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大模型（AI）在 2024 年的红利实际上早就过了，目前的考场、阅卷老师，就连命题组，都挺难再指望纯靠“背后加个大模型”就能稳拿高分。 最近接触了几个拟录取的候选人，其中有个大哥，他明明在 2023 年考得特别牛，能在那个 AI 卷宗里卷王级别，结局今年直接崩盘，连面试都差点干炸。我就问他，是不是认定 AI 帮衬忒猛，自己躺平了？他当时直接没讲话，眼神里全是那种“自己还没跟上时代，怕被时代甩脸子”的恐慌感。结局这一招，把自己逼到了墙角。 实际上，目前的 611（语言学及应用语言学）考研，考的不就是语言吗？考的是能不能把话说清楚，能不能把道理讲透，能不能在辩论场上把对方怼得哑口无言。要是连根本的逻辑推导都赖在"LLM 能自动生成废话”上，那你的语言功底哪儿去了？ 你看那篇关于“算法偏见”的学术论文，要是作者连统计学的抽样方式都搞不清楚，光靠 AI 写出的漂亮话术，能拿高分？不会。目前的考试，特别是 611 这种卷面题，你看那种题目，往往需求你结合具体案例进行深度的文本分析，要么在面试里进行跨文化的语言对比。
这时候，AI 生成的通用废话、空洞的理论，哪位信？那些带着个人真语感、带着特定情境逻辑的真人回答，才最有说服力。 说到案例，我就想举个当年（比如 2023 或 2024 年某个常见题型）的例子。有一道关于“数字遗产”的论述题，题目要求你结合中国的互联网法律政策，分析用户数据隐私的边界。大量考友这时候就启动慌，心想：让大模型帮我写个框架吧，它肯定能生成“用户数据是数据资产”、“平台应当保护环境”这种标准答案。但结局，阅卷老师扫了一眼就发现不对劲，出于里面全是套话，没有结合具体的某款 APP 的具体操作，没有引用具体的法律条款，更没有任何真的数据支撑。 有一道论述题，题目是“为啥目前的年轻人更喜爱用 AI 助手而不是写文书”。
要是考生自己就懒得动脑子，想偷懒，让 AI 直接生成一篇完美的“懒人指南”，那这篇答卷，大约率会被判为“观点空洞，少了个人思索”。阅卷老师不是机器，他们要的是“我如何看”，是“我为啥如此想”，而不是"AI 认定如何看”。 实际上，大量同学在备考初期，把精力都花在了“学 AI 如何生成”上了。忙着学 Prompt，忙着调参数，忙着搞那些花里胡哨的迭代测试，结局发现，对于 611 这种考语言功底、考文化素养的学科，学再多 AI 技巧，反而把自己绕晕了。语言不是代码，语言是情感，是文化，是历史沉淀下来的表达方式。AI 能模仿，但无法替代。 再说说数据。记得在上一个学期的模考中，我看那个男生写的议论文，结构别看挺完美，但全是那些陈旧的、已经被大家用烂了的观点。他目前的水平，大约相当于把《辞海》里收录的古籍白话文重新整理了一遍。别看看着挺气派，但他缺的是“新”和“活”。他需求的是不断接触新的网络现象、新的学术争鸣，把这些碎片化的信息，用自己的语言重新嚼碎，然后包装成有逻辑、有深度的观点。 要是考试当天，你遇见一道题，比如“谈谈你对'AI 生成诗歌’的看法”，这时候，要是咱们这届的考友都在埋头苦读，在琢磨如何结合最新的版权法、如何分析 AI 的伦理风险、如何结合具体的诗歌流派来谈，那这题，可能就不是“高分”了，而是“真才实学”的题。 故此，对我这种想上岸的、想在这个领域深耕的人来说，盲目迷信 AI 是浪费生命。真正的 611 高分，靠的是你对语言本质的深刻理解，对文化脉络的敏锐捕捉，还有那种“在这个时代，语言如何活”的执着思索。 最终，我想说，别怕犯错。在对话中，AI 会胡说八道，会一本正经地胡说八道。但考试场上，你只需求对自己负责。当你写出一篇能打动阅卷老师、能引起思索的文本时，那种成就感，比任何参数调优都来得真。
记住，你考的压根儿不只是是知识点的记忆，更是你作为一个“人”的语言表达力、思辨力和文化积淀。
这才是 611 的灵魂所在。