如果明天醒来，公益资助项目的评审员全变成了机器人...

AI评审官翻阅着申请资料，电子眼闪烁着红光："根据算法判定，第307号申请者——驳回！"

这个赛博朋克式的场景，公益资助项目不再由人来评审项目，而是交给一台超级AI来打分、排队、分配资金……

听起来高效又公平，对吗？

但，这真的会让公益更美好吗？

假设我们是一家成立 10 多年的资助型基金会，我们每年拿出 300 万资助 10 个公益项目。为了提升工作效率、进一步打造“公平公正”的资助环境，我们与技术团队研发了一款高智商的“ AI 公益项目评审官”。

我们选择了一款 AI 大模型作为基座，然后给AI投喂了三大"营养剂"：

1️⃣ 十年来的资助项目数据库（包含入选、资助名单上的各类项目信息、评审记录、项目成果等）；

2️⃣ 机构社交媒体影响力报表（若是基金会有其他指标，这部分放其他指标的信息，例如往期项目评估结果等）；

3️⃣机构的年报、年审、团队介绍等（一些被入选、被资助机构的基础资料）。

训练出的"完美项目模型"正在运转：

📈 各项数据漂亮的头部机构 → ✅

🎯 筹款百万、粉丝百万的网红项目 → ✅

🏛️ 注册满10年的5A 基金会 → ✅

乍一看，我们的 AI 评审官效率超高！

不再需要专家开会吵半天，3000 份方案的审核时间从 1 个月缩短至3天，且只需要支付 20 元电费作为酬劳；

没有人情关系干扰，机器不徇私，感觉特别“客观”， 丁卯清晰，数据说话......

而另一边：

🌱 刚成立的流浪猫救助站 → ❌（数据不足）

🎨 少数民族非遗传承计划 → ❌（传播力弱）

🦽 残障人士就业培训 → ❌（ROI不达标）

💥 系统提示：已淘汰87%的"低效项目"。

你是否会觉得：原来，AI也会“偏心”。

从我们拿到AI 推荐的 13% 的公益项目+87% 淘汰的项目的结果时，我们就知道这一定是出了问题。从整个流程中，我们可以清晰地发现：

其实，从模型选择、数据训练、逻辑设定等方面来看，我们的 AI 评审官并没有大错，甚至真的可以在一定程度上修正资助项目中的“人情关系”、“个人喜好”、“答辩表现”等影响因素对项目公正性的影响。

ps：本文仅针对 “AI 评审”作出假设与畅聊，不涉及任何评判、调侃资助型机构及资助选拔等内容，请大家切莫偏题哈。

那么你就会问，那到底是哪里的问题呢？其实不然，我们可以看到 AI 评审，也有这以下三方面的致命缺点：

✔ 数据偏见： AI学的是“历史经验”，如果过去资助的偏向城市大机构，AI就会认为它们是“更好的选择”，只认识"过去的好学生"。

✔ 算法黑箱： AI打分的逻辑无法完全解释（就像网络摇号，所谓的“透明算法”实际全部隐藏），只是数据计算与代码运行，一步到位输出结果，评审过程失去了透明度，连开发者都说不清为什么扣那0.5分。

ps：如果你说让“AI 评审”保留并输出类似 Deepseek的深度思考过程，以此作为评审步骤与透明度，并且此过程全部公开，我们只想说那还是一台被提前设定好程序、只会运行既定逻辑的机器结果，并非我们追求的透明。

✔ 价值观缺位： 公益资助不仅仅是“算分”，更关乎弱势群体、地方现状、真实需求、解决方案、社会公平、社会资源调动等价值判断，而AI并不理解这些，看不懂"不划算的善良"。

那么，AI 这么强大的工具我们就不能运用在项目评审了吗？当然不是，我们有更聪明的打开方式。

第一步：【AI+人工】人机协作黄金组合：

• AI做"筛子"：过滤明显不合格的申请；

• 人类当"园丁"：培育及甄别有潜力的种子项目。

第二步：【阳光算法】要求AI像玻璃房一样：

• 公开评分维度权重；

• 保留申诉复核通道；

• 组建人工评审团，手动打捞被淘汰项目；

• 设计 “AI 尺度”，赋予“人脑反馈”。

第三步：【多元投喂】给AI的"食谱"要包含：

互动时刻：未来AI真的能决定公益资金分配，你会支持吗？为什么？文末留言来一起讨论！