在招投标市场化改革进程中，人工智能评标系统凭借数据处理优势快速普及，其在提升评审效率的同时，准确性保障与法律适配性争议也成为行业关注焦点，折射出技术创新与制度规范的深层博弈。

人工智能评标系统的准确性源于多维技术支撑。通过机器学习训练的评审模型，可精准匹配招标文件中的资质要求、技术参数等核心指标，对投标文件进行毫秒级筛查，规避人工评审中常见的疲劳误差、主观偏好等问题。某市政工程招标数据显示，AI系统对业绩造假、资质不符等问题的识别准确率达98.2%较人工评审提升37%，同时将评审周期从平均7天压缩至48小时内。

但技术优势背后，法律争议逐渐凸显。核心争议集中于评审责任界定，当AI系统因算法缺陷误判投标文件，导致合格投标人被淘汰时，责任应归属于开发方、使用方还是监管方，现行法规尚未明确。某建筑工程招标中，AI因未识别专利技术等效表述否决合格投标，引发的诉讼至今无明确判例。

透明度缺失加剧争议。AI评审依赖黑箱式算法，投标方无法知晓未中标具体原因，违背《招标投标法》中评审标准公开的核心要求。部分地区试点的算法备案制虽尝试破解此问题，但商业机密与评审透明的平衡仍难把握。此外，数据隐私保护也是关键痛点，评审过程中涉及的企业商业信息存储与使用边界尚未厘清。

技术创新需嵌入制度框架。未来需通过立法明确AI评审的责任划分，建立算法审查与备案机制，同时保留人工复核关键环节。唯有实现技术准确性与法律合规性的协同，人工智能才能真正成为招投标领域提质增效的核心动力。

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