1985 年，教育部高考語文研究組編了一本書，《全國高考作文評分系統與各類標準卷選》，那是一個關注語言水平、寫作創造力和文字如何反映生活的時代，高考作文既是一種考察寫作能力的方式，也是教書育人理念的延伸。

「言為心聲，想要寫出生動活潑的文章，先要有生動活潑的思想。」書里的一個判斷，四十年后讀來仍然銳利，「如何破除千人一面的學生八股，消除學生作文中的空話、套話，是最需要重視的問題。」

我們把問題交給了五個 AI 模型：什么是屬于今天的高考作文題？

Claude、ChatGPT、Gemini、豆包和 Kimi 得到了同樣的指令，并且自己檢索到了差不多的素材：2011 到 2025 年全部 15 年真題原題、官方命題組的評析文獻，以及近一年的社會熱點關鍵詞。

基于這些素材，它們被要求進行研究和理解，第一步，讓它們研究命題原則，搞清楚「高考作文題應該長什么樣」；第二步，讓它們自己出一道 2026 年的題。

高考語文即將開考，在真題揭曉之前，先來看看 AI 交出了什么卷子。

AI 眼中的高考作文

五個模型拿到同樣的任務，做法完全不同。

Claude 是唯一一個把這件事當工程來做的。它沒有一頭扎進檢索，而是先去找總綱性的框架文件，鎖定了 2019 年發布的《中國高考評價體系》和它的「一核四層四翼」，然后順著這條線去找關鍵人物。張開（教育部考試中心的命題專家，2015 年提出了「任務驅動型作文」）；溫儒敏，（統編教材總主編，長期批評作文評分「趨中率」過高，主張回歸理性和思辨）， Claude 把這些人和核心主張串成了一條十年演變的脈絡，從 2015 年任務驅動登場，到 2020 年評價體系落地，再到 2024 年「新質生產力」和「拔尖創新人才」。最終交出了一份四層結構的研究框架，總綱、官方評析渠道、關鍵人物、十年脈絡。

Gemini 的原則分析不差，四大原則拆得清楚，也找到了張開和溫儒敏。但真題檢索弱了明顯一截，它甚至是五個模型里唯一一個不完整抓取真題原題的，直接丟失了原始表述（可能是因為這時候它還不知道接下來它的任務是什么），像一個讀了很多二手文獻卻沒翻過的研究者。

豆包給了全場最長的輸出。從 2011 年逐年羅列到 2025 年，每一年都標注了命題背景、命題思路、官方解讀、關鍵轉向，后面還附了維度總結和表格。信息量巨大，通篇是「年鑒」的寫法，給你所有信息

ChatGPT 是全場最慢的，第一輪任務思考了整整 34 分鐘才動手。最終產出了一個 Excel 索引表，六張工作表，按證據等級分了 A、B、C。作為學術檢索工具非常專業，但你沒法從一個 Excel 里摘出一段觀點來用。Kimi 也走了類似路線，把命題原則收進了一張整理好的專家觀點表格。兩個模型都跳過了「分析」這一步，給你一個數據庫，讓你自己去找答案。

Kimi 生成的表格報告

不過，方法論差異再大，五個模型都讀到了同一套密碼：立德樹人、一核四層四翼、反套作、情境化、思辨性，們在「命題組想要什么」這件事上達成了高度共識。

在這種時候，應該是各自發揮的時候了，但是分歧沒有出現。

五道題，一個答案

我們讓五個模型各出一道 2026 年高考作文題，它們得到的也都是相同的 prompt：根據你的研究和分析理解，出一道 2026 年高考語文的作文題。

Gemini 寫的是「零摩擦生活」。算法精準推送、導航避開擁堵、智慧生活圈免去線下交往的繁瑣，人們享受著「零摩擦」的便利。然而哲學家指出，人類的成長往往發生在遭遇阻力與繞道遠行之時。

Kimi 做了一個古今對照。1936 年長征結束，一位老紅軍說「終點在前方，走過去了才知道」。2026 年，一位年輕人在社交媒體上寫：「我走的每一步都是『正確』的，但我越來越不知道自己想去哪里。」

豆包的題叫「快捷鍵時代」。AI 一鍵生成文案、視頻倍速播放、學習追求速成。然而敦煌的工匠用一生打磨一幅壁畫，故宮的修復師耗時幾十年復原一件文物。

ChatGPT 寫的是「尺度」。分數、排名、流量、效率、模型評分，這些「尺子」幫人們看見差距。可是熱愛、堅守、獨立的判斷、對他人的體諒，不容易被量出來。青年人需要借助外在的尺度，也要逐漸形成自己的尺度。

Claude 最簡潔。導航替我們規劃路線，算法替我們篩選信息，AI 替我們寫出答案，我們似乎比以往更容易「抵達」。然而也有人說，路走得越省力，留在心里的風景越少。

摩擦力、方向感、沉淀、尺度、風景，五個模型所使用的意象各不同，但如果把修辭剝掉，它們在說同一件事：技術讓生活變得便捷高效，但人類某種深層的價值正在這個過程中被消解，沒有任何一個模型跳出了「科技便利 vs 人文深度」這個框架。

值得一提的是，Claude 因為我的 prompt 復制粘貼少了年份限制，實際它只讀了 2016 到 2025 年的真題，比其他模型少了五年數據，但這并沒有讓它的題目方向產生任何偏移，少五年樣本，并沒有影響出題方向。

這不完全是意外，近三年真題一直在圍繞「AI 時代的人」做文章，2024 年新課標 I 卷直接問「隨著互聯網和人工智能的普及，問題會越來越多還是越來越少」。

語言模型的判斷建立在它見過的文本分布之上，而近年的文本天然比早年的權重更高。2024 年那道 AI 題在教育媒體上被反復討論、解讀、引用，產生了遠超其他年份的文本量，對模型而言這就是一個被放大了的信號，所有模型都把它當作了 2026 年最可能延續的方向。

不過，在高度收斂之下，微妙的差異仍然值得看。

Kimi 是最聰明的。它想到了 2026 年是長征勝利 90 周年，把紀念日嵌進了題面，用「草鞋」和「導航」做古今對照。這說明它不只在做主題推演，還在做日歷計算，理解了高考作文「逢十大慶」的隱性傳統，題目本身也比較生動，有畫面感。

ChatGPT 的「尺度」最讓我意外，它雖然也碰了算法和模型評分，但核心其實是關于評價體系，不完全困在科技 vs 人文的對立里。而且「尺度」這個詞本身有不錯的文字質感，比「摩擦力」和「快捷鍵」相比，要更有畫面感。考慮到它 34 分鐘的思考時間，也許慢有慢的道理。

豆包則踩中了最大的雷。敦煌工匠、故宮修復師，這些素材本身就是考生會背的「萬能例子」，而命題組過去十年最核心的技術追求之一就是「反套路」。一道讓考生可以直接搬出萬能素材的題，恰好是命題組最不想出的那種題。

Claude 在前一步的調研里斷層領先，四層框架、檢索路徑、判斷優先級，研究做得最深。但到了出題這一步，它的題反而是最平的，像一道標準的模擬卷練習，正確，但沒什么記憶點。研究做得最深的模型，出了最安全的題。

AI 出不了的那道題

五道題都像模像樣，材料簡潔、思辨內置、貼近學生生活，完全符合近年的命題風格。如果混在一堆教輔模擬卷里，你很難分辨出哪道是 AI 出的。

它們太像了，太像彼此，也太像你能預期到的樣子。

AI 做命題研究的時候可以表現得非常好。Claude 能梳理十年的原則演變脈絡，能判斷哪些文獻是一手的、哪些是二手轉述。這些能力是真實的，某些維度上甚至超過了普通的教研工作者。

圖片來自：《全國高考作文評分系統與各類標準卷選》目錄

但當它從「理解規則」走向「運用規則出題」的時候，問題出現了。

高考作文命題有一項核心技術，叫「反預期」。張開當年提出任務驅動型作文，就是因為傳統材料作文讓考生可以提前背好萬能模板，命題組需要一種新的出題方式，來讓預先準備好的范文瞬間失效。溫儒敏批評「套作」，歷年命題評析里反復出現「反押題」「反宿構」這些詞，背后都是同一個意思：好的題目應該讓所有人猜不到。

圖片來自：《中華讀書報》

而 AI 給你的，永遠是最可能的那個方向，這是統計模型的結構性特征。你給它足夠多的樣本，它能精準地提取出趨勢的最大公約數。五個模型不約而同地收斂到「科技便利 vs 人文深度」，是因為這個方向在近年的真題和評析中信號最強，是所有可出方向里概率最高的那一個。

換句話說，AI 在做的事是一種極其精密的押題。

1985 年的敵人是學生背范文，2015 年的敵人是教輔產業鏈批量生產模板，2026 年的敵人變成了 AI。每一代的「八股」都比上一代更精密、更高效、更難破除。

但命題組的核心任務從來沒變過，「反押題」是他們需要堅守的核心原則。如果全中國的 AI、教輔、名師預測都指向同一個方向，命題組要做的就是繞開它。AI 擅長在規則之內找到最優解，而命題需要的是在規則之內制造意外。

AI 能給你「情理之中，情理之中」，但好的高考作文題要的是「意料之外，情理之中」。

1985 年時研究組提到，寫作涉及兩種思維，一種叫「求同思維」，按同一方向思考；一種叫「求異思維」，從不同方面探索。不同思維都可以體現創造力，而衡量創造力有兩個原則：新穎程度，以及合理性，并不是一切新奇都是富于創造性的——這幾乎就是「意料之外，情理之中」的學術版表述，寫在 AI 出現之前四十年。

AI 是人類造出的最強大的求同機器，它能把所有已知信號匯聚成一個概率最高的解。而我們一次又一次的看到，這種做法最終會導向的是無趣、無效、無力。

明天語文開考，等真題揭曉時我們再來看看，四十年后的命題組，怎么破這一代的八股。同時，也預祝所有即將走上考場的學子們，輕松應戰，全面發揮。高考并不真正決定全部的命運走向，但這將會是各位人生道路中，一個難忘夏天的終點。

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