算法说明书应披露哪些内容

算法说明书不是技术宣传页，而是让考生、监管者和第三方能够理解、质疑并追溯系统决策的责任文件。对于人工智能志愿填报助手，披露重点不应停留在“智能匹配”或“提高命中率”等概念，而应说明算法如何形成推荐、概率如何计算，以及结果在哪些条件下可能失效。

应披露的核心内容

首先是系统边界与决策对象。说明书应明确平台提供的是信息辅助、志愿排序，还是对院校专业录取概率进行预测；推荐结果是否直接生成志愿组合，用户是否能够修改排序；平台、考生、高校与招生主管部门各自承担什么责任。尤其要避免把概率估计包装成录取承诺。

其次是数据来源、范围和质量。应说明模型使用了哪些数据，包括历年投档线与专业录取分布、考生成绩与位次、兴趣标签、招生计划及调档规则；同时披露数据覆盖的年份、地区和专业类型，以及小样本院校、长尾专业可能存在的置信度不足。涉及考生信息时，还应解释匿名化、使用权限和保存边界。

算法机制也必须可解释。排序学习如何生成志愿序列，贝叶斯概率估计或基于校准的分类器如何计算概率，模型如何处理招生政策变化和异常数据，都应以非技术用户能够理解的方式呈现。对于“冲、稳、保”组合，应给出排序依据、风险暴露和方案覆盖度，而不是只展示一个看似精确的结果。

结果、风险与监督

说明书应公开校准度、召回率、误差边界、命中率等关键指标，并区分总体表现与不同地区、院校类型、专业规模下的表现。指标不能脱离测试样本和适用条件单独展示，否则容易造成虚假确定性。

最后，平台应披露人工复核、申诉、更正和版本变更机制，说明推荐错误时如何追责。第三方评估、统一测试和定期审计同样不可缺少。真正合格的算法说明书，既要解释“为什么这样推荐”，也要明确“什么时候不应相信它”，并始终把最终决策权留给考生及其家庭。