夜雨聆风AI 对我的大学班级做了什么
原文：What A.I. Did to My College Class日期：2026 年 5 月 17 日
文章背景
斯坦福大学学生西奥·贝克（Theo Baker）在《纽约时报》一篇客座文章中，描述了 ChatGPT 如何影响了他所在的整个毕业班。他的结论是：人工智能并没有凭空制造问题，而是把这所精英大学里原本就存在的欺骗文化，推向了默认状态。
西奥·贝克将于 2026 年 6 月从斯坦福大学毕业。他是第一批从大学一年级开始，就与 ChatGPT 这类聊天机器人几乎形影不离的学生之一。ChatGPT 于 2022 年秋季上线，当时距离贝克入学大约两个月。在这篇客座文章中，他写道，AI 如何让这所精英大学本已脆弱的学术诚信文化彻底崩塌。
AI 对我的大学班级做了什么
在斯坦福大学，我是一名大四学生。这里的科技公司 CEO，某种程度上像摇滚明星一样被崇拜。上个月底，英伟达创始人黄仁勋来校做客座讲座时，学生们几乎把他团团围住。他们递上自己的笔记本电脑和个人工作站，急切地想得到这位人工智能时代巨头的签名。
去年，黄仁勋也曾给同一门课做演讲。当时，他送出了价值 4000 美元、闪闪发亮的显卡，上面还用金色墨水签着他的名字——这几乎成了宿舍里最顶级的身份象征。
斯坦福一直是有志于投身科技行业的年轻人的天堂。但最近几年发生的一切，把这所学校带进了一个前所未有的境地：AI 无处不在。
我们在食堂谈 AI，在历史课上谈 AI；约会时谈 AI，和朋友抽烟时也谈 AI；在健身房谈 AI，在宿舍公共浴室里也谈 AI。几乎整个高等教育都被这项技术席卷，而斯坦福正是观察它能走到多远的典型案例。过去四年，我和我的同学们成了一场高风险实验的对象。
我们是 AI 时代的第一届大学生。ChatGPT 抵达校园时，距离我们入学只有大约两个月。下个月毕业时，这项技术已经以非常不同的方式改变了我们的生活。
对一些人来说，它打开了通往惊人财富的大门。但对许多来到斯坦福的学生而言——要知道，这不过是四年前的事——当时一纸学位似乎仍然意味着一张通往高薪工作的稳妥门票。如今，这扇门已经被重重关上。
而对我们所有人来说，AI 已经永久改变了我们的思考方式和行为方式。
我 2022 年入学时，斯坦福在诚信方面的名声本来就不算稳固。这里是 Theranos 欺诈案主角伊丽莎白·霍姆斯（Elizabeth Holmes）的起点，她现在正在服 10 年刑；也是加密货币欺诈者 Do Kwon 的起点，他现在正在服 15 年刑；还是 Juul 创始人的诞生地，而 Juul 因让青少年沉迷电子烟被迫支付了数十亿美元赔偿。
我们大一刚开始时，这些丑闻都还在新闻里。我的许多同学带着理想主义和希望来到这里。但在那些一心寻找致富路径的奋斗者中，hustle culture（“Hustle culture”是指一种过度推崇持续工作、追求极致生产力，并将忙碌视为个人成功与价值核心的社会文化现象。）早已是被接受的生活方式。现在，AI 让欺骗变得比以往任何时候都更容易，也更有利可图。
作弊已经无处不在。我不认识任何一个从未用 AI 完成过大学作业的人。然而一开始，学校并没有意识到这种现象会蔓延得多么广泛。
大一那年，随着时间推移，一些教授开始提出，或许必须动用所谓"核选项"：**允许教师对线下考试进行监考。而这项做法在斯坦福已经被禁止了一个多世纪，理由是要体现对学生"荣誉感的信任"**。
在这个由技术赋能、又被 AI 重新加速的世界里，学生几乎开始在所有事情上做手脚。
有人挪用宿舍经费用在朋友身上； 有人谎称自己感染了新冠，只为拿到学校发给隔离学生的 UberEats 餐饮额度。 我认识的一些学生发表了一篇论文，声称取得了突破性的 AI 新进展。网上的侦探们很快指出，那看起来不过是一个被盗用的中国模型。对此，两名斯坦福共同作者把抄袭责任推给了第三位作者。
大三那年，在一项年度校园调查中，849 名计算机科学专业学生作出回应，其中 49% 的人表示，相比考试不及格，他们宁愿作弊。
有一次，我和一位朋友讨论我们学生社团没有归还给企业赞助商的技术硬件和其他物品。她用一句话概括了学校的精神气质。我记得她说，那一切都不过是"有那么一点点欺诈"而已。
大一过半时，一些编程课程开始要求学生在提交每份作业前签署声明：
"我没有使用 ChatGPT。"
在这些声明刚开始出现的第一个学期，我亲眼看到一名我认识的大一学生签下声明，承诺自己没有用 AI 完成作业。与此同时，ChatGPT 还开在他旁边的窗口里。而这一幕发生在一场由风险投资人出资的游艇派对甲板上。
激励结构并不鼓励诚实。一个人可以通过走捷径、专注于自我包装，迅速领先。
金钱是其中很大一部分原因。AI 只是加速了斯坦福早已存在的趋势，而这种趋势也反映在美国许多高度公司化的大学中：教育本身可以被视为次要目标，真正重要的是帮助学生获得未来的成功，而这种成功又常常被定义为未来的一笔横财。
我们这一届学生第一次集体聚在一起，是 2022 年 9 月底的新生开学典礼。演讲者之一在台上单调地讲着。我记得自己环顾四周，看到不少同学躲在阴影里瘫坐着打瞌睡。那一刻我突然想到：这些孩子里，很快就会有人成为亿万富翁。我很好奇，会是谁？又会通过什么方式？
一开始，答案似乎是加密货币。后来，答案变成了 AI。
我的大多数朋友都记得 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 发布时，自己在哪里、在做什么。当时，我快要结束斯坦福臭名昭著的计算机科学"淘汰课" CS107。就像医学预科生要面对有机化学一样，这门课用来筛选真正的程序员，把缺乏必要拼劲的人淘汰出去——其中还伴随着大量毫不掩饰的公开落泪。
从 ChatGPT 进入我们生活的那一天起，变化的速度令人震惊。一位朋友给我发来 OpenAI 最新演示研究预览版的链接，并写道：
"你看过这个了吗？太疯了。"
我们开始尝试各种傻乎乎的提示词，看着 ChatGPT 用"20 世纪 40 年代黑帮电影里语速飞快的聪明混混"的风格解释冒泡排序算法，并乐在其中。
我给朋友发消息说：
"它很厉害。非常非常厉害。"
但当时，我们谁也没有意识到，这将标志着 AI 从一种技术变成一种产品。
学生可能是最早的大规模采用者。毕竟，它几乎是拿 A 最快的路。
我上 CS107 时，学生想作弊的唯一可行办法，是找到以前上过这门课的人，恳求对方提供那些出了名困难的问题集答案。除了投入大量努力，几乎没有替代方案。即使有人真的从其他学生那里拿到了答案——顺便说一句，这至少还是一种社交行为——我认识的那些这样做的学生，也仍然要花好几个小时修改偷来的代码，以免被抓住。
那时，很少有人用这种最明目张胆的方式作弊。但一个月后，任何学生都可以转向聊天机器人：独自坐在宿舍里输入提示词，然后不动脑子地把结果复述出来。
一位朋友最近告诉我：
"我记得第一次用它时，立刻产生了一种负罪感。现在，这已经很正常了。"
如今，任何一场讲座里，大约一半笔记本电脑都开着 ChatGPT 或 Claude。
最初，玩模型只是书呆子们的消遣。能炫耀自己拿到了下一代前沿大语言模型的早期访问权限，是一种身份象征。人们会来求你给授权密钥，好让他们自己试试。
然而，仅仅几年时间，AI 已经变成了生活的一部分。我的古希腊艺术史教授最近感叹道：
"这已经成了我们谈论的一切。"
到 2026 年 4 月，监考考试制度终于正式实施。因为 AI 的出现，我们大多数人现在考试时都要像一个世纪前的学生一样，在 blue book 蓝皮答题本上手写答案，在严格注视下匆忙书写。与此同时，我们不断思考：接下来还会发生什么？
许多学生把这些大语言模型视为就业威胁。机器在编程方面已经变得如此强大，以至于初级工程师很难真正与之竞争。今天，斯坦福计算机科学学位的含义，已经和我们刚踏入校园时完全不同。它不再实际上保证你能获得一份入门级职位。
但对于那些愿意构想一家名字里带有"AI"的公司的人来说，赚钱几乎有了一条相当可靠的路径。
Perplexity 就是一个例子。它在我大一刚开始时创立，是一家典型的"wrapper"创业公司。换句话说，它并没有自己的专有 AI，只是把现有模型重新包装成另一种形式。它是一个搜索工具，而且基本上每当一个新用户输入查询时，它都会亏钱。
2024 年 4 月，Perplexity 估值达到 10 亿美元；两个月后，这个数字翻了三倍。2025 年 5 月，它宣布正以 140 亿美元估值融资；到 7 月，这一数字增长到 180 亿美元；到 9 月，又增长到 200 亿美元。
在硅谷，金钱已经变成一场几乎由无意义数字构成的游戏。这些数字被人们以令人窒息的随意态度抛来抛去。它加剧了斯坦福学生围绕科技与财富感受到的漩涡效应：如果你的室友可以退学，然后创办一家估值九位数的公司，为什么你不也去分一杯羹？
当你周围看起来人人都在变富时，为什么还要把全部精力投入到当一个学生这件事上？
大二时有一次，我和一个熟人在宿舍公共休息室写作业。她随口说了一句：
"我上周在拉斯维加斯买了一套房。"
她接着说：
"对税务有好处。"
当有人这样说时，你很难再戴上耳机，若无其事地回到自己的问题集上。
然而，那些现在看起来赚得最多的斯坦福退学生，往往也正是在开发那些让他们昔日同学生活变得更艰难的技术。
新兴研究已经开始显示出大多数人凭直觉就能感受到的事实：依赖 AI 完成认知任务，可能会削弱一个人自身的智力能力和心理韧性。
在工作场景中使用 AI 是一回事。但在课堂上，困难本身往往正是教育的意义所在。当然，机器人可以比我轻松得多地举起 600 磅重物。但如果我的目标是锻炼身体，这对我并没有太大帮助。教育中的思维训练也是同样道理。
然而，把这番话告诉学生，效果大概和"多吃蔬菜"或"每天睡八小时"一样不讨喜。它听起来像训话。
即使身处硅谷技术乌托邦的中心，大多数人也知道，我们的技术对我们并不好，至少有可能不好。AI 常常能极大提升生产力，但我的朋友们越来越多地用成瘾的语言来描述短视频和自己的 AI 聊天记录。
它正在被内化，塑造我们这一代人的性格。我们是数字一代，而且只会越来越依附于虚拟世界。
AI 背后的技术极其聪明。当大语言模型还只是研究实验的时候——在它们支撑起美国经济之前——我和朋友们曾为此兴奋不已。
我记得自己曾试图向后来已经去世的祖父解释，"反向传播"（backpropagation）这一对 AI 至关重要的技术，源自人们试图用定量方法证明弗洛伊德关于"心理能量流动"的理论。我不确定自己是否真的让祖父相信了他为什么应该关心这件事。但对我而言，AI 的发展代表了人类智慧最精彩的一面。我迫不及待地想打开别人发来的 arXiv 链接，阅读最新、最重要的研究成果。
那时，模型输出什么并没有那么重要。真正重要的是它是如何被设计出来的。
现在，情况正好相反。AI 已经变成一种人们真正依赖的应用，而公司对其设计却越来越不透明。重要的是，当你把一篇阅读材料发给 ChatGPT，让它在你走去上课的路上帮你总结时，你立刻得到的回应是什么。
大多数学生把 OpenAI 的模型叫作"Chat"。很多人以一种熟稔的方式称呼它，一天中反复向 Chat 咨询，让它决定该如何给暧昧对象发短信，又在咖啡店排队时自信地复述它编造出来的断言。
多年来，网络直播者一直用"Chat"这个词来与观众互动，请评论区告诉他们在电子游戏里该做什么选择。现在学生们用同一个名字称呼 AI，似乎也很合适。
毕竟，一个你永远不会在线下见到、没有姓名也没有面孔的互联网人类，和对这种人类的统计近似之间，真正的区别到底在哪里？
互联网已经让我们在感觉上比以往任何时候都更加连接，却也比以往任何时候都更加孤独。AI 则让我们可以把人类互动中的"人"彻底剔除掉。
最近，我坐在一门关于法国小说中爱情主题的课上——这正是一名大四学生在一切即将结束前会选的那类课程。我听到第一组学生展示的题目是：
"将 Gale-Shapley 算法应用于《克莱芙王妃》。"
这群很有进取心的展示者试图用一个计算机科学中的匹配算法，来解决这部 1678 年爱情小说中的纠葛。爱情成了某种可以"被优化"的东西。
我旁边的一名学生在 Hudson River Trading 的品牌便签本上做笔记。那是一家量化交易公司，应届毕业生年薪可以超过 60 万美元。另一名学生的笔记本电脑上贴着一张贴纸：
"Practice safe C.S."
这门课简直不能更斯坦福了。
过去四年住在校园里，是一段令人大开眼界的旅程。高等教育并没有为 AI 革命做好准备。
未来某一天，完全自主的 Clawdbots 或 Moltbots——或者人们到时候不管怎么称呼它们——也许会暗自嘲笑这段荒唐的过渡时期：大学仿佛被困住了，试图在昔日的通识教育与一个人类不再垄断智能的未来之间架起桥梁。
对我们来说，这就是大学。
