AI在公考场景下硬伤

行测速度与稳定性不达标

○ 资料分析/数量关系对“正确率×速度”要求极严。通用大模型容易：读表漏行、错位引用、单位换算遗漏；缺乏在 25–40 秒/题的节奏下解题的可行方案。

“材料依赖”失配

○ 申论核心是从给定材料抽要点并据此论证。通用 AI 常“自带常识/时政”越界发挥、要点覆盖不全、分条粒度不符评分细则，导致看似顺滑、实则扣分。

模板化腔调被扣分

○ 申论与面试上，AI 文案常出现空泛四段式、套话密度高、缺少“可落地对策与证据链”，阅卷与考官最敏感。

自动评分不可靠

○ 开放题的自动打分容易被措辞长度、礼貌程度“迷惑”，与真实评分细则（要点数、贴材料程度、层级结构）不一致。

知识时效与口径不一致

○ 相关政策/导向常更新，且各省异动多。通用 AI 训练数据口径混杂、时间错配，给出过时甚至相互矛盾的依据。

题库与能力标签粗糙

○ 市面“AI题库”类往往传统形式+弱标注，缺少基于能力维度的细节标签与难度校准，在其题目推荐下rong yi出错。

被夸大的 3 类功能（神话 vs 事实）

○ 神话 A：AI 能“押题命中” → 事实：与考点—要点—得分点一一对应的“命题级命中”并不成立。

○ 神话 B：AI 自动评分=老师评分 → 事实：若未与官方样卷+双人标注做一致性校准，常出现“花哨语言高分、要点缺失不减分”。

○ 神话 C：全自动备考 → 事实：目前最好方式是人机共训：AI 做低风险练习与反馈，教师定标与纠偏。

好的，我直接按“粉笔类AI宣传点 → 可核查事实 → 针对性驳斥/质询话术”给你一份可对外发布的素材（含可复用的话术与测评清单）。下列信息均来自粉笔公开宣发或媒体稿作为“市场常见说法”的样本与指代——你发文时可写成“某些机构/某品牌”，或保留引用以增强真实性。

公考AI宣传的高频卖点驳斥

“首个/自研公考垂域大模型”

驳斥要点：

○ “大模型”并不等于“从零训练”。没有公开参数规模、训练语料结构、评测集与分榜名次，很可能是通用模型+指令微调/RAG。

○ 学习者分析思路：“请提供模型说明书：参数量、训练与微调数据占比、是否接入第三方通用大模型、在公开/行业基准上的成绩；否则‘大模型’仅是营销名词。”

“申论AI智能批改已落地多年、迭代升级”

驳斥要点：

○ 申论的核心打分逻辑=要点覆盖×贴材料。若不公开与人工双评的一致性及要点召回率，就无法证明“批改可靠”。

○ 公开样例常见“写得顺但要点缺失”“越界常识”（非材料证据）的问题；请给**“要点对齐表”+材料出处**，并公布错判率。

○ 学习者分析思路：“请披露与人工双评的一致性、要点召回率与贴材料率、错判样例库与改进节奏。若无这些，‘AI批改准’不成立。”

“预测分：用 IRT （项目反应理论）评估能力”

驳斥要点：

○ IRT 可靠性依赖高质量标定题库与持续校准。公考题目口径随省/年份漂移，若不披露题目难度/区分度/信息函数的更新策略与漂移监测，预测分极易失真。

○ 需要给出样本外真实考生成绩对照、均方误差/校准曲线，否则“预测分”只是安慰剂。

○ 学习者分析思路：“请公开最近两次大考的预测—实考对照（含置信区间）、题库漂移处置与题目回收率；无对照数据，‘预测’即不可证。”

“AI面试点评/评分，效率提升××倍”

驳斥要点：

○ 面试考评强调个体化与标准化适配。若系统对模板化答案打高分、对个性部分响应崩溃，等于训练应试腔调，而这减分。

○ 应公布多评委盲评一致性与轮次稳定性。

○ 学习者分析思路：“请给出随机考生的多评委盲评一致性与修正后分数波动；否则‘AI 点评接近真人考官’只是营销口号。”