桌推，很多安全員一提這兩個字就皺眉。有人說形式主義，有人說考的都是嘴皮子功夫，還有人干脆一句話：這玩意兒沒用。

我不這么看。

桌推當(dāng)然有問題，而且問題不少。但要說它完全沒價值，那也有點情緒化了。

桌推的價值里我覺得有一個是目前其他考核替代不了的：

在具有心理壓力的環(huán)境下，逼你開口說“法言法語”。

在民航系統(tǒng)里干久了就知道，一個人懂不懂規(guī)則，很多時候不是看他腦子里有沒有，而是看他嘴里能不能說出來。真正的突發(fā)事件現(xiàn)場，沒有時間給你慢慢翻手冊。

判斷—表達—指令。

這三件事幾乎是同步發(fā)生的。而桌推其實練的就是這個能力。

但今天不聊桌推考核這事本身，這個話題太有爭議性，能寫一萬字都停不下來。我想聊的是另一件事。

桌推的評分方式。

現(xiàn)在的評分模式，說白了很傳統(tǒng)。

兩三個考官，一群考生。

考生回答，考官打分。

看起來很正常，但里面有問題。

人類的評分是不穩(wěn)定的

不是因為考官不專業(yè)，而是因為人類的大腦本來就不適合干這種高強度重復(fù)評分的活。

心理學(xué)有個很經(jīng)典的數(shù)據(jù)。在人連續(xù)做同一種判斷任務(wù)，45分鐘以后，人類判斷準(zhǔn)確率平均下降20%左右。如果任務(wù)復(fù)雜一點，下降幅度會更大。

桌推考試什么場景？

考官一坐就是一整天，幾十個考生輪流說，同樣的題型反復(fù)聽。

哪怕再敬業(yè)的考官，注意力都會波動。這是神經(jīng)系統(tǒng)決定的，不是態(tài)度問題。

更現(xiàn)實一點，一天如果考60個人。5人一組每次回答20分鐘。考官至少要聽240分鐘。

不是純聽，還要判斷，還要記分。差不多至少四個小時高強度認(rèn)知任務(wù)。

你覺得評分會穩(wěn)定嗎？

希望不大。

人類的評分天然有主觀性

哪怕評分表寫得再細。比如一個典型的桌推題，得分點可能是五個。

• 是否性質(zhì)判斷準(zhǔn)確

• 是否引用對了法條

• 是否完整提出了處置措施

• 是否符合流程

• 表達是否清晰

問題來了。

考生如果回答順序亂一點呢？或者說話不太流利呢？或者用了不同表述呢？

有的考官會給分，有的不會。這不是誰對誰錯，是人腦在做“語義匹配”。而人腦做語義匹配，本質(zhì)上是模糊算法。所以每次桌推考試之后，總會有一些聲音。

“這分怎么打的？”

“為什么他能過我不能？”

“是不是看人下菜？”

很多時候其實不是有壞人在里面，只是評分系統(tǒng)本身不穩(wěn)定。

還有一個很有意思的現(xiàn)象

其實有不少考官是在幫考生找得分點。不是故意放水，是人的共情機制在起作用。

當(dāng)你面對一個緊張的考生，看著他努力表達，你的大腦會自動去理解他的意思。于是就會出現(xiàn)一個現(xiàn)象。

考生說了一大堆，考官在腦子里翻譯：

“哦，他其實是想表達這個?！?/p>

然后給分。

這叫善意解釋原則，法律界很常見。但在考試?yán)铮@就會帶來一個奇怪的副作用。

考生開始“掃射式回答”。

不管題目問什么，先把自己知道的都說一遍。法條、程序、職責(zé)、注意事項。

像機關(guān)槍一樣掃一圈，賭一個概率。只要踩中兩個得分點，就不虧。于是考試慢慢變成了一種策略游戲。

誰會說，誰會拖時間，誰會堆答案。

有時候反而得分比真正理解問題的人還高。

這事兒你要說完全沒有。

那是自欺欺人。

解決方案是AI

問題說完了，解決方案其實也不復(fù)雜。

AI評分。

桌推用AI評分的技術(shù)門檻其實不高，桌推考試評分本質(zhì)上只有兩件事。

語音識別+語義識別。

現(xiàn)在的語音識別準(zhǔn)確率是多少？普通話環(huán)境下，主流模型識別率已經(jīng)在95%以上。再配個行業(yè)詞庫，像“非法干擾行為”“客艙失壓”“應(yīng)急處置程序”這種術(shù)語之后，識別率更高。

語義識別更簡單，因為桌推的答案其實是結(jié)構(gòu)化的。

一個題目，對應(yīng)幾個關(guān)鍵語義節(jié)點。

舉個例子。

題目：發(fā)現(xiàn)旅客攜帶疑似危險物品。

關(guān)鍵語義節(jié)點可能是：

• 報告機組

• 控制現(xiàn)場

• 防止擴散

• 依法處置

• 引用相關(guān)法規(guī)

AI只需要做一件事，判斷這些語義有沒有出現(xiàn)，出現(xiàn)幾個，順序?qū)Σ粚Γ壿嬍欠駴_突，然后打分。

AI會不會誤判？

當(dāng)然會。

但關(guān)鍵不是“有沒有誤差”，關(guān)鍵是誤差是否穩(wěn)定。人類評分的誤差是隨機的。

今天高，明天低。這個考官松一點，那個考官嚴(yán)一點。

而AI的誤差是可量化的。

模型訓(xùn)練一萬次，測試一千次。誤差率多少，一清二楚。而且還能不斷優(yōu)化。

這就是算法的優(yōu)勢，穩(wěn)定。

再說一個很多人忽略的點

其實好的點子很多，但不一定都能落地。

因為你要改變一個事物的時候，背后會牽扯出很多千絲萬縷的利益和現(xiàn)有資源的配置問題。這些都會影響你點子到底能不能落地執(zhí)行。

但AI評分這事其實很好落地，就是因為它只是優(yōu)化了考核方式，而不會去觸碰其他更復(fù)雜的東西。

現(xiàn)在考官在桌推里的角色是兩個：監(jiān)考+評分。

如果引入AI評分，監(jiān)考依然需要考官。

而關(guān)于評分，考官會退到第二道防線，成為現(xiàn)場異議的最終裁決者。

如果考生對AI評分有異議，可以申請復(fù)核，由考官進行最終判斷。

這其實更合理，人類更適合做復(fù)雜判斷，不適合做重復(fù)勞動。

從系統(tǒng)角度看，這件事還有個好處

數(shù)據(jù)沉淀。

每一場桌推考試都會產(chǎn)生大量語音數(shù)據(jù)。如果全部結(jié)構(gòu)化存儲，幾年下來會形成一個巨大的訓(xùn)練庫。

能干什么？能干很多。

比如分析考生的表達結(jié)構(gòu)，分析常見錯誤，優(yōu)化題庫設(shè)計。甚至可以反過來改進培訓(xùn)。

這才是系統(tǒng)思維。

考試不是終點。

是數(shù)據(jù)入口。

當(dāng)然，現(xiàn)實一定會有阻力

有人會說：

AI不懂現(xiàn)場，AI沒有經(jīng)驗，AI不理解語境。

聽起來很有道理，但邏輯上有個漏洞。

桌推本來就不是現(xiàn)場。它本來就是一個結(jié)構(gòu)化表達考試。如果一個答案需要靠“理解語氣”才能得分，那說明評分標(biāo)準(zhǔn)本身就有問題。

考試應(yīng)該測能力。

不是測考官的理解力。

現(xiàn)在很多行業(yè)都在做AI評分。雅思口語，托福口語，客服質(zhì)檢。這些系統(tǒng)每天處理的語音量，比桌推考試大幾個數(shù)量級。技術(shù)早就成熟了，民航如果連這種規(guī)模的應(yīng)用都不敢嘗試。

那就有點保守過頭了。

最后說句可能不太討喜的話

很多制度之所以幾十年沒變。不是因為它最優(yōu)，只是因為改它的人需要承擔(dān)責(zé)任。

而不改，是沒有責(zé)任的，這叫制度慣性。

但技術(shù)一旦成熟，這種慣性遲早會被打破。桌推評分這件事，其實就是個小切口。它不改變培訓(xùn)體系，不改變考試結(jié)構(gòu)，甚至不改變?nèi)藛T配置。

只是把評分這一步，從人腦換成算法。優(yōu)化一個節(jié)點，系統(tǒng)效率就會提升一截。

說了這么多，其實核心就一句話。

讓機器干機器該干的事，讓人干人該干的事。

全文完，如果覺得不錯請關(guān)注與三連。