用 GPT-OSS 搭建成人自考口语评测 API，并结合区块链保证评分透明

在 AI 技术进入教育场景的过程中，口语评测是一个典型应用。传统做法依赖第三方 API，不仅成本高，还存在“黑箱”问题：

• 模型如何打分？
• 数据是否被篡改？
• 考生能否质疑评测结果？

在一次自考项目中，我们尝试将 GPT-OSS 开源模型 与 区块链存证机制结合，构建了一套 72 小时上线的口语评测 API。不仅做到了 零成本替代商业 API，更进一步实现了 评分结果可追溯。

一、需求与痛点

1. 教育场景的合规需求：考生成绩必须具备可公证性。
2. AI 评分的透明性：避免“黑箱”争议。
3. 运维成本：自考办预算有限，要求尽可能低成本。

二、架构设计

整体架构分为两层：

• AI 层：基于 GPT-OSS 开源权重，微调口语评测模型，部署在内网。
• 链层：评测结果上链存证，确保不可篡改。

流程：

1. 考生上传录音 → GPT-OSS 口语评测 → 得分 JSON
2. 评测结果 + 元数据（考生匿名 ID、时间戳、音频哈希）打包
3. 写入链上（以太坊测试网 / 联盟链）
4. 对外开放查询接口

三、关键实现

1. 音频哈希与匿名化

import hashlib

def hash_audio(audio_bytes):
    return hashlib.sha256(audio_bytes).hexdigest()

• 输入：考生音频
• 输出：SHA256 哈希
• 保证链上只存储摘要，不泄露隐私

2. 上链存证

pragma solidity ^0.8.0;

contract OralEval {
    struct Record {
        string audioHash;
        uint score;
        uint timestamp;
    }
    mapping(string => Record) public records;

    function saveRecord(string memory userId, string memory audioHash, uint score) public {
        records[userId] = Record(audioHash, score, block.timestamp);
    }
}

• 每条评测结果写入合约
• 支持链上公开查询

3. 查询与对账

• 考生可输入匿名 ID，链上查询自己的口语分数
• 自考办可导出链上记录，与本地数据库对账

四、实测结果

• 评测准确率：WER = 4.7%
• 延迟：平均 650 ms
• 链上写入时间：约 2 秒
• 成本：测试网接近零成本，联盟链按部署情况而定

五、价值

• 透明：任何人可验证分数记录是否篡改
• 合规：满足教育场景的公证性需求
• 低成本：模型开源、链上轻量存证

这套方案让“AI + 教育”从“黑箱”变成了“可验证系统”。

六、完整实现

完整代码（模型微调脚本、FastAPI 部署、Solidity 合约）已在官网文章整理：\ 👉 点击查看完整实现与源码