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售后服务上门服务电话，智能分配单据：学术评判中，“AI考官”能被委以重任吗

　　“AI考官”能评判学术背后的思想重量吗？一项大规模研究，将当前最先进的生成式AI推上了学术评判的席位。

　　英国剑桥大学领衔的研究团队让Claude、ChatGPT等前沿模型，为来自英国三所大学考试和考核中的761篇本科论文逐一打分。结果显示，AI给出的评分与专家评审授予的学位等级仅仅有约半数相符。更为严峻的是，这些系统在识别优秀的学术成果和薄弱的作业时屡屡失准，暴露出其对语言形式过度敏感、对学术实质把握不足的缺陷。

　　这份新近发布的报告警示，尽管AI可以在一些阅卷流程中充当辅助工具，但若将其推向前台独立裁断，不仅可能抹杀学生的个性才华，更将动摇高等教育赖以维系的信任根基。

　　评分模式“掐头去尾”

　　这项名为OpRaise的研究由剑桥大学心理学家德博拉·塔尔米博士主持，联合曼彻斯特城市大学、诺丁汉大学共同完成。研究团队选取了2022年至2025年间提交的761篇真实本科论文，涵盖50个模块、87项不同作业，考核形式包括课程作业、开卷居家考试与监考考试。

　　接受测试的三种前沿大语言模型分别为Anthropic的Claude Opus4.6、OpenAI的GPT-5.4以及谷歌的Gemini 3 Flash。研究团队系统性地从评分标准具体性、校准干预和评分策略三个维度调整指令，甚至为模型提供了完整的评分标准与预期分数分布，并要求其在给分前逐项解释评判依据。即便如此，AI的评分准确率仍徘徊在35%至65%之间。

　　在三所不同的大学里，AI都表现出明显的“中心倾向偏差”。它们倾向于给所有作业打上安全的中等分数，在50至60分的区间，与人类评分最为接近。一篇被人类专家评为75分(一等学位水平)的优秀论文，AI平均会压低几分；而一篇被评定为50分的薄弱作品，AI反而会慷慨地拔高几分，呈现“掐头去尾”的评分模式。

　　更注重形式而非“内涵”

　　人类阅卷，要基于学术推理和学科洞察再作出判断，但AI的评分本质上依赖统计预测。此次所有被测模型，无一例外地对语言特征表现出过度敏感：文章篇幅更长、词汇范围更广、句子结构更复杂，往往就能获得更高分数。至于论证是否严谨、证据是否充分、批判性思维是否到位，则并非其关注核心。换言之，AI更容易被“漂亮的外表”迷惑，很难穿透文字去掂量学术思想的重量。

　　这种形式重于内容的倾向，带来了同质化风险。研究团队在不同时间用同一篇论文反复测试，AI每次给出的分数几乎纹丝不动。表面上看，这似乎是“一致性高”的优点，实则暴露了这些AI在共享同一种机械逻辑：它们并非在“理解”论文，而是在匹配语言模式。

　　而当所有模型都呈现相同的评分模式时，学生的个性表达、独特的论证路径、非常规但富有创见的思考，反而可能被忽略。这种偏见的后果，就导致上文所说的，AI在最重要的评估决策之处，准确率最低。

　　在评语反馈环节，同样存在局限。AI生成的评语篇幅通常是人类的3至8倍，团队于是将AI评语压缩到与人类评语同等长度后，再交由教职工和学生辨别作者身份，结果众人竟难以区分。然而一旦揭晓哪段话出自AI之手，参与者对AI评语的认可度便明显下降。这说明，教师与教师之间、教师与学生之间，那种基于专业默契和学科共同体的理解，仍是AI无法取代的。

　　人类考官无法被替代

　　面对日益繁重的阅卷压力，不少高校将AI视为缓解教职工负担的潜在方案。塔尔米博士坦言，大学正承受着削减工作量、提高效率、满足学生期望的多重压力，一些机构已开始考虑让AI承担评估职责。机器或许确实能分担部分劳动密集型的阅卷工作，让教师腾出更多时间直接指导学生。但这份题为《AI大学评估中的应用：评估自动评分的机遇与风险》的报告强调，最终成绩必须始终由人类裁定，AI至多只能充当“第二双眼睛”，用于错误检测、一致性检查，或是标记出AI评分与人工评分差异显著的作业，提请人类重点复核。

　　学术评估的意义，远不止于技术层面的打分。塔尔米博士指出，评估是构建教育意义的过程，它让学生感到被重视，维护学术标准，维系师生之间的信任。

　　曼彻斯特城市大学的报告合著者雅埃尔·本恩博士补充道，许多学生明确表示，若得知作业由AI打分，会产生强烈的被欺骗感；教职员工也认为，过度依赖机器可能侵蚀到专业判断，并“抽走”了高等教育作为核心的人性化。师生之间围绕评分与反馈形成的默契与期待，本质上是一种“社会契约”，它的存续有赖于人对人的认可与回应。

　　这份报告并没有否定AI在教育领域的价值，而是为其划定了清晰的边界：AI绝不能取代“考官席”上的那双受过专业训练的眼睛。在学术质量的裁断场，人类的推理、经验与责任感，至今仍是无法被算法替代的最后防线。

　　(科技日报 本报记者 张梦然)

今日相关部门传达新动态学术评判中，“AI考官”能被委以重任吗

　　“AI考官”能评判学术背后的思想重量吗？一项大规模研究，将当前最先进的生成式AI推上了学术评判的席位。

　　英国剑桥大学领衔的研究团队让Claude、ChatGPT等前沿模型，为来自英国三所大学考试和考核中的761篇本科论文逐一打分。结果显示，AI给出的评分与专家评审授予的学位等级仅仅有约半数相符。更为严峻的是，这些系统在识别优秀的学术成果和薄弱的作业时屡屡失准，暴露出其对语言形式过度敏感、对学术实质把握不足的缺陷。

　　这份新近发布的报告警示，尽管AI可以在一些阅卷流程中充当辅助工具，但若将其推向前台独立裁断，不仅可能抹杀学生的个性才华，更将动摇高等教育赖以维系的信任根基。

　　评分模式“掐头去尾”

　　这项名为OpRaise的研究由剑桥大学心理学家德博拉·塔尔米博士主持，联合曼彻斯特城市大学、诺丁汉大学共同完成。研究团队选取了2022年至2025年间提交的761篇真实本科论文，涵盖50个模块、87项不同作业，考核形式包括课程作业、开卷居家考试与监考考试。

　　接受测试的三种前沿大语言模型分别为Anthropic的Claude Opus4.6、OpenAI的GPT-5.4以及谷歌的Gemini 3 Flash。研究团队系统性地从评分标准具体性、校准干预和评分策略三个维度调整指令，甚至为模型提供了完整的评分标准与预期分数分布，并要求其在给分前逐项解释评判依据。即便如此，AI的评分准确率仍徘徊在35%至65%之间。

　　在三所不同的大学里，AI都表现出明显的“中心倾向偏差”。它们倾向于给所有作业打上安全的中等分数，在50至60分的区间，与人类评分最为接近。一篇被人类专家评为75分(一等学位水平)的优秀论文，AI平均会压低几分；而一篇被评定为50分的薄弱作品，AI反而会慷慨地拔高几分，呈现“掐头去尾”的评分模式。

　　更注重形式而非“内涵”

　　人类阅卷，要基于学术推理和学科洞察再作出判断，但AI的评分本质上依赖统计预测。此次所有被测模型，无一例外地对语言特征表现出过度敏感：文章篇幅更长、词汇范围更广、句子结构更复杂，往往就能获得更高分数。至于论证是否严谨、证据是否充分、批判性思维是否到位，则并非其关注核心。换言之，AI更容易被“漂亮的外表”迷惑，很难穿透文字去掂量学术思想的重量。

　　这种形式重于内容的倾向，带来了同质化风险。研究团队在不同时间用同一篇论文反复测试，AI每次给出的分数几乎纹丝不动。表面上看，这似乎是“一致性高”的优点，实则暴露了这些AI在共享同一种机械逻辑：它们并非在“理解”论文，而是在匹配语言模式。

　　而当所有模型都呈现相同的评分模式时，学生的个性表达、独特的论证路径、非常规但富有创见的思考，反而可能被忽略。这种偏见的后果，就导致上文所说的，AI在最重要的评估决策之处，准确率最低。

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　　人类考官无法被替代

　　面对日益繁重的阅卷压力，不少高校将AI视为缓解教职工负担的潜在方案。塔尔米博士坦言，大学正承受着削减工作量、提高效率、满足学生期望的多重压力，一些机构已开始考虑让AI承担评估职责。机器或许确实能分担部分劳动密集型的阅卷工作，让教师腾出更多时间直接指导学生。但这份题为《AI大学评估中的应用：评估自动评分的机遇与风险》的报告强调，最终成绩必须始终由人类裁定，AI至多只能充当“第二双眼睛”，用于错误检测、一致性检查，或是标记出AI评分与人工评分差异显著的作业，提请人类重点复核。

　　学术评估的意义，远不止于技术层面的打分。塔尔米博士指出，评估是构建教育意义的过程，它让学生感到被重视，维护学术标准，维系师生之间的信任。

　　曼彻斯特城市大学的报告合著者雅埃尔·本恩博士补充道，许多学生明确表示，若得知作业由AI打分，会产生强烈的被欺骗感；教职员工也认为，过度依赖机器可能侵蚀到专业判断，并“抽走”了高等教育作为核心的人性化。师生之间围绕评分与反馈形成的默契与期待，本质上是一种“社会契约”，它的存续有赖于人对人的认可与回应。

　　这份报告并没有否定AI在教育领域的价值，而是为其划定了清晰的边界：AI绝不能取代“考官席”上的那双受过专业训练的眼睛。在学术质量的裁断场，人类的推理、经验与责任感，至今仍是无法被算法替代的最后防线。

　　(科技日报 本报记者 张梦然)

早些时间，微软旗下工作室NinjaTheory宣布《地狱之刃2：塞娜的史诗》将于今年登陆PS5平台。

据博主Wario64发现，美国游戏分级机构ESRB最近为本作的重新发行版本进行了评级，发行商一栏显示为LimitedRunGames。

据悉，LimitedRunGames是一家专门负责将原本仅以数字形式发行的游戏制作成实体版本的公司，通常聚焦于独立游戏或复刻的经典老游戏。因此，《地狱之刃2》也有望发行PS5和XSX|S的实体版本。这款游戏最初发行时只推出了数字版本。

另一张评级截图显示初代《地狱之刃》将推出Switch版本。

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海蜇头：等