AI到底会不会让大学变成一堆没用的砖头

有个叫Jay Caspian Kang的人，最近一整周都在盯着一串数字发愣。 他是《纽约客》的专栏作家，韩裔美国人，写政治和媒体。发愣的原因很具体：报税季，他看了一眼给两个孩子存了好几年的大学基金账户。女儿今年九岁，2035年高中毕业。 他问她：到那个时候，大学还会是现在这样吗？我存的这笔钱，是会被用来买到一份还值钱的文凭，还是会在九年之后变成一张昂贵的废纸？ 他给自己开了个玩笑：也许我应该把钱取出来，给女儿买套房，买个最新款iPhone，再配上一把砍刀和一本荒野求生指南，“以备AI机器人主宰世界之需。” 笑完了，他做了个决定。接下来几周的专栏，他要认真回答一个问题：AI到底会不会让大学变成一堆没用的砖头。 他查到一组数据。2013年，74%的美国年轻人说大学“非常重要”。 2025年，这个数字掉到了35%。同一时间点，40%的大学毕业生做着不需要学位的工作。超过四分之一的大学生直接说：学费投得不值。70%的美国人认为高等教育正朝着错误方向前进。 这些数字加起来，说了一件事：一个信任体系的崩塌，不需要一个决定性的时刻，只需要一个足够突然的时刻，让所有人同时看见它已经塌了。 AI就是那个时刻。 但Kang在调查中撞见了一个更奇怪的东西。他在采访犹他大学教授Hollis Robbins的时候，听她讲了一个画面。Robbins今年三月去德州奥斯汀，和一群25岁左右的亿万富翁吃晚饭。他们在讨论教育的未来。晚宴结束时，一个人脱口而出了一句话： “不是OnlyFans，是OnlyProfessors。” onlyfans是目前规模最大的订阅制成人内容平台。Kang根据这句话，在《纽约客》发表了一个长篇访谈，为正在崩塌的教育指出了一个可能的终点：上学，正在变得像是上黄网。 这句话什么意思？为什么一位常春藤出身的教授、一位《纽约客》的专栏作家、一群硅谷最精明的年轻投资人，都在认真讨论这个听起来极其不正经的类比？ 一、AI对全年龄段教育的结构性冲击 要读懂这个类比，得先看懂一个正在所有年龄段教室里同步发生的变化。 变化本身不复杂。复杂的是它发生得足够慢、足够安静，安静到大多数人没有注意到它已经完成了。 变化的起点是五岁，幼儿园，各种电子设备和AI应用，已经开始进入小朋友的学习和生活之中。 纽约市布鲁克林，公立幼儿园。五岁的孩子们坐在iPad前，跟着一个叫Amira的AI虚拟老师学认字。Amira有紫色的长发和绿色的围巾，她会听孩子们朗读，记录发音，纠正错误。App背后的公司说它“结合了AI和神经科学的协同效应”。孩子们也喜欢她。 另一款数学App里，一只叫JiJi的企鹅带着孩子们玩数学游戏。一个孩子回家告诉父母：“iPad数学有趣，常规数学很无聊。” iPad是装在他书包里带回家的。家长们开始上公听会。一位母亲抱着吃手的婴儿走上讲台，对着纽约市教育局长说：“你是在拿我们的孩子做实验。可耻！” 一个六岁的小女孩排在妈妈后面发言，她紧张地把脸埋进爸爸的毛衣里，过了一会转过身说：“我们看了一整天的屏幕。这对我们的大脑不好。你们可以跟朋友玩。可以带玩具。甚至可以读书。” 但这件事不会停。今年四月，美国总统特朗普签了一份总统行政令，要求在从幼儿园开始的所有年级推广“AI素养”，成立特别工作组，把AI送进更多教室。 从幼儿园往上走，变化加速了。美国公立学校已经被YouTube淹没。94%的教师在课堂中使用YouTube。 Chromebook占了K-12移动设备市场60%的份额。YouTube有时占学生设备流量的50%。一位堪萨斯州的母亲发现，她七年级的儿子在学校设备上三个月内刷了13,000个YouTube视频。科学课已经不做实验了，老师放YouTube视频。“一切都是模拟体验。” 再往上，到了大学。情况没有变好，只是变得更体面了。我在之前的文章《每个人都在靠AI作弊上大学，传统教育已死》里介绍过：哥伦比亚大学一个叫Roy Lee的学生，坦承80%的作业都是ChatGPT写的。“在学校，我没见过一个不用AI作弊的学生。”他自己还做了一个帮人用AI在远程面试中作弊的工具，被学校处分。他的反应是觉得荒谬，哥伦比亚大学不是还和OpenAI有合作关系吗？ 用他的原话说："我觉得，距离大家不再把用AI写作业看作作弊的时代，只剩下几年，甚至几个月。" 今年五月，北美40%大学使用的课程管理系统Canvas被勒索软件攻击，成千上万门课瞬间停摆。 华盛顿大学的一位教授发现自己没法查看评分标准,因为标准也锁在云里。他不得不打开一个界面极其陌生的系统，找到一个隐藏很深的菜单，才能给学生发一封邮件。邮件只有一句话：别慌，我也不知道怎么办。 从五岁的Amira到二十岁的Claude，从幼儿园的iPad到大学的Canvas,这是一条完整的链条。 它不是偶尔有人作弊，而是每个年龄段都在被训练成让机器替自己做的条件反射。当你在认知发育的关键期学会了“iPad数学比常规数学有趣”，等你到了大学，用ChatGPT写论文就不是堕落，是肌肉记忆。 这背后是一个更深的结构变化：教的人不再重要了。 幼儿园里，Amira替代了一半的教学时间。K-12里，YouTube视频替代了科学实验。大学里，AI替代了论文写作。Robbins教授指出了一个关键：现代大学已经把自己做成了一台“零件通用”的机器。 过去二十年，“学习成果”的标准化运动把每门课打磨得全国一模一样，课程通用、考试通用、评分标准通用。学生转学，学分必须无缝对接。近40%的大学生至少转学一次，倒逼课程进一步统一。 结果是什么？Robbins的原话：“我们告诉学生‘你是特别的’，却告诉教授‘你并不特别’。” 宝马的零件是宝马专用的，所以只能去宝马授权店修。大学的“零件”——课程、教授、教学方法——全被做成了通用的。谁教都一样。 这就是为什么AI能进来。不是AI太强，是这个系统已经把自己做成了适合被AI替代的形状。 而当一个系统里的“人”变得可替换，这个系统离去中介化就不远了。 二、大学的核心产品，从来不是知识 要理解文凭为什么在变成废纸，先得承认一件大学自己从来不愿意公开说的话。 大学的核心产品，从来不是知识。 这是经济学家Bryan Caplan说的。Caplan是乔治梅森大学的教授，他把这个叫信号论：学生花四年时间和十几万美元，买到的不是知识,知识在图书馆里从来都是免费的。 他们买的是那封推荐信、那个成绩单、那个文凭上的名字。这些东西合在一起，向雇主发射同一个信号：这个人够聪明、够听话、够能忍。 这套系统运转了一百多年，没什么大毛病。直到AI把它击穿。 击穿的方式很简单。当Claude能在三十秒内生成一篇结构完整、论证流畅的学术论文，“写出好东西”就不再是任何认知能力的可靠证明。一个学生交上去的论文写得越好，教授越没法判断这是他写的还是AI写的，甚至没法判断他还需不需要会写。 但这还不是最深的那一刀。更深的是：即使没有AI，这套“信号系统”本身也已经腐烂了。 Robbins指出，“学习成果”这个听起来无害的词，就是罪魁祸首。过去二十年，美国大学系统把每门课应该教什么、学完应该会什么，逐条写成了标准化指标。 同时，教学被一股看不见的力量重塑了。“教学与学习中心”在“循证实践”和“最佳实践”的旗帜下，把