准备美本申请的家庭，都会为文书反复打磨好几周。但很少有人知道，在越来越多的大学里，第一个读到这些文书的，已经是机器，而不是人。

今年，弗吉尼亚理工大学（Virginia Tech）对每一篇申请文书都安排一位人工审阅者和一个AI系统同时打分，两边分数差得多了，再请第三位人来看。

学校这么做主要是为了快：AI不到一小时就能扫完差不多25万篇文书，而人工平均每篇要花两分钟。

光这一项就给学校省下了至少8000个工时，录取结果也能提前差不多一个月发出去。

文书按12分制评分，如果人和机器给的分相差超过两分（大约有10%的情况会如此），就会再拉一位审阅者进来。

弗吉尼亚理工只是公开说得最多的一家，并不特殊。

UNC教堡山分校从2019年就开始用AI分析文书；UCLA安德森商学院和宾夕法尼亚州立大学都会把文书过一遍Turnitin。

据估计，早在2023年，已经有大约一半的大学在录取审核的某个环节用上了AI。

加州理工（Caltech）玩得更大，它搞了一种AI驱动的视频“口试”：提交了研究成果的学生，要对着镜头回答AI出的问题，像进行一场小型的论文答辩，然后再由教授看录像。

关于这件事，有两点值得留意。

其一，人一直都在。

这一点在恐慌里最容易被忽略。

弗吉尼亚理工说得很清楚，AI的作用是帮忙核实人工给出的分数，而最终录取决定仍然完全由招生官来做。

机器就像多了一双眼睛，帮着看看分得准不准、快不快，真正拍板的还是人。

所以大可不必担心孩子的申请会“被机器人定掉”。

其二，文书如今要同时讨好两种不一样的读者。

这才是真正需要提前想好的地方。

人在意的是声音、细节，以及那种“确实是一个真实的人活过这段经历”的感觉。

那AI在意什么呢？在UNC，系统会从选词、句式、词汇、语法、标点和长度这些地方给文字打分。一篇真正好的文书，既要干净、结构稳，也要让人一看就知道这是属于这个学生的。

有意思的地方就在这里。

申请量越来越大，本申请季Common App的提交量突破了940万份，同比涨了5%，池子更大，录取率更低。

而招生办公室发现，文书读起来越来越像。一项对8万多份申请的大型研究发现，2022年之后，文书开始变得越来越光滑、越来越均质。

而真正应该让家长重新思考的是：文字越光滑，学生反而可能越不出色。

那些最强的文书，都是只有这个学生能写出来的，因为它就长在他真实的选择、经历和一路走过来的路上。

换句话说，如今“润色”很容易，到处都是，但“具体”很难。

Common App的2026–2027题目要求学生用自己的声音把自己写出来，招生官也比以前更用心地去找真实的生活细节、个人的思考痕迹，以及学生说的跟做的是不是一致。

一段随便哪个优秀学生都能写出来的文字，就算语法一点错都没有，如今也最容易淹没在一堆申请里，不管先读到它的是人还是机器。

还有一条红线，得说清楚。

那些用来读文书的检测工具，同时也在盯着文书。

以加州大学（UC）系统为例，它明确警告：如果个人陈述（PIQ）被判定为AI生成且没有标明出处，学生有可能被整个UC体系取消录取资格。

提高效率的工具和查诚信的工具，越来越是同一批工具。

所以，对刚开始准备申请的家庭来说，真正的启示不是害怕机器，而是看清楚机器把什么变了：它把底线抬高了。干净、通顺、条理清楚的文字，如今是人人都能做到的基本盘。

真正能拉开差距的，是具体、独特、真实的细节，是那些属于某一段具体人生的东西，任何读者，不管是人还是机器，都没见过，也猜不到。

一篇好文书，一直写的就是这些东西。只不过以前写得好算锦上添花，到了 2026 年，这已经是必须过的一关了。

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