招投标领域的AI化转型曾被寄予厚望，算法取代人工审核标书，既规避了人情干扰，又将评标周期从数周压缩至数日。但随着应用深化，算法黑箱引发的公平性质疑逐渐浮出水面，成为行业无法回避的新课题。

AI评标系统的核心优势在于数据处理能力，通过预设指标比对标书参数，快速筛选合格候选者。然而这种高效背后，藏着指标权重设定的隐性门槛。部分系统由招标方主导训练，将合作历史、地域关联等非核心要素暗植入算法，看似中立的评分模型，实则为特定投标方开辟了绿色通道。更隐蔽的是数据偏差问题，若训练数据集中充斥着传统评标中的偏好痕迹，算法会自然复刻甚至放大这种不公，让中小投标方陷入未投标先出局的困境。

算法的不可解释性加剧了信任危机。某工程招标中，一家技术标得分领先的企业意外落标，查询结果仅显示综合匹配度不足，既无具体扣分项目，也无法追溯算法判定逻辑。投标方面对冰冷的系统结论，连申诉都缺乏明确依据。这种决策无理由的现象，与传统评标中打分有说明、异议可复核的机制形成鲜明对比，公平性的兜底保障被削弱。

破解困局并非否定技术价值，而是要构建“算法透明化+人工复核”的双重防线。明确算法核心指标及权重并公开公示，建立第三方机构对模型的审计机制，同时保留人工对争议结果的复核权，才能让AI回归辅助工具的定位。毕竟招投标的公平，从来不在于效率的极致追求，而在于每个参与者都能获得被公正评判的机会，这一算法不应改变也不能改变。

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