隨著近兩年AI技術的蓬勃發(fā)展，越來越多的領域開始接入AI技術。在3月12日，軟考辦發(fā)布的一則工作動態(tài)—“凝心聚力，推進計算機軟件資格考試高質量發(fā)展”中，也提到了：全力打造的“AI+教育”成效和經驗，為計算機軟件資格考試高質量發(fā)展做出新的貢獻。這不免容易讓人聯(lián)想到，在2025年上半年軟考高級資格考試中的論文科目是否會接入AI評卷呢？軟考論文使用AI評卷可能性有多大？

軟考論文的評分，并非簡單的正誤評判，而是一場多維度的綜合考量。

在創(chuàng)新性層面上，要求觀點別具一格、見解獨到；在邏輯性上，需結構嚴謹，論點之間環(huán)環(huán)相扣、自圓其說；在實用性方面，解決方案要切實可行，能夠直擊行業(yè)痛點。

但較為遺憾的是，這些恰恰是當下AI技術難以逾越的難關。雖說現(xiàn)有的AI模型生成文本流暢度較高，但在對深層邏輯的梳理和專業(yè)知識的精準把握上，仍存在較大的提升空間。以“區(qū)塊鏈在供應鏈金融中的應用”為例，AI可以識別論文中涉及的區(qū)塊鏈技術概念，但對于如何將區(qū)塊鏈技術巧妙且合理地嵌入供應鏈金融復雜流程，以及在應用過程中可能產生的風險把控和應對策略，AI卻難以進行精準判斷與深度分析。

其次，創(chuàng)新通常體現(xiàn)在思維的獨特視角、不同領域的融合等抽象范疇，AI依賴于過往數(shù)據(jù)進行訓練，更多地是擅長“復制”，而非“創(chuàng)造”。一篇具有開創(chuàng)性，敢于顛覆傳統(tǒng)思路的論文，AI可能會因其背離常規(guī)，將其誤判。

在實際閱卷中，有的論文理論深度或許欠佳，但其中巧妙的解決方案，或源自真實項目的寶貴經驗，往往是文章的“亮點”。人工閱卷憑借豐富的經驗與專業(yè)的洞察力，能夠捕捉到這些細節(jié)，AI則易受固定模式的束縛，難以做出全面且靈活的評判。

再者，人工閱卷采用“雙盲審+爭議復核”的機制，閱卷人員也都經過嚴格的專業(yè)培訓，確保評分的公正性和專業(yè)性。反觀AI算法，其內部機制猶如“黑箱”，一旦出現(xiàn)評分爭議，很難給出合理的解釋，這無疑會引發(fā)人們對評分公正性的質疑。

由此可見，至少在近些年，AI難以完全取代人工閱卷。但在現(xiàn)階段，AI在輔助閱卷方面可以發(fā)揮積極作用。比如，借助AI可以快速完成格式檢查、字數(shù)統(tǒng)計、語法糾錯等基礎性工作，大大減輕人工閱卷的工作量。同時，AI還能提取論文中的關鍵詞、繪制邏輯結構圖、分析論點分布，為人工評分提供有價值的數(shù)據(jù)參考。同時，借助AI技術能夠對那些“過分依賴AI生成論文內容”的考生給予查處。

綜上，在2025年上半年的軟考高級論文評分工作中，人工閱卷仍將占據(jù)主導地位，同時AI輔助閱卷也有望逐步推廣應用。