在人工智能技術迅猛發展的當下，其應用領域不斷拓展，前有ChatGPT 以其強大的語言交互能力率先闖入大眾視野，掀起了 AI 應用的熱潮;隨后，Deepseek 等一系列新興 AI 工具也不斷涌現，不禁讓人思考，AI會應用到考試出題當中來嗎?

一、AI出題的潛力

第一、高效出題，降低成本

在大規模在線教育考試的背景下，對題目數量和出題速度的要求極高。以軟考為例，作為全國性的職業資格考試，每年都有大量考生參與，同時開考科目極多，部分科目達到一年兩考的程度，參考人員較多的資格科目，單次考試中甚至會出現多批次考試，多考題需求量極高。

AI 擁有強大的運算能力，能夠在短時間內生成海量題目，涵蓋眾多學科以及不同難度層級。這一特性使其在題庫建設和日常練習方面表現出色，為教育工作者節省了大量的出題時間和精力。

第二、依據標準，確保專業

AI 能夠嚴格依據考試教程和考試大綱精確出題，有效避免人工出題可能出現的專業度下降或難易度把控不到位的問題。比如，系統集成項目管理工程師考試因多批次考試緣故，會導致各批次考試題目難度不一的情況出現。

而 AI 出題則基于預設的算法和模型，能夠有效避免主觀因素的干擾，確保每一道題目的難度系數、考查重點以及評分標準都保持高度一致。這使得考試結果更加客觀、公正。

第三、快速更新，緊跟變化

AI 具備快速學習和適應變化的能力，能夠及時更新題庫，確保題目的時效性和實用性。當教材內容、考試大綱發生更新時，AI 可以迅速根據新的內容進行調整，及時生成符合新要求的題目。相比之下，人工出題需要花費大量時間去重新學習和理解新內容，再進行題目更新，在速度和效率上遠不及 AI，難以滿足教育行業快速變化的需求。

二、AI出題的局限

第一、命題質量，存在局限

盡管 AI 在生成記憶類和計算類題目方面表現出色，但在涉及批判性思維、創新能力以及復雜邏輯推理的題目設計上，仍存在明顯不足。例如，在開放式論述題和案例分析題中，AI 難以像人類專家一樣，靈活運用豐富的實踐經驗和多元的知識體系，創設出具有深度和廣度的問題情境。人類專家能夠敏銳捕捉到現實生活中的復雜案例，并將其巧妙轉化為跨學科的綜合性問題，這一能力目前還無法被 AI 完全替代。同時，盡管 AI 在數據處理和分析方面表現出色，但在題目質量和題目深度上還難以把控。

第二、權威與信任的困境

目前AI發展剛進入大眾視野，普遍對AI接受程度不算太高，教育機構和社會各界對 AI 生成題目的權威性和信任度仍持謹慎態度。這些考試不僅關系到學生的升學和職業發展，也對社會的公平競爭和人才選拔有著深遠影響。因此，在短期內，教育機構更傾向于依賴經驗豐富的人類專家對 AI 生成的題目進行嚴格審核和把關，以確保題目的質量和可靠性。

綜上所述，AI 生成軟考真題將大概率形成一種 “人機協同” 的混合模式。AI 負責生成基礎題型的初稿，利用其高效、海量的優勢，快速完成題目框架的搭建。然后，由出題專家組對這些初稿進行細致的優化和審核，憑借其豐富的教學經驗和敏銳的教育洞察力，對題目進行深度打磨。短期內，AI 更可能作為一種輔助工具，與人工出題相結合，發揮各自的優勢，共同為教育考試服務。