打算用AI撰寫大學申請文書？請慎重！研究表明人工智能工具生成的個人陳述高度模板化，難掩機械痕跡。

據(jù)康奈爾大學校報《康奈爾紀事報》（Cornell Chronicle）報道，康奈爾大學計算與信息科學學院的研究人員對比了三萬篇人工撰寫的申請文書與八款主流大語言模型（如ChatGPT等）生成的文本。

研究發(fā)現(xiàn)，即便在指令中明確申請者的種族、性別和地理位置，AI生成的內(nèi)容依然高度雷同，極易與真人寫作區(qū)分。

"申請文書是展現(xiàn)申請者立體形象的重要窗口，能突破申請表格標準化信息的局限，"該研究資深作者、信息科學副教授雷內(nèi)·基茲爾切克（Rene Kizilcec）強調(diào)，"雖然ChatGPT能為寫作基礎薄弱者提供扎實的文本修改建議，但若直接生成完整稿件，產(chǎn)出的必然是千篇一律、毫無申請人真實特質(zhì)的模板化文章。"

研究人員指出，這一發(fā)現(xiàn)凸顯了大語言模型在寫作風格調(diào)整上的固有局限，因此不適用于升學這類高風險的創(chuàng)作場景。

論文第一作者、信息科學博士生李金淑（Jinsook Lee）將于2025年10月10日在蒙特利爾舉行的語言建模會議上發(fā)表該項研究《大語言模型的低適配性與可控性：來自大學申請文書的證據(jù)》。

申請文書本應彰顯學生的獨特個性與成長經(jīng)歷。"你需要展現(xiàn)的是獨一無二的自己，"合著者、社會學與信息科學助理教授AJ·阿爾韋羅（ AJ Alvero）解釋道，"使用AI工具可能反而會弄巧成拙。"

雖然目前尚無精確數(shù)據(jù)統(tǒng)計高中生使用AI撰寫文書的比例，但教育研究機構foundry10的報告估算約30%的學生正在借助此類工具。

研究人員以2022年11月ChatGPT發(fā)布前三年間的申請文書為基準，對比了八家大模型針對相同命題生成的文本。在第二輪測試中，他們要求模型模仿特定背景的申請者（例如"來自加州薩利納斯的亞裔女性，父母均擁有大學學歷"）進行創(chuàng)作。

分析顯示，AI模型不僅未能構建引人入勝的敘事，反而機械重復指令中的關鍵詞，并以刻板方式羅列個人信息。例如ChatGPT生成的典型開頭："在南卡羅來納州列克星敦長大的我，帶著亞裔傳統(tǒng)，常感覺自己如同連接兩種文化的橋梁。擁有大學學歷的父母始終強調(diào)教育與勤奮的重要性。"

令人意外的是，當要求模型模仿特定人物時，其文本反而更顯生硬。

在回應"分享對申請至關重要的背景、身份或興趣"的命題時，未添加個人信息的版本尚能自然展開："八歲生日時，我收到一套小型機器人組裝套件……"

而補充身份細節(jié)后，開頭卻變成：

“在摩洛哥拉巴特長大的歲月里，我始終能敏銳感知自身血脈中交織的多元文化圖景。身為一名擁有黑人母親與白人父親的混血兒，這種獨特的身份認同早已融入我生命的肌理——它既是我觀察世界的視角，亦成為我人生旅程中不可或缺的組成部分?！?/p>

更令人驚訝的是AI文本的易辨識度。

研究人員訓練的專業(yè)鑒別模型能近乎百分百準確區(qū)分人工與AI文本，這表明高校若有意核查，完全可以識別機器生成文書。

盡管各校對申請文書中AI使用的政策不盡相同，但李金淑建議高中生：應當自主構思并完成初稿，若政策允許，可僅將AI用于語句潤色與校對。

"申請過程雖充滿壓力，但文書創(chuàng)作本身是一次珍貴的自我審視機會，"李金淑回憶道，"那是我首次真正系統(tǒng)反思自己的人生軌跡與成長背景。"

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