這兩年，如果你問高中生怎麼準備備審資料，答案大概很難繞開生成式 AI。
這很合理，畢竟它看起來太方便了。你只要輸入一句「幫我寫份申請某某科系的備審資料」，幾秒鐘內，就能得到一篇文句工整、結構完整、語氣誠懇，甚至還有未來展望的文章。
對很多學生來說，這像是突然把原本最痛苦的一關，變成可以外包的工作。但如果只把這件事只理解為「現在寫備審比較輕鬆了」，那恐怕看太淺了。
作為在大學任教的老師，我覺得如今 AI 真正改變的，不只是備審資料的寫法而已，更是整個入學備審資料競爭的規則──而這個趨勢，恐怕已不可逆。
用經濟學一點的話來講，就是它改變了大家生產備審資料的技術條件（這有點像是我另一篇談學習的文章中提到的「方法」：〈讀書是靠「智力」還是「努力」？臺大助理教授告訴你為什麼「以上皆非」〉），也改變了相對受益更多的族群。
所以，儘管有些老師至今仍會認為用 AI 協助生成備審資料是「作弊」，我的想法截然不同：與其糾結「能不能用」、「老師看不看得出來」，其實更重要的是你把 AI 放在什麼位置、如何利用它。
在以下文章，我將一一討論幾個常見的「AI 備審」迷思，並且從考官的角度，具體告訴你如果真要利用 AI 協助備審資料的整理，如何使用才真正有效：
AI 改變競爭模式，卻無法改變差異化本質
首先，關於 AI 備審最常見的迷思是：既然大家都能用 AI，是否也代表大家的差距會明顯縮小？
我的答案是：只對一部分人如此。整體來看，它很可能反而讓差距拉大。
為什麼？因為最不適合用 AI 做的，偏偏就是現在很多學生最常用來做的事情：從零幫你「生成一個自己」。舉例來說，很多同學只知道丟一句話給 AI：「幫我生成一份農業經濟學系的備審資料」，而它也的確會寫出一篇「看起來像樣」的東西。
問題是，別人也可以。甚至不是一兩個人，而是一整群人都可以這樣做。於是最後發生的事情，不是申請者更有機會錄取，而是大家都得到一篇平均品質不差、但彼此高度相似的文章──然後很快被寄出婉拒信。
從經濟學的角度看，這很像一個市場裡，某種原本相對稀缺的加工技術突然普及了，但這絕不代表競爭的本質就此改變、或因此變得更容易。
以備審資料舉例，當「字句通順」、「格式完整」、「看起來很有誠意」這些原本多少還算加分項的東西，快速變得不稀缺、每個人都能做到時，你就很難靠這些東西脫穎而出──也就是說，AI 可以大量生產「看起來像樣」的備審資料，但它無法大量生產真正有辨識度的申請者。
所以，申請理想大學時，到底能不能用 AI 幫忙，還是應該敬而遠之、避免反因「被抓到」而淘汰？
AI 無法也不應取代你的「獨特人設」
對此我個人的看法很明確：可以用，而且應該用；但它比較像編輯，而不能是作者。
從實際面來說：學習歷程等備審資料的「骨幹」，還是要你自己寫；AI 能做的是修飾、美化、整理、凸顯亮點，而不是代替你形成內容。這裡所謂的「骨幹」，是那些只有你自己知道、也只能由你自己負責的東西：你做過哪些事、你到底對什麼有興趣、哪一段經驗真的改變了你、你和這個科系的連結到底在哪裡。
這些東西，如果身為申請者的你沒有自己先想清楚，AI 也只能幫你補出一個「合理但普通」的人設。
換言之，如果真要用 AI，與其下這種指令：
幫我生成一份申請農業經濟學系的備審資料
不如改成這種：
下面是我自己寫的申請動機和學習歷程。請不要幫我重寫成完全不同的版本，而是保留我的原意與經歷，幫我做三件事：
讓語句更流暢
幫我找出最值得強調的亮點
指出哪些地方太空泛、像模板句
最後請給我修改後版本，並說明你改動的理由。
【貼上自己的原文】
這兩種 prompt 的差別很大：前者是在叫 AI 代替你當申請者；後者是在叫 AI 當你的編輯。前者容易得到一份乍看不錯，但誰寫都差不多的文章；後者才比較有機會把你原本的內容，整理成更有說服力的樣子。
用 AI 生成、會讓備審失去意義嗎？
這也是為什麼，我不太認同那種「有了 AI，備審資料就失去意義了」的講法。更準確地說，它沒有失去意義，而是重新分流了：
例如，原本一個學生若表達能力不好、家裡也沒有資源找人幫忙修改，確實可能連最基本的文字門檻都過不了。AI 的出現（加上用法正確），能讓這些學生至少不會在形式上吃虧太多。原本 40 分的東西，可能被拉到接近 60 分。這一段，差距是縮小的。
但另一方面，對那些本來就有內容、也知道自己在講什麼的人來說，AI 不只是補救工具，而是放大器。你已經有 70 分的內容，它可以幫你變成 85 分；你已經有 80 分的自我理解，它可以幫你整理成 90 分的呈現。這種情況下，AI 帶來的不是「平均化」，而是讓原本就有料的人更能把料呈現出來。
所以，如果要用一個很直觀的方式來講，AI 對備審資料的作用有點像這樣：它會把很多低於門檻的作品，先拉到大概及格；但在及格以上的區間，它又會讓本來就有優勢的人把優勢放得更大──這不是「平均加分」，而比較像是一種「非線性的生產力提升」。換句話說，AI 不是把每份備審都加 20 分，而比較像是把每個人的既有能力乘上某個倍率，唯一例外是太差的作品，會先被硬拉到一個基本水準。
把 AI 當槓桿而非捷徑
上述這種現象，在經濟學裡其實不難理解：當一個工具既能補足最低限度的技術缺口，又能放大高能力者的產出時，它就同時會產生「底部收斂」和「上層擴張」兩種效果。
而這也正是我覺得學生們最需要理解的地方：AI 不是捷徑，它比較像槓桿。槓桿前面要有東西，才撐得起來。前面如果空空的，最後你只是用更漂亮的方式，包裝一個本來就不太有內容的申請者。
例如，如果學生不確定自己哪些經歷值得優先呈現，也不要直接問 AI「幫我挑重點」，而是可以這樣問：
下面是我的學習歷程、活動經驗和申請科系。請你站在大學教授看備審資料的角度，幫我判斷：
哪些內容最值得強調
哪些內容看起來普通，不一定要占太多篇幅
哪些地方目前看不出和科系的連結
最後請幫我排出前 3 個最能代表我的亮點，並說明原因。
【貼上自己的經歷與申請科系】
這種用法才會真的有幫助。因為它不是叫 AI 幫你幻想一個故事，而是幫你在已有的素材裡，做更有效率的選擇與排序。
最難「作弊」的口試，更適合靠 AI 幫忙準備？
不過，真要說起來，我甚至覺得 AI 更適合拿來準備的，不是備審，而是口試。因為口試沒有那麼好混。它的本質不是寫作文，而是即時應對；不是看你能不能寫出一篇像樣的文章，而是看你能不能在被追問時，證明那份備審資料背後真的是你。
而這時候，AI 的角色反而更強：它不只可以幫你找資料，還可以幫你模擬問題、修答案、扮演面試官追問，甚至幫你檢查你對科系的理解是否只停留在表面。
舉例來說，很多學生對口試最大的焦慮，不是不會回答，而是不知道會被問什麼。這一點，AI 其實很適合幫忙。你完全可以先請它幫你列出某個科系最可能出現的題目類型，例如自我介紹、申請動機、對科系的認識、時事題、從備審內容延伸出的追問，甚至面試流程本身。
像這種 prompt 就很實用：
我想申請＿＿＿系。請幫我列出 20 題最可能在口試出現的問題，並依類型分類，例如：
自我介紹
申請動機
對科系的理解
學習歷程追問
時事題
臨場反應題
每一題後面請再附一句：面試官可能想從這題看出什麼。
這種好處是，它不只是給你題目，還幫你看見題目背後的評量邏輯：很多學生準備口試時，只想著「要答對什麼」，但其實更重要的是理解「老師為什麼問這題」。他問你對科系的了解，不只是測知識，而是看你到底有沒有做功課；他問你某段學習歷程，不只是請你重述，而是看你能不能反思；他問時事，不一定是要你「立場正確」，而是看你有沒有基本判斷力與組織能力。
沒資源請專屬家教，也能用 AI 陪練
而且 AI 還能做一件老師、家長、補習班都未必能穩定做到的事：高頻率陪練。例如你可以先寫一段「為什麼想申請本系」的回答，再請 AI 修成比較像口語、控制在一分鐘內的版本：
下面是我準備回答「為什麼想申請＿＿＿系」的內容。請幫我修改成適合口試現場說出口的版本。要求：
保留我的原意，不要整個改成很像別人的答案
長度控制在 1 分鐘內
不要太像背稿
幫我刪掉空泛、很像套話的部分
【貼上原文】
這種使用方式的重點，不是讓 AI 替你回答，而是讓它幫你把「你原本想講的東西」變成更能在現場說清楚的版本。再進一步，你甚至可以請它直接追問你：
請你扮演大學面試官。根據我剛剛這段回答，提出 5 個可能的追問。問題要像真的教授會問的，不要太簡單，並且每一題都要點出：如果我是考生，回答時最容易出現的漏洞是什麼。
【貼上回答】
這其實很有用。因為口試最常見的失敗，不是第一題答不好，而是第二層、第三層追問撐不住。你在備審上寫「我對農業永續有興趣」，這句話看起來很好，但老師很可能下一句就問：「那你最近有注意到哪些和農業永續有關的議題？」你說你對某科系有興趣，老師可能接著問：「那你覺得這個系和你原本理解的差在哪裡？」如果你前面那些漂亮句子，都是 AI 幫你拼出來、但你自己沒消化過，這時就很容易露餡。
備審資料的文字，有時候太容易讓人以為自己準備好了；但口試模擬不一樣，它會逼你面對一個很現實的問題：你到底有沒有真的想清楚？尤其是「你對這個科系有什麼了解」這種題目，學生最容易答得空。這種時候，AI 可以先給你一個及格版本，當作基準線。不是讓你背它，而是讓你知道：一個最低限度不失分的答案，大概長什麼樣。然後你的任務，是把它答得比那個更像你。例如可以這樣問：
請先示範一個「普通但及格」的回答，題目是：「你對＿＿＿系有什麼了解？」
接著告訴我，這種回答為什麼只能算及格。
最後請根據我的背景，幫我設計一個更有個人特色、更能讓教授覺得我真的做過功課的版本。
我的背景是：＿＿＿
我覺得這個 prompt 好是因為它有一個很好的心態：至少不要答得比 AI 還差。這不玩笑話，而是一個很實際的基準。既然 AI 已經可以快速生成一個普通及格答案，那你如果在面試現場的回答還比那個更空、更散、更沒有重點，那就表示你不是輸給其他考生，而是連機器提供的最低基準都沒跨過。
另外，AI 也很適合幫學生準備時事題。這一點尤其重要，因為不少科系面試其實會透過時事，測試你是不是只會背自己的資料。對很多學生來說，最困難的不是知道新聞，而是不知道怎麼把新聞和申請科系連起來。這時候，AI 可以幫你搭橋。像這樣問就不錯：
我想申請＿＿＿系。請幫我找最近 5 個和本系相關、可能被拿來當口試題的時事議題。對每個議題請說明：
為什麼和本系有關
面試官可能怎麼問
高中生回答時，怎樣算有基本水準，怎樣又會比較突出
這種 prompt 的好處在於，它不只是幫你找題目，而是直接幫你把「新聞」轉成「面試問題」。很多學生平常也看新聞，但看完之後不知道這和自己有什麼關係；AI 在這裡最有價值的地方，不是提供新聞本身，而是提供連結框架。
AI 讓升學競爭徹底面貌：但它未必是壞事
講到這，其實整件事的核心已經很清楚了：AI 對升學準備最大的影響，不是它能幫你偷懶，而是它改變了「偷懶」和「認真」之間的邊界。以前有些事情，你不認真做，就根本不會有像樣的成品；現在不是。現在即使你沒有很認真，也可能快速生出一份乍看還不差的東西。這會讓很多人誤以為，自己已經準備得差不多了。
但真正的差距，會慢慢往更深一層移動。不是比誰能寫出完整句子，而是比誰有真正可說的內容；不是比誰會用漂亮詞藻，而是比誰在被追問時仍然站得住；不是比誰會下「幫我生成一篇」這種 prompt，而是比誰知道怎麼把 AI 當工具，而不是當替身。
所以如果要把這篇文章濃縮成一句話，我會這樣說：AI 不會讓備審競爭消失，它只是讓低層次的競爭變得更不重要，然後把真正的差距往更高層次推。表面文筆的差距會縮小，但內容密度、自我理解、臨場應對、科系理解的差距，反而可能變得更重要。
對科系來說，這其實也不是壞事。至少理想上，它會逼整個申請制度重新回到一個比較有意義的問題：申請者到底是不是這個科系想找的人？而不是剛好比較會寫會包裝、或比較有資源找人幫忙改文章的學生。
當然，前提是學生也要真的理解這件事。AI 可以幫你把話說得更好，但它不能替你長出真正的經驗，也不能替你在口試現場想清楚你為什麼站在那裡。
畢竟，AI 可以是高效的放大器，但前提還是得先有東西值得被放大。
執行編輯：洪翊芳
核稿編輯：張翔一
