在人工智能技术迅猛发展的当下，其应用领域不断拓展，前有ChatGPT 以其强大的语言交互能力率先闯入大众视野，掀起了 AI 应用的热潮;随后，Deepseek 等一系列新兴 AI 工具也不断涌现，不禁让人思考，AI会应用到考试出题当中来吗?

一、AI出题的潜力

第一、高效出题，降低成本

在大规模在线教育考试的背景下，对题目数量和出题速度的要求极高。以软考为例，作为全国性的职业资格考试，每年都有大量考生参与，同时开考科目极多，部分科目达到一年两考的程度，参考人员较多的资格科目，单次考试中甚至会出现多批次考试，多考题需求量极高。

AI 拥有强大的运算能力，能够在短时间内生成海量题目，涵盖众多学科以及不同难度层级。这一特性使其在题库建设和日常练习方面表现出色，为教育工作者节省了大量的出题时间和精力。

第二、依据标准，确保专业

AI 能够严格依据考试教程和考试大纲精确出题，有效避免人工出题可能出现的专业度下降或难易度把控不到位的问题。比如，系统集成项目管理工程师考试因多批次考试缘故，会导致各批次考试题目难度不一的情况出现。

而 AI 出题则基于预设的算法和模型，能够有效避免主观因素的干扰，确保每一道题目的难度系数、考查重点以及评分标准都保持高度一致。这使得考试结果更加客观、公正。

第三、快速更新，紧跟变化

AI 具备快速学习和适应变化的能力，能够及时更新题库，确保题目的时效性和实用性。当教材内容、考试大纲发生更新时，AI 可以迅速根据新的内容进行调整，及时生成符合新要求的题目。相比之下，人工出题需要花费大量时间去重新学习和理解新内容，再进行题目更新，在速度和效率上远不及 AI，难以满足教育行业快速变化的需求。

二、AI出题的局限

第一、命题质量，存在局限

尽管 AI 在生成记忆类和计算类题目方面表现出色，但在涉及批判性思维、创新能力以及复杂逻辑推理的题目设计上，仍存在明显不足。例如，在开放式论述题和案例分析题中，AI 难以像人类专家一样，灵活运用丰富的实践经验和多元的知识体系，创设出具有深度和广度的问题情境。人类专家能够敏锐捕捉到现实生活中的复杂案例，并将其巧妙转化为跨学科的综合性问题，这一能力目前还无法被 AI 完全替代。同时，尽管 AI 在数据处理和分析方面表现出色，但在题目质量和题目深度上还难以把控。

第二、权威与信任的困境

目前AI发展刚进入大众视野，普遍对AI接受程度不算太高，教育机构和社会各界对 AI 生成题目的权威性和信任度仍持谨慎态度。这些考试不仅关系到学生的升学和职业发展，也对社会的公平竞争和人才选拔有着深远影响。因此，在短期内，教育机构更倾向于依赖经验丰富的人类专家对 AI 生成的题目进行严格审核和把关，以确保题目的质量和可靠性。

综上所述，AI 生成软考真题将大概率形成一种 “人机协同” 的混合模式。AI 负责生成基础题型的初稿，利用其高效、海量的优势，快速完成题目框架的搭建。然后，由出题专家组对这些初稿进行细致的优化和审核，凭借其丰富的教学经验和敏锐的教育洞察力，对题目进行深度打磨。短期内，AI 更可能作为一种辅助工具，与人工出题相结合，发挥各自的优势，共同为教育考试服务。