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从“学编程”到“抢 AI”:科技巨头的商业野心与人类文明的真正底牌
从“学编程”到“抢 AI”:科技巨头的商业野心与人类文明的真正底牌今年九月，美国人口普查局发布了一份关于AI与大学毕业生就业的研究。研究表明：在生成式 AI 问世后，计算机科学及相关高 AI 暴露度专业的毕业生初始就业率下降了 5 %，初始薪资暴跌 13%，甚至由于高薪岗位缩水，近半数毕业生被迫流入餐饮、零售等低薪服务业。翻译成人话就是AI问世后，部分计算机专业毕业生难以找到称心工作，干脆转行去干餐饮、零售了。最近刚好和几个IT朋友聊天，首先确实很多一线程序员现在都是让AI写代码，有个做小组领导的朋友说用AI跑出来的代码比刚毕业的学生写得好…… 
其实去年BBC也报道了英国CS毕业生的类似困境 别说计算机行业了，各行各业都感受到了AI的压力：“不用AI就是落后，落后就要挨打”。在这种AI恐慌之下，各个领域都尝试做出变革，包括教育。在美国，科技巨头发起科技联盟，鼓励在教育里使用AI：这个时代不学AI就被淘汰；与此同时他们游说政客，让自己的AI产品进入基础教育及大学系统；他们也花大钱建立AI培训，就像医药厂商给医生开party然后推销自己的医疗用品，科技巨头们向老师们开启带货培训（Copilot、ChatGPT Edu等）。 
最开始进行商业渗透的就是这家“非营利公司”CODE(后面还会提到) 看到这里你是不是觉得有点爽，美国的公司们真舍得为教育花钱啊，他们真会做公益啊。但细思极恐，在科技巨头的布局下，美国的计算机教育已然丧失了它的主体性，实际上本该由教育者制定的课程标准却被商业公司决定。AI时代下，教育到底应该如何回应？是让学生学会如何写一个好的prompt（AI提示词、指令）的技能，为未来就业做好准备还是让学生学会自主思考，还是两者都有？学生学会了写prompt，毕业的时候会不会又出现新的东西，教育紧跟着劳动力市场所需的技能跑会不会最后啥也追不到？ 以上就是我最近刚看完的书《Coding kids Big Tech's Battle to Remake Public Schools》在讨论的内容。作者名叫Natasha Singer，是纽约时报科技与教育领域的记者，在美国颇具影响力。书也是今年九月新出的，讨论的内容更新到了2026年。 
她在书中说现在科技巨头营销AI，利用公众对“落后”的恐慌，不断挤占教育空间的戏码和十多年前科技巨头鼓吹写代码的套路一模一样：制造危机焦虑+资助老师培训+免费提供产品。十几年前，科技巨头们让科技明星比如扎克伯格、比尔盖茨为“写代码”站台：这是多么高薪的职业，我们需要码农！他们甚至邀请了奥巴马作秀表演“美国总统也开始学写代码”的戏码。 
注意奥巴马头上这顶帽子，其实就是给前文提到的“非盈利组织”CODE站台 “code or be coded”，你要么写代码要么就是被写进代码，这是当时震撼人心的口号。科技巨头们绕过了一些教育审查机制，直接向一线推销课程、产品。比如我印象很深的，谷歌的课程就是让孩子学习如何用代码给谷歌的logo换颜色，加一些旋转或者酷炫的动作；苹果给公共学校发硬件，然后让老师教学生用苹果自己的语言编程开发软件……作者在书中问：烹饪课老师会让学生用薯条拼凑麦当劳金拱门的logo吗？学校会让肯德基来上营养学，让辉瑞公司（制药公司）上生物课，让杜邦公司（美国老牌化工公司，据说是靠卖黑火药起家的）上化学课吗？甚至，让这些公司来制定课程标准吗？ 
找到了那个谷歌logo设计的网站页面，其实感觉还挺好玩的 在这些科技巨头们的努力下，学习计算机的学生越来越多，与此同时，这些科技公司的市值增长了10倍以上。然后就来到了开头，这些带着高薪期待学习写代码的毕业生们遇到了AI，面临极大的就业危机，而这时候，科技巨头们抛弃了原先的每个人都应该学编程的论调，开始鼓吹人人都该学AI，而原先那些植入进学校的编程课被全部喊停，开始更换上新的项目，各色AI依次亮相公共教育。 作者在书中总结了四个因科技行业全面渗透教育产生的后果： 那我们的解法到底是什么呢？首先，虽然全文在批判这种科技巨头强势影响公共教育的行为，但作者本人的采访中也表达自己对待AI的态度是很中立的：不是在抵抗AI，拒绝AI，而是思考如何正确地使用AI。我想起初高中的科学书，最开篇常提起的一句话——科技是一把双刃剑。AI也是吗？是吧。如何批判性地认识AI，使用AI才是我们这个时代的教育该讨论的议题。如果AI能给出一切问题的答案，那人类应该做什么呢：人类会追问答案。 我本科学习的物理，在物理学史中让我印象最深刻的就是伽利略。在伽利略之前，大家普遍认为重的物体比轻的物体下落快，伽利略追问“真的吗？”，于是他开始用实验和推理来寻找答案，近代物理学由他开启。在他之后的三四百年，爱因斯坦开始追问“经典力学的理论前提是什么”，他发现原来物理学的大厦真的没有建完，后来他的理论改变了我们理解宇宙的方式，成为现代技术的理论基础。再看生物学，在默认神创造了万物的年代，达尔文追问“有没有可能生物是一点点进化而来的”，从小猎犬号的航海旅行再到伦敦郊区的小屋，他一点一点拼凑生物演化的真相。 
历史上那些追问为什么，是什么的科学家们 每每阅读这些科学家们提出问题，并尝试寻找答案的故事时，我总会变得很激动。AI可以为人类产生越来越多的答案，学会提出问题，学会追问答案，甚至去审视AI，这也许是AI席卷世界时人类最重要的能力。还记得前文中说得“code or be coded”（你要么写代码要么就是被写进代码）吗？现在美国的教育界开始重新反思，他们提出了新的口号Deprogram or be programmed ，解构它审视它还是被它塑造（这是我的翻译，可能不太准确，大家也可以自行AI一下哈哈哈）。 文章到这里就结束了，下一篇我会介绍美国的计算机教育现在又有那些失败和成功案例值得我们参考和借鉴的。在最后，我想加一个小小的故事，前段时间有个孩子问我：“老师，我问你多愚蠢的问题都可以吗？你不会嘲笑我吗？”我当然立刻表态：我不可能嘲笑她的任何想法，不过现在我想再回答一次：在某种角度看，人类的进步就诞生在一个个“为什么是这样的？”“有没有可能是那样的？”“如果……那么会怎么样”的“天真”和“幼稚”的问题。人类文明的底牌就是提出问题，如果有人嘲笑你的问题，那不是你的问题，那是TA的问题，你不要停，继续提问，继续质疑地往前走吧。（希望你看到） 
放一张和今天主题没太大关系但我很爱品的图片
学校变为试验田：原本旨在培养通用逻辑与科学素养的公立学术体系，被降级为特定科技巨头商业软件的操作培训，学校沦为了公司的试验田和消费者。
学生思考能力的退化：生成式 AI 本质上是预测字词概率的“似真引擎”（plausibility engines）而非真理（意思就是有相关性，不一定有因果性）。直接将研究和思考剥离给聊天机器人，极易削弱学生的批判性思考能力。
学生面临的安全风险：科技巨头主导的教材充斥着对自身的歌功颂德，却隐去了人脸识别对少数族裔与女性的严重算法偏见、数据隐私侵犯以及伪造霸凌等真实社会风险。（比如人脸识别系统中无法准确识别出黑人女性，把奥巴马夫人识别成了戴假发的男孩，警方也因为使用了这些人脸识别系统，出现了多次误捕；比如美国已经出现青少年在聊天式AI的引导下自杀的现象；比如美国部分男生使用AI生图，制作校内女生脱衣图片，对女性进行严重霸凌和性骚扰……） 
MIT数据实验室研究发现AI识别女性的准确率远低于男性
教育主权的丧失：Coding来了学coding，AI来了学AI，教育完全跟着科技和商业巨头走了。公共教育系统在资源匮乏的困境下，将“教什么”和“如何思考”的技术主权完全让渡给了追求利润的最大化极少数万亿级商业巨头。