拔尖创新人才培养是我国教育强国建设的核心战略，人工智能技术为其选拔机制的数智化转型提供了重要支撑。本文从技术批判视角，构建人工智能时代拔尖创新人才选拔的逻辑框架，剖析实践隐忧并提出应对策略，旨在推动选拔体系向高效、公正发展，坚守立德树人的教育根本。
技术存在与人工智能的出场价值。人工智能的介入使拔尖创新人才选拔的技术体系实现从静态判断到动态预测的循证化转变。其核心价值在于破解传统选拔的人才识别滞后等局限，将教育者从繁琐工作中解放，聚焦复杂的人文判断，但过度依赖技术也可能引发选拔不公、价值互动缺失等风险，因此需以“工具为辅、以人为本”为原则开展技术批判。
人工智能时代拔尖创新人才选拔的技术批判逻辑。基于芬伯格、海德格尔、哈贝马斯等学者的技术批判理论，从技术代码、技术集置、技术理性、交往理性四个维度，构建起人工智能时代拔尖创新人才选拔的逻辑框架。技术代码：推动人才资格审查从人力审核向智能评估转型，构建可比较、可追溯的评估体系。技术集置：以数据化手段将内隐的人才潜能显性化为数据图谱，推动潜能识别从静态向动态跃迁，避免忽视“大器晚成”的人才。技术理性：通过规则化评价体系将创新素养解构为可计算指标，实现学科、专业、导师的智能匹配，提升选拔的效率与精确性。交往理性：通过发展性评估机制敏感识别人才潜能波动与成长困境，融合计算理性与人文理解。
技术批判语境下的选拔现实隐忧。算法精英主义引致准入壁垒：技术代码内嵌精英主义偏好，将复杂素质简化为量化模型；训练集使算法成为社会分层工具，固化标签关联，造成审查失公与失位。数据治理失范导致潜能鉴别低效偏位：数字集置下，高校、科研院所等存在数据孤岛，导致评审依赖局部数据、复合型潜能被遗漏；同时数据治理规范缺失，严重削弱选拔公信力。效率至上诱发考核固化与窄化：技术理性的效率原则使考核过度依赖承载历史不公的训练数据，排斥教育资源薄弱地区与非典型成长轨迹的人才；建模中片面追求指标可控性，忽视创新的偶然性与复杂性，陷入同质化评价陷阱。系统殖民侵蚀选拔决策的价值对话：技术合理性使考官异化为“标准操作员”，遮蔽创新思维的隐性信号；同时，成长历程的丰富内涵难以被数据化模板捕捉，导致选拔决策的价值窄化与共识错位。
应对隐忧的实践策略。优化资格筛选与衔接培养流程：基于多模态数据的智能聚类与过滤，避免误选与遗漏；建立模块化资源与导师体系，实现培养方案与个体需求的精准对接。
构建数字画像驱动的潜力人才识别机制：搭建跨平台的潜能数据挖掘与画像系统，识别人才发展潜力与阻力；建立生成式预测机制，激发隐性卓越潜能。重塑情境适配的人才测验与考察范式：建立综合素养循证追踪机制，形成可视化的“发展证据链”；构建数智场景驱动的考察机制，在虚实融合的复杂任务中识别人才的隐性特质。创设人机协同的人才涌退决策体系：构建人才动态涌现机制，校准人机推荐模型权重；建立人才动态退出机制，实现退出过程的合理化与科学化。