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“AI毁了我的计算机学位”

2026-11-09 1 阅读 约9分钟阅读 Jay
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< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> “AI毁了我的计算机学位” Jay 2026-11-09 16:57:20 来源: 量子位 Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI正在毁掉我的计算机学位。 写下这行控诉的,是一个从小梦想学计算机的大二女生, Katie 。 没有名校光环,高中数学只拿了个B;此前也没接受过任何科班集训,唯一拿得出手的「项目经历」,不过是几个略显简陋的网页小游戏。 原本以为,迈进大学象牙塔,终于能好好学计算机了! 谁曾想—— 课程大纲是Claude批量生成的,期末大作业是LLM自动批改的,就连导师发来的关怀邮件,很可能也是后台自动化脚本。。。 面对这荒诞的一幕,她瘫软了 (bushi) : 由于AI,我的大学似乎正在经历一场生死存亡的危机。 博客发布不到24小时, 光速成Hacker News首页热榜第一 。 彻底崩坏的计算机系 在她的求学经历里,自打这波生成式AI爆发后,学校的教学政策就没停止过反复横跳。 最开始当然是全面拥抱: 给学生作业打分写评语、生成课程大纲、发全员催学邮件……全给安排上了大模型。 结果呢? 折腾不到三个月,发现全是幻觉与垃圾内容, 光速撤回 。 整套教学管理,始终处于一种极其精神分裂的状态—— 你们绝对不能使用AI! 哦不,说错了,所有人必须使用AI! 不对不对……好像还是不能用AI啊…… 然后就会出现一个很魔幻的事。 同一门课程,上一个模块的作业,教授强制要求你用AI,说这是这门课成绩的重要考核维度。 听罢,你咬咬牙,自掏腰包开通了Claude订阅。 到了下一个模块,你满怀自信地上传了站起来蹬Opus 5.5调教出来的代码,结果—— 不er? 什么叫学术不端,使用LLM要扣分??? 但说实话,如果只是规则朝令夕改,也还好,可以勉强应付。 最让作者破防的是,自己努力学习考上大学,付这么高的学费,就是指望能跟着专家教授系统学习。 结果, 你个大学教授也拿Claude糊弄我??? 是的,讲台上的导师一边严厉警告学生不要投机取巧,转过头自己直接把需求丢给Claude,一键生成教学资料。 以前的作业,好歹是教授结合教学目标深思熟虑、在教研组过过一遍的。任务体量适中,循序渐进。 现在?妹子怀疑这帮教授连MD都没打开过。 满篇都是大模型生成的废话。3000字作业说明,要提交15份材料。 掐指一算, 作业量比以前翻了三倍…… 结果就是,那些本来数学底子就薄、转专业跨考过来的普通学生,只能被逼着去走马观花地速通知识点。 我来这里是为了踏踏实实学真东西的,该死的,不是为了在一份3000字的作业里对着15个根本完不成的任务浮于表面! 但这还不是最崩溃的。 很多同学辛辛苦苦研究了十几天,但不知道为啥,就是怎么也跑不通。 结果在DDL前一周,老师突然发了一封 勘误邮件 : 大纲里有两个地方写错了,现已修正,请大家重新提交。 你还我白烧的这么多Token😭 所以,到底为什么要这么干? Katie表示, 倒也不能全怪教授们。 罪魁祸首还是管理层。 你知道资方最喜欢听什么吗?规模化学习,最好是自动化的! 这样,他们就可以在不支付额外员工费用的情况下,尽可能多地从学费中榨取利润。 既然大模型能自动化出题,能秒批作业,那为什么还要花大价钱去聘请助教、增加讲师编制? 技术成了校方无限度削减教学支出的借口,无止境地压榨讲师,工作量多到光靠人的注意力根本完成。 Katie也提到,自己平时根本见不着导师的影子。 唯一的联系是,她在好几天没登录线上学习平台时,会收到一封导师的来信—— 结果满怀紧张地打开一看,原来不是导师本人写的,这玩意儿是触发的 自动警报 o (╥﹏╥) o。 Hacker News最热门 帖子发布后,很快火爆全网,迅速登上Hacker News首页榜一。 评论区也涌入了很多计算机老哥。 但出乎我意料的是,就算同为计算机系,竟然也并不都是共情的声音。 整个计算机技术社区, 割裂成了两极 。 一派是早已在行业立足的 资深老鸟 。 在他们的视角下,当下的种种混乱,不过是技术范式演进过程中的短暂阵痛。 我已经从事这一职业超过二十年了,每天都能学到新的东西。在过去几年里,随着人工智能技术的发展,我的学习速度更快了,也能更深入地了解我所工作的系统。 总而言之就是,AI终归只是一件趁手的工具。只要善用大模型进行苏格拉底式的循循诱导,当下的学习资源,不知比他们那时候强出多少倍。 人工智能并不会取代教育和传统的学习方式。 相反,人工智能会提升你理解和记忆的能力。对于一个技术思维较强且自学的专业人士来说,我一直渴望的是持续学习下去。 因此,不少经验丰富的前辈对新一代新人 反而带着几分艳羡 : 成为一名高级工程师,并不真的取决于你从事软件开发的时间长短。我见过一些非常出色的21岁开发者,他们的编程能力甚至能超越那些已经工作20多年的人。 我认为,他们能能表现如此出色的原因,在于他们具备扎实的计算机科学基础知识。 但这终究是属于少数人的叙事。 另一端,绝大多数刚毕业的年轻人, 只感到了窒息 。 有跟帖者贴出了一项量化研究结论: 斯坦福大学的研究人员发现,他们去年所预测的初级职员的就业趋势仍然持续存在且正在扩大。 具体来说,那些从事最易受人工智能影响行业的22至25岁员工的就业水平,比那些不常面临人工智能冲击的同行低19%。 对此,一些常年参与招聘的从业者也坦率印证了这一现实: 确实,与其花时间培养一个从零起步的应届生,不如给资深工程师配上顶配的Coding Agent来得高效。 我真的不知道应该给即将毕业的开发者什么建议。 花费四年青春学计算机,最后连工作都找不到…… 那,CS学位的意义,究竟是什么? 找回编程的温度 对于这个问题,我觉得,或许能在Katie那篇博客,找到答案。 文章最后,她写下了这么一段文字: 我才不管计算机科学和数学是不是已经走到头了!我还是想学! 好吧,我确实关心自己未来的职业发展,但这也不意味着我想忘掉已经学过的一切,或者停下探索的脚步。 还有那么多有趣的方向值得探索,有些和AI有关,有些没有。可铺天盖地的标题总在说什么「软件工程完了」「不用AI就会被淘汰」之类的,让人喘不过气。 难道女孩就不能单纯为了好玩学学统计学吗? 经历了这一切后, Katie给出的答案是—— 我可以继续,但我不会了。这会让我消化不良。 也许我会回到OpenProcessing上,做一些更愚蠢的游戏。 至少,现在我真的知道如何做一些编程了。 然后,她贴出了自己早年间在OpenProcessing上写的几个简陋小网页: 一个放着带感音乐的简单太空射击游戏; 一只点一下就会「喵」一声的莫古利; 还有一个用麦克风声音把小鱼吓跑的互动demo。 实话说,非常粗糙。 任何一个拎出来,都比如今Astra、Fable一句Prompt直出的效果差了十万八千里。 甚至可能还不如一个新模型的鹈鹕自行车demo有热度。。。 但点开的一瞬间,你就是能感受到一种,模型永远无法生成的东西—— 生命力。 那是很多程
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