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当AI做空脑力劳动,大学还能教什么?

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过去十年,中国人无比笃信“读书改变命运”。尤其在互联网快速发展的时代,年轻人在大学掌握一门高溢价的技能,然后到商业大机器里变现,就有机会实现阶层跃升。

但当分工被AI打破,当脑力劳动的溢价被AI做空,这种巨变迅速传导到上游的教育系统。

最近,在和一位身处AI风暴最前沿的软件工程学院院长深聊时,他这样描述过去两年的感受——如同得了绝症。“最开始感到绝望,然后被迫接受,接着继续和‘病魔’斗争,现在终于恢复了平静。”

另一位哲学教授的反应,代表了一类古典知识分子。他给自己贴上了这样一个略带自嘲的标签——逆历史潮流而动的反动派。到目前为止,AI的好处和坏处哪个更大,他认为还无法判断。

而让我感到意外的,是一位青年教师在通识课上看到的一切。面对这场正在改变世界的巨变,那些尚未遭遇真实生存压力的年轻人,表现出了一种惊人的冷漠。在他们眼里,AI不过是个更好用的做作业工具而已。

比起宏大又抽象的趋势探讨,这几位身处一线的高校教师,为我们带来了更加真实的观察。他们的经历像是一组切片,让我们得以从全新视角,理解这场技术风暴。



有肌肉的学生

了伪装的强大

刘嘉院长来自一所985高校的软件工程学院,他最直观的感受是,传统计算机行业那种“越分越细”的分工逻辑,被AI一刀切断了。

他打了个比方:以前开发一个系统,就像开一辆车,车上必须配置专门的方向盘司机、刹车司机、灯控司机……每一个具体的细分职能,都在大厂里对应着一个明确的岗位。但现在,一个具备全局视野的架构师,带上几个AI Agent,就能一个人搞定前端、后台、接口和UI。

“其实软件开发最难的从来不是敲代码,而是权衡。”刘院坦言。

在过去,初级程序员本质上就是“手工翻译”,把人类的需求翻译成机器逻辑。学好这门手艺门槛很高,所以哪怕是一个相对平庸的毕业生,只要会“听懂指令并翻译”,也能拿一份不错的薪水。但今天,这项翻译工作的价值已经被AI贬值到腰斩。

社会上总以为AI抹平了专业门槛,但在刘院看来,事实恰恰相反——AI正在极其残酷地放大平庸者与顶尖高手的差距。因为只有在泥坑里摔打过、有丰富项目直觉的顶尖精英,才具备面对复杂风险时“权衡”的能力。这也解释了,为什么在初级岗位生存空间被极速挤压的同时,拔尖的应届生却能拿到让刘院都震惊的百万年薪。

但在这些令人咋舌的高薪背后,真正让刘院感到隐忧的,是学生们身上一种“伪装的强大”。

有了AI辅助,现在一个大一学生,就能跑出过去大四学生才能做出的项目效果。但在专业视角下,这非常危险。

“他们手上拿着核弹,却根本不知道保险销在哪,该在什么时候引爆。”刘院说。学习是需要“摩擦力”的,很多时候,人学习并不是为了单纯获取知识,而是在这个过程中,沉淀手感和底层的理解力。AI恰恰消除了这种摩擦力。

刘院提出了一个比喻:以前的大学像“图书馆”,学生进去把书本知识装进脑子,毕业后拿去变现;但现在的大学必须变成“健身房”——你在健身房里哼哧哼哧举杠铃,不是为了最后把那块铁搬回家,而是为了长出肌肉。只有长出肌肉,走出校门后才能抗住未知的重压。


但遗憾的是,现有的大学机器,很难适应这种转身。在这位身处一线的院长眼里,眼下的教育体系卡在了一些Bug上。

比如计件式的学分体系,以前默认“投入时间和习得技能成正比”,但现在老师在台上讲,学生用AI几分钟就把作业跑完了,最后变成一种互相配合的“表演”;再比如评价体系,当我们还在考核记忆检索和逻辑复现时,AI已经能预测90%以上的卷面答案,这种考试的“信号量”几乎为零;更不用说长达四年的培养计划,天生就跟不上AI几个月甚至几天一迭代的速度。

如果继续用老一套办法把学生送上流水线,他们毕业时就会发现自己成了一批昂贵的“残次品”。

“不过,面对AI也不用觉得人被边缘化了。”在聊天的最后,刘院的观点反而透出一种理性的乐观。

他觉得,过去漫长的工业岁月里,社会一直在极力训练我们的“工具属性”。而今天AI的使命并不是淘汰人,而是把人身上那部分本来就属于机器的工具性,彻底剥离掉。只有当外壳被剥离,我们才能真正看清,作为一个“活生生的人”,到底还剩下什么。


摧毁创造力的不是AI

是绩优主义

面对这轮技术冲击,高校里也不乏试图保持距离的审视者。研究哲学的方教授,就是其中之一。

在这个“全员拥抱AI”的节骨眼上,他所在的学校给教师系统全线接入了AI备课工具。只要输入几个关键词,系统就能在几秒钟吐出一份逻辑严密的授课大纲。但方教授试过一次后,就再也没点开过那个按钮。

“它给出的内容全都是正确但平庸的知识,缺少了一些独特性。”这种看似经验主义的固执,恰恰点破了AI在内容生产上的核心局限:它能毫无门槛地产出符合下限的内容,却始终无法触碰带有独特生命体验的上限。在大学这种“人影响人”的场域里,高度标准化的知识显得味同嚼蜡。

针对外界“AI工具会抹杀学生创造力”的担忧,方教授持有不同观点。“真正抹杀创造力的,从来不是某项技术,而是不问过程、直奔答案的思考方式。”在他看来,真正伤害这些宝贵特质的,是这个时代根深蒂固的功利主义和绩优主义。AI只不过恰好助长了这种风气,但风气并不由AI产生。

顺着这个逻辑,方教授戳破了一个更让人无奈的现实:我们今天的无力感,根源在于旧有运转模式的系统性卡壳。

在他看来,大学教育的本质从来都不是传递知识,而是培养能力。教育体制僵化,难出真正的人才,就快成为共识了。

大学教育有两个不同来源:古典教育的来源是柏拉图的Academia,以及中世纪的教会大学,目标是传承古老文化、培养人性、完善人格;现代大学教育体制源自普鲁士,目标是为工业化时代培养标准化、技术化的中等人才。


我们今天所感受到的就业阵痛和教育无力感,根本原因正是在于普鲁士模式的破产。

“普鲁士模式的目标,是为工业化时代批量制造标准化零件。”方教授解释道。但现在,社会和企业已经不需要大批量的“标准件”,AI完全可以做得更快、更便宜。

怎么破局?方教授提到了硅谷科技公司的一些变化。科技巨头Palantir已经开始绕过传统大学,直接在高中生里用“项目制”筛选并培养人才。未来的高等教育,边界可能会彻底模糊。年轻人不必在固定的“专业”里熬时间,而是在具体的“项目”中掌握前沿技能,更重要的是——在真实的人际协作中完成自己的社会化。

“那文科生在这个时代是不是更吃香了?”我抛出了这个老生常谈的问题。

“在我这儿不分文科理科,”方教授的回答很干脆。“只有两种人能活得很好:一种是技术过硬的大拿,另一种,是那些极其擅长与人建立连接的人。至于只会死磕书本、对现实两眼一抹黑的学生,什么科都没用。”


知识未经筛选就涌向学生

断力成了重要能力

相比于站在风暴眼的软件学院,刚毕业不久的青年教师伟东,身处一个相对边缘的地带——他在一所警察学院教通识课。

但即便在这里,AI的触角也早已悄然探入。

第一次真切领教AI的威力,是在一次略显狼狈的突发状况中。当时伟东正坐在去学校报到的高铁上,突然接到学校关于新教师“说课”的紧急通知。时间太紧,手搓一份几十页的PPT根本不现实。

情急之下,他只能在备忘录里简单敲下课程逻辑,扔给了大模型。几分钟后,一份排版精美、色调契合的PPT弹了出来。因为是马原课,AI甚至非常“懂事”地在背景图里融入了马克思的肖像。

“我必须承认,就算给我一整天时间坐在办公室里慢慢做,效果也搞不过它。”伟东的语气里带着点无奈的折服。对于写汇报、处理繁琐文件这类程式化工作,他现在已经离不开AI了。

有意思的是,与伟东相比,他的学生们对AI表现出了一种惊人的“冷漠”。

这是一所入警率保持在90%以上的学校,入校几乎等同于入职。外界的裁员潮、技术取代人类的恐慌,对这些年轻人来说像是在看平行宇宙的新闻。他们和AI的唯一交集,就是把它当成一个“更好用的百度”,用来对付老师布置的作业。


但恰恰是在这些批量生成的“水课作业”里,伟东捞出了一些不一样的东西。

第一堂课,他布置了一个小作业:“你眼中的马克思”。收上来的文档,绝大多数工工整整、套话连篇,一眼就能看出是AI的手笔。但有几份作业写得毫无修饰:“以前觉得他就是一个大胡子老头,观点都是应付考试要背的东西,又飘又虚。但后来真地去了解了,发现这老头是真牛。记住他的话总比忘了强,有时候提出问题比回答更重要”

“看到这段话,我立刻确信这是他脑子里真实蹦出来的想法。这种带点粗糙的真实思考,比那些逻辑完美的套话更打动我。”

这也是伟东在讲台上给自己找到的“生存坐标”。他深知马原课连上两个半小时,学生走神、看手机再正常不过。既然标准化的知识AI一秒就能生成,他就试图在必须讲授的内容缝隙里,塞进一些能触动学生的东西。

“AI让知识未经筛选,像自来水一样涌向学生。怎么去判断、归类和取舍,才是我们现在该教的。”伟东觉得,哪怕一学期下来,只能让学生学会一些归类知识的方法,提供一种没想过的看问题的视角,这门课就算没白上。

至于文科生的价值到底有没有提升?伟东的看法清醒且残酷:“文科培养的同理心和判断力确实更重要了,但在现实的就业市场上,目前多数企业只愿意为直接产生经济效益的技能买单。”


我们推崇绩点、学分、标准答案,本质上还是在培养和筛选工具。但现在真正的超级工具诞生了,人在“工具属性”上的竞争宣告破产。

这是一种残酷的剥离,也是一次必然的解放。

无论是刘院长呼吁把大学从“图书馆”变成“健身房”,还是方教授预言打破专业壁垒,又或者是年轻的伟东努力激发学生的思考能力,都在指向同一个终点:教育必须把人从工具的倒模中解放出来。

大学并没有真正“破产”,它只是被技术逼到了一个必须回归本质的悬崖边。

当机器越来越像人,人就不该再像机器。在分工体系被重构的当下,大学教育的使命正在发生转变:教人如何在这个全新的世界里,找回作为“人”的主体性。

内容作者:关珊月

编辑:郑晶敏

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