在數(shù)字化時(shí)代，AI 標(biāo)書神器已成為眾多企業(yè)制作標(biāo)書的得力助手。它們能快速抓取招標(biāo)需求，提取關(guān)鍵信息，極大縮短了標(biāo)書制作周期。然而，在使用過 10 款 AI 標(biāo)書神器后，我發(fā)現(xiàn)有個(gè)功能最值得大家警惕 —— 內(nèi)容重復(fù)問題。

部分I 工具訓(xùn)練數(shù)據(jù)單一，這使得生成的標(biāo)書內(nèi)容容易 “撞車”。例如，一家建筑公司使用 AI 批量生成 10 份高速公路養(yǎng)護(hù)標(biāo)書，技術(shù)方案重復(fù)率超 30%，被電子招標(biāo)平臺(tái)判定 “疑似圍串標(biāo)”，不僅損失 300 萬(wàn)保證金，還被列入 “失信名單”。AI 主要依賴網(wǎng)上公開的標(biāo)書模板、行業(yè)報(bào)告等進(jìn)行學(xué)習(xí)，一旦多人使用同一工具，就極有可能出現(xiàn)內(nèi)容重復(fù)的情況。

AI 傾向于生成高頻詞匯和常見結(jié)構(gòu)，無(wú)法深入理解每個(gè)項(xiàng)目的獨(dú)特需求，導(dǎo)致標(biāo)書缺乏個(gè)性化。像一家軟件公司投標(biāo)醫(yī)療行業(yè)項(xiàng)目時(shí)，用 AI 生成的標(biāo)書中充斥著電商行業(yè)案例和解決方案，完全不貼合項(xiàng)目需求，最終落選。

為避免此類問題，企業(yè)可采取相應(yīng)措施。比如，給 AI 投喂企業(yè)歷史中標(biāo)文件、項(xiàng)目案例等獨(dú)家數(shù)據(jù)，生成個(gè)性化內(nèi)容；對(duì) AI 生成的初稿，尤其是技術(shù)方案、服務(wù)承諾等核心板塊，進(jìn)行人工深度潤(rùn)色，加入項(xiàng)目專屬細(xì)節(jié)；定稿前使用查重工具，檢測(cè)文本結(jié)構(gòu)相似性等，將查重率控制在 10% 以內(nèi)。

總之，AI 標(biāo)書神器雖能提高效率，但我們不能盲目依賴。在享受其帶來(lái)的便利時(shí)，一定要警惕內(nèi)容重復(fù)等問題，合理運(yùn)用 AI，讓其更好地為我們的投標(biāo)工作服務(wù) 。