这几年，人工智能的横空出世，一次次刷新了大家的认知。
从引领潮流的ChatGPT，到自动生成视频的Sora，再到全球首位AI程序员的诞生，越来越多的人开始担忧自己的就业前景和未来发展。
时代变化太快，在前年ChatGPT刚流行开的时候，全球很多大学还在提议禁止使用，而到了去年和今年，当初“封杀”AI工具的学校态度逐渐转变，不少名校开始发力，希望能牢牢抓住AI的风口......
亚利桑那州立大学成为首家与OpenAI合作的大学；牛津、剑桥等24所英国罗素大学成员集体宣布解除ChatGPT使用禁令；宾大成为首个开设人工智能专业的藤校；香港大学彻底放开，免费为师生提供多种生成式人工智能应用程序……
同样，在大学申请方面，受AI的影响，不少大学都在衡量是否恢复标化考试的要求，也有大学开始评估人工智能对申请的影响。
比如今年U.S. News全美排名第七的杜克大学前一阵就宣布，从今年开始，本科招生过程中不再对文书和标化考试成绩进行打分。
杜克招生主任这样解释：由于人工智能和大学招生顾问的使用增加，招生办公室已经无法简单地判断“申请者提交的文书究竟是自己写的还是人工智能或顾问代笔”。
因此，招生办不会再通过文书去判断学生实际的写作能力，而是希望通过文书来了解申请人、判断申请人是否适合杜克大学的文化。
这样的情况也让大家也不禁好奇，在2024年，对于人工智能的应用到底已经渗透到了大学申请的哪些方面了呢？又有多少申请者已经吃上了“科技的红利”，走上了新时代的申请之路？这些注入了“科技与狠活”的申请方式，到底好不好用，又有没有风险呢？
“写文书，比任何时候都简单”
早在ChatGPT刚出现不久，留学圈中就流传开了一套写论文的“组合拳”——DeepL翻译中文大纲+ChatGPT撰文+Grammarly润色，江湖人称论文三件套。
三个应用，分别对口翻译、成文和润色的问题，不能说百战百胜，至少也能应付大部分的功课作业。
而以难度大、要求高著称的美本申请的文书，自然也成为了AI写文书的对口项目，因为撰写高质量的申请文书一直是申请顶尖美本的关键所在。
近年来，除了ChatGPT，各种基于人工智能的写作助手如Claude、Gemini等应运而生，为申请者提供了极大的便利。
这些工具能根据申请者的需求，学习超长的范文模板，快速生成个性化的文书初稿，并对文章进行语法修正、优化措辞等。
不少经历了申请季的学生都表示，借助AI写作工具，他们可以更好地聚焦于自身经历和独特见解的阐述，而不必过多地担心文书的逻辑性和表达流畅度。
但是，在留学申请中，最高级别的文书，是要兼顾文笔的流畅地道和文章的“灵魂”。
对于人工智能来说，做到流畅通顺甚至优美的行文并不难，难的是如何表达出人类独有的细腻、真挚的一面，这也是文书写作的阿克琉斯之踵。
早在2022年12月9日，《福布斯》网站让ChatGPT写了2篇美本申请文书：一篇是650词的2023 Fall Common App主文书；一篇是威斯康星大学麦迪逊分校的补充文书。每篇文书写作用时不到10分钟。
面对这两篇ChatGPT写出的文书，曾任职约翰霍普金斯大学和迪金森学院的招生官表示：“除非我被要求阅读几篇文书（进行对比）并被要求识别哪些是AI撰写的文书，否则我会认为这两篇篇文书结构堪称完美，但缺乏灵魂。”
不过，随着工具的进化和开发者的投入，这种情况正在产生变化。
来自美国某顶尖理工科大学的H同学，去年就和同学们开发了一个服务于美本申请者的文书创作工具。
在这个产品里，他们按照美国大学排行榜，摘录了2024年它们所有的文书题目。然后根据网上公开的学校信息、以及搜集到的头脑风暴指南和大量录取文书范例用以训练GPT4，做出了一款帮助学生在申请季一站式撰写文书的工具。
在这款工具上，学生只需要像填写Common App大学申请表一样，选好要申请的大学及文书题目，然后填写自己的活动列表、个人特色，接下来AI就会通过对话的方式，和学生进行头脑风暴、撰写大纲直至最后生成文书。
H同学表示，和直接使用ChatGPT等工具相比，这样的工具省去了大家自己去训练人工智能的步骤，在收集好学生的活动信息后，通过为学生模拟出一个虚拟文书导师的形象，用对话的方式一点点引导学生做文书的头脑风暴。
头脑风暴结束，在构建出顺畅的大纲后，再通过先前的人工智能训练生成相应的文书草稿。
这样的做法，比学生自己丢给ChatGPT一大段话让其直接写出成品，然后再一点点调教修改更有效率，也更容易写出符合学生个人特点的内容。
H说，去年他们开发出这款产品后，传到几个留学申请群中让大家边测试边推广，立刻就收获了好几百个用户，算是一次比较成功的尝试。
今年，H同学和朋友们打算在原有的产品上更进一步，准备集成文书写作和个人化、定制化的选校功能，在新的申请季前上线，服务更多的用户。
在关于AI写文书的“道德伦理上”，H同学说，自己想做的不是帮申请者直接“代写”的工具，而是通过人工智能技术帮助学生快速挖掘自己的想法，然后将这些想法构思出具有个人特色的文书的雏形。
至于怎么把这些雏形生成为一篇可以递交的文书，这反而是现在各种工具已经解决的问题。
在文书的AI检测和查重方面，H同学称，通过技术实际上基本可以避开市面上的AI写作检测软件，在产品中也只需要在最后的成文阶段加上一步就可以，但是他没有选择这样做，因为这样和大家的初衷不符。
“我认为人的部分（human touch）是不可被取代的，但写文书这件事从来没有像现在这样简单过。”
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AI能干的事太多，但还不够成熟
大学申请绝不只是文书的比拼，申请的方方面面，如今也开始成为人工智能的新战场。
首先是面试，作为顶尖名校的申请流程，招生官面试、校友面试经常被当作核查申请者材料、了解申请者的重器。
从疫情开始，更便利的线上面试开始广泛地被企业、大学采用，于是就此诞生出了一批专门针对面试辅助的人工智能产品。
比如由斯坦福团队开发的Final Round AI，就是专为面试者设计的人工智能辅助工具。
其功能类似于实时提词器，可根据用户的简历和职位描述在面试中实时提供个性化的支持。
在在线面试中，Final Round AI能帮助面试者提供实时转录、个性化辅助、简历和求职信优化、面试问题准备、面试表现分析。
这样的功能，当然会被参加大学面试的申请者注意到，并且已经被敢于吃螃蟹的第一波申请者用上了。
“说实话，在用它的时候我甚至在想，开发这个团队胆子真大，这样的工具不知道是否合法，如果能被允许使用，假以时日，不知道这些大厂、高校的面试还有什么意义。”在申请季中使用了Final Round AI的Y同学如是说道。
尽管体验有点像“开挂”，但Y同学也表达了AI面试辅助不够成熟的地方，比如虽然在模拟面试的环节，在没有观众压力的情况下，软件的沟通教练、个性化的辅导显得较容易接受。
但真正到了在线会议期间，即时私密的沟通辅导、个性化的反馈和口语能力分析、可以跟踪进展和统计数据的仪表盘——这些“冷冰冰”的反馈和分析拍在面试者的脸上，实际上会大大增加面试者的压力，反而让他们有些措不及防。
再者是作品集。
以Suno AI为代表一类的音乐生成产品最近也大受留学生们关注。这类产品可以单纯通过文本提示词来引导深度学习模型输出对应的音频。
2024年2月，在Suno V3模型发布之前的几周，滚石杂志的记者在离马萨诸塞州剑桥市哈佛大学校园仅几步之遥的Suno临时总部的会议室听到了由人工智能生成的密西西比蓝调音乐。
这首歌曲被命名为Soul of The Machine，由ChatGPT辅助歌词创作。Suno使用的提示词为"solo acoustic Mississippi Delta blues about a sad AI”。歌曲中富含的感情丰富程度让人震惊。
和前一阵震撼世人的视频生成软件Sora一样，Suno AI这类工具大大降低了使用者的创作门槛，即便对音乐制作一窍不通，也可以通过给AI输入指令快速获得想要的作品。
对于是音乐小白的大学申请者来说，之后遇到想要给自己的个人网站配个bgm、给自己制作的游戏配乐等场景，完全可以只借助AI的帮助就完成工作。
不过，经过笔者和多位使用者测试，在音乐创作的内容和质量上，人工智能目前的音乐生成技术，暂时还够不到大学专业音乐作品集的要求。
因为无论是人工智能还是已有的音乐素材库，在对语义理解上有很大的提升空间。由于训练数据集覆盖的原因，Suno只能理解像摇滚、乡村等比较明显的音乐风格，同时也缺乏对音频的理解，完全依赖创作者提供的文字标签信息。
越是需要精准的、细腻的内容，Suno这样的人工智能越是难以理解和创作。总之，音乐音频内容的自动理解、标注、相似音乐搜索是目前此类工具急需的研究方向。
当然，Suno在放弃匹配度的情况下快速提供音乐，在“视频需要个bgm”这样的普通场景下反而是一种优势。而且相比视频，音乐数字模型相对简单，人类从听觉获取的信息量也相对少（视觉占95％以上），如果在音乐领域的开发者够多，其成熟速度应该比视频领域要快。
是福音，同时也是挑战
毫无疑问，提高申请效率、增强个性化，AI技术的应用正在大大加强学生申请的可能性。
从文书撰写到面试准备，AI工具能在较短时间内为学生生成高质量的内容，并给出针对性的改进建议。
相比手工码字，学生可腾出更多时间和精力，去深入反思自身经历，挖掘更有意义的内容，这显然是非常值得的尝试。
另一个反常识的侧面是，基于海量数据训练，AI系统其实对学生的特点和需求能有更准确地掌握，避免了人会发生的偏见，因此有机会生成更贴合个人特点的文书、简历等。
这不仅有助于学生更好地展现自我，也能帮助录取官更好地了解申请者。
尽管AI技术为申请者带来了肉眼可见的便利，但也给大学录取带来了一些新的挑战。
首先是公平性问题。由于AI系统的使用需要一定的经济和技术投入，因此部分学生可能无法平等地获得这些工具。这可能导致申请过程中出现老生常谈的"二元化"问题，即有资源的学生可以充分利用AI优势，而经济条件较差、信息闭塞的学生难以获得同等机会。
其次是AI输出结果的可靠性问题。虽然市面上的AI工具都声称可以生成高质量的申请材料，但它们毕竟是基于概率模型进行生成，很难做到100%的准确性和创造性。
因此，招生官如何客观评判AI辅助下的申请材料也是大难题。
更值得担心的，还是申请中的道德伦理问题。
首先就是作弊问题，一些学生可能过度依赖AI，将其作为"作弊工具"，生成与自身经历完全脱节的申请材料。这显然与大学申请的初衷不符，明显会对公平竞争造成负面影响。
其次，学生在使用AI辅助工具时，不可避免地要将个人信息、经历等输入系统。而这些信息的收集、使用和储存,容易引发隐私泄露的问题。
这也是为什么目前越来越多的大学，一边在向人工智能打开大门的同时，一边也在明确标准、引导规范使用。
大学应该明确何种程度的AI应用属于"作弊"范畴，何种程度属于合规使用。比如，学生自行训练GPT-4生成独特的申请材料，或许是允许的，但直接复制AI输出的内容，显然就属于作弊行为。
也已经有大学开始制定相应的监管措施，如在申请材料中要求学生声明是否使用过AI辅助工具，并对可疑情况进行抽查。同时，还在加强对申请材料的评判能力的加强，通过科技手段加强招生官识别AI痕迹的能力。
作为申请者，合理利用AI、注重自身独特性，是现阶段利用AI工具辅助申请的关键。AI只是辅助工具，不能完全替代自身努力。
在使用AI进行文书撰写、面试模拟时，要注意保持独立思考，确保申请材料的独特性与真实性，更要对AI系统的局限性保持警惕，不能完全依赖其输出结果。
同时，也需要关注自身的公平竞争权益。如果发现周围同学存在明显的AI“作弊”行为，应向学校和老师反映，维护公平竞争的申请环境。
总之，想要继续推进AI技术在大学申请中的应用，需要各方共同努力。大学要明确规则、引导学生规范使用；学生要谨慎利用，注重独特性；政府和科技行业要健全标准、加强监管。
只有这样，AI技术在教育领域才能真正发挥其应有的积极作用，让所有学生都能公平公正地获得优质的申请机会。
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