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呼伦贝尔pvc管道胶水 当AI做空脑力劳动,大学还能教什么?

发布日期:2026-05-21 05:25 点击次数:138
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本文来自微信公众号:进击波财经,作者:关珊月,头图来自:AI 生成过去十年,人比笃信"读书改变命运"。尤其在互联网快速发展的时代,年轻人在大学掌握门溢价的技能,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 破,当脑力劳动的溢价被 AI 做空,这种巨变迅速传到上游的教育系统。

近,在和位身处 AI 风暴前沿的软件工程学院院长聊时,他这样描述过去两年的感受——如同得了症。"开始感到望,然后被迫接受,接着继续和‘病魔’斗争,现在终于恢复了平静。"

另位哲学教授的反应,代表了类古典知识分子。他给自己贴上了这样个略带自嘲的标签——逆历史潮流而动的反动派。到目前为止,AI 的好处和坏处哪个大,他认为还法判断。

而让我感到意外的,是位青年教师在通识课上看到的切。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,表现出了种惊人的冷漠。在他们眼里,AI 不过是个好用的做作业工具而已。

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

 、没有肌肉的学生,拥有了伪装的强大 刘嘉院长来自所 985 校的软件工程学院,他直观的感受是,传统计机行业那种"越分越细"的分工逻辑,被 AI 刀切断了。

他了个比:以前开发个系统,就像开辆车,车上须配置门的向盘司机、刹车司机、灯控司机 …… 每个具体的细分职能,都在大厂里对应着个明确的岗位。但现在,个具备全局视野的架构师,带上几个 AI Agent,就能个人搞定前端、后台、接口和 UI。

"其实软件开发难的从来不是敲代码,而是权衡。"刘院坦言。

在过去,初程序员本质上就是"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,所以哪怕是个相对平庸的毕业生,只要会"听懂指令并翻译",也能拿份不错的薪水。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 抹平了业门槛,但在刘院看来,事实恰恰相反—— AI 正在其残酷地放大平庸者与顶手的差距。因为只有在泥坑里摔过、有丰富项目直觉的顶精英,才具备面对复杂风险时"权衡"的能力。这也解释了,为什么在初岗位生存空间被速挤压的同时,拔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薪背后,真正让刘院感到隐忧的,是学生们身上种"伪装的强大"。

有了 AI 辅助呼伦贝尔pvc管道胶水,现在个大学生,就能跑出过去大四学生才能做出的项目果。但在业视角下,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;但现在的大学须变成"健身房"——你在健身房里哼哧哼哧举杠铃,不是为了后把那块铁搬回,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。在这位身处线的院长眼里,眼下的教育体系卡在了些 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,后变成种互相配的"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;不用说长达四年的培养计划,天生就跟不上 AI 几个月甚至几天迭代的速度。

如果继续用老套办法把学生送上流水线,他们毕业时就会发现自己成了批昂贵的"残次品"。

"不过,面对 AI 也不用觉得人被边缘化了。"在聊天的后,刘院的观点反而透出种理的乐观。

他觉得,过去漫长的工业岁月里,社会直在力训练我们的"工具属"。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,剥离掉。只有当外壳被剥离,我们才能真正看清,作为个"活生生的人",到底还剩下什么。

 二、真正摧毁创造力的不是 AI,而是绩优主义 面对这轮技术冲击,校里也不乏试图保持距离的审视者。研究哲学的教授,就是其中之。

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份逻辑严密的授课大纲。但教授试过次后,万能胶厂家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,缺少了些特。"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:它能毫门槛地产出符下限的内容,却始终法触碰带有特生命体验的上限。在大学这种"人影响人"的场域里,度标准化的知识显得味同嚼蜡。

针对外界" AI 工具会抹学生创造力"的担忧,教授持有不同观点。"真正抹创造力的,从来不是某项技术,而是不问过程、直奔答案的思考式。"在他看来,真正伤害这些宝贵特质的,是这个时代根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,教授戳破了个让人奈的现实:我们今天的力感呼伦贝尔pvc管道胶水,根源在于旧有运转模式的系统卡壳。

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、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件。"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 可以做得快、便宜。

怎么破局?教授提到了硅谷科技公司的些变化。科技巨头 Palantir 已经开始绕过传统大学,直接在中生里用"项目制"筛选并培养人才。未来的等教育,边界可能会模糊。年轻人不在固定的"业"里熬时间,而是在具体的"项目"中掌握前沿技能,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,"教授的回答很干脆。"只有两种人能活得很好:种是技术过硬的大拿,另种,是那些其擅长与人建立连接的人。至于只会死磕书本、对现实两眼抹黑的学生,什么科都没用。"

 三、当知识未经筛选就涌向学生,判断力成了重要能力 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,身处个相对边缘的地带——他在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。

次真切教 AI 的威力,是在次略显狼狈的突发状况中。当时伟东正坐在去学校报到的铁上,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,份排版精美、调契的 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。

"我须承认,就给我整天时间坐在办公室里慢慢做,果也搞不过它。"伟东的语气里带着点奈的折服。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 表现出了种惊人的"冷漠"。

这是所入警率保持在 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 的唯交集,就是把它当成个"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,伟东捞出了些不样的东西。

堂课,他布置了个小作业:"你眼中的马克思"。收上来的文档,大多数工工整整、套话连篇,眼就能看出是 AI 的手笔。但有几份作业写得毫修饰:"以前觉得他就是个大胡子老头,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,比那些逻辑的套话动我。"

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

" AI 让知识未经筛选,像自来水样涌向学生。怎么去判断、归类和取舍,才是我们现在该教的。"伟东觉得,哪怕学期下来,只能让学生学会些归类知识的法,提供种没想过的看问题的视角,这门课就没白上。

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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益的技能买单。"

 四、尾声 我们崇绩点、学分、标准答案,本质上还是在培养和筛选工具。但现在真正的工具诞生了,人在"工具属"上的竞争宣告破产。

这是种残酷的剥离,也是次然的解放。

论是刘院长呼吁把大学从"图书馆"变成"健身房",还是教授预言破业壁垒,又或者是年轻的伟东努力激发学生的思考能力,都在指向同个终点:教育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个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。

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