招标文件中的隐性歧视、参数倾向性等问题，根源在于人为审核的自由裁量权过大。而AI大模型的深度应用，正推动合规质检从事后纠偏转向事前预防，为破解这一行业沉疴提供了全新路径。

自由裁量权的滥用已形成多重行业痛点。某招投标平台数据显示，近三年因招标文件量身定制引发的投诉占比超45%，部分采购方通过模糊技术参数、限定特定品牌配件等方式变相排他。更隐蔽的是经验性裁量，审核人员因专业盲区或利益关联，对歧视性条款视而不见，浙江某市政项目曾因限定本地服务年限被追责，暴露人工审核的局限性。

AI大模型以全量合规校验打破人为干预壁垒。其核心逻辑是构建覆盖《政府采购法》及地方细则的知识库，对招标文件进行毫秒级逐句扫描。如某省推行的AI质检系统，可自动识别指定品牌、本地业绩门槛等120余项违规表述，还能通过语义分析揪出要求设备响应时间≤0.5秒，这类指向特定厂商的隐性参数。

技术落地仍需破解人机协同难题。AI可实现标准化合规校验，但面对创新技术采购等模糊场景，仍需专业人员介入。江苏试点的“AI初筛+专家复核”模式颇具借鉴意义，AI先标记可疑条款并附合规依据，专家聚焦争议点研判，使审核效率提升60%，违规条款检出率从32%升至89%。

招标文件的公平性直接关乎市场活力。AI大模型并非简单替代人工，而是通过数据赋能压缩自由裁量空间。当技术手段让隐性壁垒无所遁形，才能让更多市场主体平等参与竞争，真正实现招投标领域的阳光化变革。

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