟考成绩和学科特长分析，我校AI系统已为您匹配最优专业组合，点击链接查看专属培养方案……”
发件人并非985高校招生办，而是商业志愿填报平台利用公开数据生成的营销推送。
目前并无证据表明任何国内高校在招生录取环节正式启用了所谓的“AI预录取系统”[4]。
但在志愿填报的商业生态中，算法已经深度介入——分析成长性、生成人设画像、推荐专业方向，这些能力不是未来时，是现在进行时。
AI不只看分数，它看“成长性”——高一平平、高二突飞猛进、高三稳定高位的学生，在AI眼里比一直高分的人更有价值。
因为模型判断：前者可能还有爆发空间，后者可能已到天花板。
它还可能“定制”——分析性格测试、兴趣问卷，甚至参考公开网络信息，生成“人设画像”，推荐最匹配的专业方向。
当算法开始介入甚至主导志愿填报的建议流时，你以为是你在选专业，其实AI比你还早知道你“该”选什么。
问题是——它觉得你“该”选的，真的是你想选的吗？
五、被数据遗忘的角落
我有个朋友在县城中学教书，他班上一个女生今年高考。
理科拔尖，物理尤其好，想报人工智能专业。
但她高中三年，没参加过任何竞赛——学校没有竞赛辅导班，县城没有机器人实验室。
她连一个像样的“社会实践报告”都交不出来，因为镇上唯一能算得上“实践基地”的，是街口那家农机修理铺。
现在主流的人才评价体系，往往会有三项核心指标：高中三年成绩曲线、竞赛获奖、社会实践。
她的成绩曲线是有的。
但没有竞赛和社会实践来证明她的“成长性”——在算法眼里，她的数据画像就是一张半空白的纸。
我问了好几个高考志愿填报老师，都说：“要赌一把。”
为什么？
因为她的“数据画像”是一张半空白的纸。
算法不是歧视她，而是在现有的评价体系下，算法只是看不见她。
麻省理工学院一位经济学教授指出了更深层的问题：如果高校过度依赖同一种AI模型进行排名或决策，非常危险。
因为AI模型基于历史数据训练，会带有偏好——如果模型认为某种特定背景、特定措辞风格的学生才是“成功样本”，所有不符合这个“标准模板”的考生，可能连初筛都过不去[2]。
这已经发生了。
斯坦福大学2023年的一项研究显示，七种主流AI文本检测器对非英语母语考生文书的平均误标率高达61.3%，其中一个检测器误标率最高达97.8%[3]。一个认真写了三个月的申请文书，因为句式结构“太规矩”，被算法判定为“AI生成”。
纽约大学教授Meredith Broussard说：“我不知道有哪位家长，会对用AI来决定孩子人生中最重要的事情感到兴奋。”
算法的偏见不是故意的。但偏见的效果是一样的。
六、AI定义的闭环
更值得警惕的是，AI选人，AI也在教人。
2026年4月，五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》（教科信〔2026〕1号）：AI成为高校公共基础课，不是选修，是必修。
AI纳入教师资格考试和认证内容。南京传媒学院221门课程完成AI升级，60%以上专业课AI元素全覆盖。
烟台科技学院把AI素养直接纳入毕业要求[5]。
国家定了不容置疑的大方向：AI进课堂不只是开一门AI通识课，而是要把AI嵌入所有专业课。
这个思路跟几年前的“互联网+”一模一样——AI不是一个专业的专属工具，是所有专业的底层能力。
所以你看到的完整画面是这样的——
国家说：来学AI。（扩招方向）
大学说：用AI学。（AI嵌入课程）
招生这头：算法先筛一道，数据定门槛。
AI定义了什么知识值钱，AI定义了谁能学这些知识，AI定义了怎么学这些知识。
这不是三条线，是一个闭环。而你，在闭环的中间。
七、收窄的选择权与需要被看见的多元可能
有人会说，这有什么不好？
国家缺AI人才，扩招AI专业，用AI提效，这不是顺理成章吗？
是。从国家战略角度，完全没问题。
但从每一个具体的学生、具体的家庭角度看——
第一，选择在慢慢收窄。
不是你选了AI，是AI赛道在快速膨胀，而其他选项的相对空间被压缩了。文科缩招，传统工科不扩，一个对文学有天赋的学生，面对的现实是：文学专业在收缩，AI专业在扩张。
他的天赋，在国家产业坐标系里的权重，正在被重组。但“收窄”不等于“消失”。那些非标准答案的人生路径——比如去一个好的职业院校掌握一门手艺，比如在茶舍里做一位懂木工的老板——依然存在，依然有价值。
教育的目的，从来不只是填充产业地图上的岗位。
第二，筛选在逐步黑箱化。
以前你知道自己被谁刷掉的——是分数不够，是面试没过。现在你不知道了。AI审了你的文书，打了分，筛掉了你，但你永远不会知道，是哪个词触发了低分，是哪种句式被判定为“不够真实”。
在海外的高校系统和国内的商业平台中，这种黑箱已局部存在。
对官方系统而言，这是一个必须被预见并警惕的风险，需要在制度设计上确保透明与可申诉。
第三，教育的本质在重新定义。
我们之前写过一句话：AI替你做的那一步，就是你再也长不出来的那一步。现在要加一句：连“你能不能迈出那一步”，都开始由看不见的算法逻辑决定了。
更残酷的是——被AI挡住的人，连自己有多可惜都不知道。
因为他连赛场都没能真正站上去。没有人会替他不平，因为标准是模糊的，他只能对着空气申诉。
八、结语
这不是反对AI。
AI是工具，是能力，是这个时代的基础设施。
但工具不能定义目的，算法不能替代判断，效率不能覆盖公平。
双一流扩招，不是人人都能上大学。
是人人都要上AI大学。
算法开始在招生端介入，在某些地方已成为现实。
我朋友班上那个女生，她可能考得上，也可能考不上。但有一件事是确定的：当她做选择的时候，看不见的算法逻辑已经帮她划掉了大半张志愿表。而她，甚至不知道那支笔握在谁手里。
这并非反对技术本身，而是提醒：在效率狂奔的路上，需要为公平和人性保留一把尺子。
最后有这么三句总结——
一、扩招的方向是国家战略，但战略的需要不等于个人的选择。
当“国家需要”挤压“个人志趣”，能选的路就在收窄。但你依然可以看见并坚持那条非主流却适合你的路。
二、算法筛选提升效率，但效率不等于公正。
黑箱不可申诉，偏见不可见，“看不见”比“不公平”更可怕——因为你看不见，你就无法反驳。我们需要在制度上为这些“看不见”的漏洞打上补丁。
三、AI定义知识价值，又定义准入资格——这是一个正在成型的闭环。
闭环里的人，要么跳出来看见全貌，要么在里面被推着走，还以为自己在选路。
双一流扩招给了更多人进门的资格。但门后面是什么路，路是谁画的，谁在站岗——这些问题，招生简章上一个字也不会写。
需要你，自己深思。
—— 写于花间茶舍
参考文献
[1] 中国改革报. 人才供需的“齿轮”正在咬合[EB/OL]. 2026-06-10
→ 引用内容：文中“高考志愿表，就是一份国家产业地图的个人化签署”一句，引自该文末段。原文同时涉及1290万考生与1270万毕业生数据、双一流精准扩容方向、教育链与产业链并轨等论述。
[2] 量子位. 大学开始用AI招生了[EB/OL]. 2026-01-24；36氪. 同主题报道[EB/OL]. 2026-01-21；彭博社. 美国高校引入AI辅助招生系统[EB/OL]. 2026-01-21
→ 引用内容：①弗吉尼亚理工大学2025年秋季5.7万份申请、每篇短文由人类+AI分别评分、不一致由第三人打分、节省8000小时人工、录取早出一个月——均引自该校招生管理副院长Espinosa披露及Bloomberg原始报道。②麻省理工学院经济学教授关于AI模型偏好偏见的观点——引自Bloomberg采访。③纽约大学Meredith Broussard“我不知道有哪位家长会对用AI决定孩子人生最重要的事感到兴奋”——引自Bloomberg/量子位报道。
[3] 头条/AI留学·价值发现者. 为什么顶尖院校开始用AI筛选申请者？[EB/OL]. 2026-05-31; Stanford HAI/Liang W, Yuksekgonul M, Mao Y, Wu E, Zou J. GPT detectors are biased against non-native English writers. Patterns (Cell Press), 2023. DOI: 10.1016/j.patter.2023.100779
→ 引用内容：①“30秒内过万份申请”的筛选速度——转引自该头条文章，原始场合及发言人无法独立核实，本文已改为间接转述。②哥伦比亚大学、约翰斯·霍普金斯大学引入AI辅助审核——引自量子位/Bloomberg报道。③加州理工使用InitialView VIVA系统对科研项目申请者生成追问——引自托普仕留学/TopsEdu报道。④斯坦福大学Liang等2023年研究：7种主流AI文本检测器对91篇TOEFL论文（非英语母语考生撰写）的平均误标率61.22%（本文四舍五入为61.3%），单个检测器误标率最高97.8%，89/91篇被至少一个检测器标记为AI生成——该研究发表于Cell Press旗下Patterns期刊，经同行评审。
[4] 今日头条. 考生还没出分，AI已经开始抢人了[EB/OL]. 2026-06-12
→ 引用内容：文中“商业志愿填报平台向考生推送AI匹配专业”的现象描述，参考该文对营销推送与高校官方招生行为混淆的讨论。本文据此澄清：目前并无证据表明国内高校在招生录取环节正式启用了所谓“AI预录取系统”。
[5] 教育部等五部门. 《“人工智能+教育”行动计划》（教科信〔2026〕1号）[EB/OL]. 2026-04-02；中国日报网. 南京传媒学院：以“三融”理念探索AI时代应用型传媒人才培养路径[EB/OL]. 2026-05-30；教育在线/大众日报. AI素养成毕业“硬要求”！烟科每个专业至少5门“AI+”课[EB/OL]. 2026-05-22
→ 引用内容：①五部门文件第(二)条：“推动人工智能成为高校公共基础课”；第(五)条：“将人工智能纳入教师资格考试和认证内容”。②南京传媒学院221门课程完成AI升级、60%以上专业课AI元素全覆盖——引自中国日报网报道。③烟台科技学院将AI素养纳入毕业要求——引自教育在线/大众日报报道，原文“数字素养与AI应用能力正式纳入本科生毕业要求”。
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