對於高考學子而言，最高興的事情莫過於——遇到的問題全會，而不會的問題，也早已背過了答案……然而，這樣的好事真的能發生嗎？就在昨天，一名微博博主轉發了一周前發布的視頻稱，自稱“自己此前用AI預測了2022年高考作文的題目，7張全國各地高考卷中押中了其中4套的作文題。”

文| 新浪科技周文猛

編輯| 韓大鵬

AI預測高考作文題，到底是科學還是玄學？

新浪科技與上述博主胖虎取得聯繫，作為AI系統的資深算法專家，他表示團隊製作的爬蟲抓取了一年內人民日報、人民網等官媒發表的言論，建立了一套AI系統，才預測出了最可能出現的7個命題方向。

但也有網友質疑，這種AI預測方向都偏宏觀，“靠譜的語文老師都會劃定方向，也都是宏觀的，如此說來大家都能叫押題王”。

AI預測作文題是如何實現的？

想要理解AI預測高考作文題的技術原理，首先得理解高考作文出題的本質是什麼。

在6月1日發布的2022年高考作文題AI預測結果公佈視頻中，該博主介紹了這一套AI系統實現的技術原理——高考作文看似是考試，其實是價值觀、人生觀和家國意識的引導，這個規則決定著一篇高考作文的得分高低。

因此，“高考的本質是思政任務，反映了意識。”而這，也正是預測高考作文的根本原理。

本質上，作文命題的思路和春晚小品的評審一樣，本質上是沒有任何區別的。深諳此道的命題組，也會從近一年的國際事件、國家政策、會議文件、指導意見和官方報告中，篩選出一批重要度高、範圍較小的主題，並最終選出之前高考沒有出現過的，且最適合今年任務的高考作文題。而AI作為最擅長從大規模數據中挖掘規律的重要工具，其獲取的數據越多，分佈越合理，也就能夠更加準確地預測到最終的結果。

基於以上思考，胖虎及其團隊專門寫了一套爬蟲。這套爬蟲抓取了一年內人民日報、人民網、央視新聞等官媒發表的文章、期刊、報紙以及高層會議的重要文件。然後再通過自然語言處理中的預訓練模型和主題建模算法，建立了一套可以理解中文新聞與文章的AI系統，並讓AI系統學習了過去幾年的高考作文出題思路，最終預測出了2022年高考中最可能出現的7個命題方向。

在6月1日發布的預測公告中，胖虎及其團隊公佈的七大命題方向分別是，“困難與希望、拼搏與自強、探索與夢想、創新與發展、奮鬥與價值、公平與德育、美與環境。”在每一個命題核心詞的背後，同時有配有預測模型和供給做拓展延伸之用的“模型表徵”。

以“困難與希望”這一預測方向為例，在預測結果中，AI系統主要基於模型表徵提煉出預測主題和核心詞，而在學生理解命題的過程中，預測主題可以作為作文主要的寫作內容理解方向，模型表徵提供的介紹可以作為案例引用植入文章中。而最上面的“困難、希望”核心詞，則可以作為作文標題的主要命題參考方向。

預測準確度如何？

AI系統押注的命題結果出來了，那麼，預測的結果準確嗎？

據新浪科技統計6月7日正式揭曉的2022年高考全國甲卷、全國乙卷、全國新高考II卷、全國新高考I卷、北京卷、天津卷以及浙江卷7套考捲髮現，7套高考作文題中，確實在一定層面上與此前胖虎團隊公佈的命題方向一致。

比如，在2022年全國新高考II卷中，作文要求以“選擇·創造·未來”為主題開展作文寫作，同時提及了“科學家、科學攻關、北斗導航系統”以及“新方法、新思維、新知識”等詞。而在AI系統給出的以“探索、夢想”為主題的命題方向中，北斗、芯片等科技名詞成為了提示模型表徵，主題方向與高考作文命題也有所接近。

在除了新高考I捲和全國甲卷之外的其他幾份試卷中，AI預測的命題方向也命中了比較接近的主題方向。只不過對於這種AI系統從統計學角度得出的高度概括性命題方向，真的能幫助考生備考學習嗎？目前看來外界對這樣的結果評價不一。

一部分網友驚嘆：“牛！能不能預測一下四六級考試”。

而另一部分網友則質疑道，“笑死的AI算命，靠譜點的語文老師都行。”

作為此次押中4道作文題的AI系統開發人員，胖虎也客觀地指出，“今年各地高考作文結合熱點進行命題較多，這才讓AI系統押對了4個命題，但往年的題目一般不會直接從熱點進行出題，而是側面描寫和以小見大，這次命中較多也很特殊。”

未來AI能指導考生取代老師

雖然局部押中高考作文，但AI預測高考選題，仍並未達到直接指導學生高考備考或者取代老師的地步。

對於AI給出的命題方向比較宏觀不具體明確一事，胖虎也進一步指出，“AI系統預測高考作文，更多地是為了告訴外界AI已經可以做很多事情，但歷年高考作文更多的還是考驗學生的知識儲備和語言靈活運用能力，AI預測的方向只能作為一種輔助參考。”

AI預測高考作文之外，隨著AI技術使用門檻的降低和技術的不斷普及，在醫療、農業、工業以及企業商務等領域，基於AI技術推進業務流程優化和商業預測等行為，也正在變得越來越為廣泛。這些基於AI而開展的預測和判斷，究竟是科學還是玄學？

胖虎認為，“在數據分類預測任務等領域，目前部分AI的預測準確率，已經遠遠超越了普通人。”在智能語音技術和人臉識別技術已經普遍融入大眾生活的當下，AI早已成為了我們生活中的常客，而基於AI和大數據統計得出的結果預判，也已經不再是玄學。