名校不再是學習知識的場所，甚至不是為了獲得文憑，名校只是你遇到創業夥伴和未來另一半的最佳地點。從 1930 年代開始，人類的智商測試分數一代高過一代，但自 2006 年左右開始放緩，部分地區甚至出現下降。“在這個 AI 時代，最令人擔憂的不是它可能損害人類的創造力或智力，而是它已經做到了這一點。”康奈爾大學心理學教授羅伯特·斯滕伯格說。假設有兩個廚師。一個廚師通過多年的實驗，以傳統方式學習烹飪，從掌握個別食譜到更加直覺地理解食材和技巧的搭配。另一個廚師則依賴AI，逐一生成食譜，通常是根據冰箱裡的食材或市場上正在特價的東西。AI能夠成功地做到這一點，因為它像第一個人類廚師一樣，接觸了無數食譜，並通過它們來培養對烹飪的直覺。它也經歷了一個訓練過程，從具體到抽象。相比之下，第二個廚師根本不需要培養這種直覺；他停留在個別食譜的層面。在這三位廚師中——第一個廚師、第二個廚師和人工智慧，第二個廚師實際上是最沒有訓練的。這意味著什麼呢？第二個廚師與第一個廚師，在作為廚師的層面上有什麼不同嗎？做為人呢？當然，第二個廚師的思維、能力和經歷都不同。他做決定的方式也不同。當一個技藝精湛的廚師根據自己一生的烹飪經驗，為你做一頓飯時，那與一個人用AI挑選的食譜做飯是兩回事。或許可以說，從某種程度上，他的品格也不同。第二個廚師或許能做出美味的晚餐，但他不是一個通過不斷嘗試、失敗，並最終取得成功的廚師。他沒有真正經歷過作為廚師的生活，他只是在做表面功夫而已。但這又意味著什麼呢？是不是他更難找到工作，更難在社會上獲得生存的空間，還是什麼？假設這些差異在許多領域中重複發生。想像一下，作為極端情況，兩個個體，一個自己嘗試解決問題，另一個則在需要進行智力勞動時經常借助人工智慧。他們會是截然不同的人。一個會成為思考者，另一個則是一個消費者。一個人的心智會因為學習而被塑造，另一個人的心智則會由偏好塑造。一個會擁有廣泛的、可適應的、內化的能力；另一個則擁有尋找幫助的能力。在現實生活中，當然，這並非兩個完全不同的人，而是我們每個人內心中兩種潛能的體現。在多大程度上，我們會淪為人生的乘客，而不是駕駛員呢？在未來，如果你按月或按年訂閱的智能體、大模型把你封禁了，或者就像最新一季《黑鏡》第一集裡，數字永生的服務，需要你經常聽廣告，要你不斷升級會員，你付不起會費，又會怎樣？不過，人們無法抵擋技術的誘惑，就像水手無法抵擋塞壬的歌聲。隨著AI的普及，很多人會開始質疑，當電腦已經非常精通時，訓練自己思維的價值和意義何在？去年秋天，鐘仁（Roy）·李踏入哥倫比亞大學的校園。他坦言，幾乎所有的作業都是靠生成式AI完成的。在哥大，他很快找到了一個創業搭檔，做出了一種利用AI幫助面試者作弊的工具。結果被遭到哥大的處分，被留校察看。李同學感到荒謬：哥大不是還和 ChatGPT 母公司 OpenAI 有合作關係嗎？雖然哥大和多數高校一樣，禁止學生未經授課教師明確許可使用 AI，但李表示：“在學校，我沒見過一個不用 AI 作弊的學生。……我覺得，距離大家不再把用 AI 寫作業看作作弊的時代，只剩下幾年，甚至幾個月。”nymazaine發了一篇長文，引起了廣發的熱議，《每個人都在靠AI作弊上大學》。傳統教育已死。“現在上大學，就是看你的chatgpt用得有多好。”ChatGPT has unraveled the entire academic project.James D. Walsh去年秋天，鐘仁（Roy）·李踏入哥倫比亞大學的校園，並坦言，幾乎所有作業他都是靠生成式人工智慧完成的。作為電腦科學專業的學生，他在入門程式設計課上尤其依賴 AI：“我直接把題目丟給 ChatGPT，然後把它吐出來的答案交上去。”按他粗略估算，他提交的每篇論文有 80% 都是 AI 寫的。“最後我會稍微潤色一下，加一點人味進去。我大概只加了 20% 的‘人性’，自己的聲音。”他最近這樣對我說。李出生於韓國，在亞特蘭大郊區長大，父母經營一家大學升學顧問公司。他說自己高三時提前被哈佛大學錄取，但因畢業前一次夜宿實地考察活動中偷偷外出而被學校停學，哈佛隨後撤銷了錄取資格。一年後，他申請了 26 所大學，但無一錄取。於是他先讀了一年社區大學，然後轉入哥倫比亞大學。（他的個人陳述，把這段曲折的升學歷程描繪成自己立志創業的寓言，也是在 ChatGPT 的幫助下完成的。）去年九月，他作為大二學生入學，並不怎麼在意學業或 GPA。大學裡大部分作業根本沒意義，”他說，“用 AI 輕鬆就能搞定，我一點興趣都沒有。”當其他新生還在苦苦應付被學校宣傳為“思想拓展、個人轉變”的核心課程時，李已經靠 AI 輕鬆應對。他為何如此辛苦才考進常春藤盟校，卻又把學習交給一個機器人？“因為這是你能遇見創業合夥人和未來老婆的最佳地點。”他說。第一學期結束時，李已經實現了其中一個目標。他認識了聯合創始人——工程學院大三學生尼爾·尚穆甘（Neel Shanmugam），兩人一起開發了一系列創業點子：一款只針對哥大生的交友 App、為酒類分銷商設計的銷售工具，還有一款筆記軟體。但這些項目都未能成功。後來李想到一個新點子。作為程式設計師，他曾在 LeetCode 上花了約 600 小時，那是一個為面試準備演算法題的平台。李和很多年輕開發者一樣，覺得這些題目枯燥且與實際工作關係不大。他想，那這些訓練還有什麼意義？如果他們能做一個工具，在遠端面試時把 AI 隱藏在瀏覽器背後，讓應試者也能靠作弊通過呢？於是，在今年 2 月，李和尚穆甘推出了這樣一個工具。網站橫幅上寫著：“F*CK LEETCODE”。李還在 YouTube 上傳了一段他使用該工具“騙過”亞馬遜實習面試的視訊。（他確實拿到了實習機會，但後來拒絕了。）一個月後，哥倫比亞大學學術誠信辦公室找他談話。委員會認定他“傳播作弊工具連結”以及“教學生如何訪問和使用該工具”，對他做出留校察看處分。李對此感到荒謬：哥大不是還和 ChatGPT 母公司 OpenAI 有合作關係嗎？雖然哥大和多數高校一樣，禁止學生未經授課教師明確許可使用 AI，但李表示：“在學校，我沒見過一個不用 AI 作弊的學生。”李並不認為這是壞事：“我覺得，我們距離大家不再把用 AI 寫作業看作作弊的時代，只剩下幾年，甚至幾個月。”早在 2023 年 1 月，也就是 ChatGPT 上線兩個月後，一項面向 1000 名大學生的調查顯示，近 90% 的學生使用了該聊天機器人完成作業。上線第一年，ChatGPT 的月訪問量持續上漲，直到 6 月學校放假（並非偶然，2024 年暑期流量同樣下降）。教師們越來越常見到語言生硬但語法完美、聽起來不像是人寫的論文。兩年半後，從大型州立大學、常春藤、東北部文理學院，到海外高校、職業學院和社區大學，學生們在學習的各個環節都開始依賴 AI。ChatGPT、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、微軟的 Copilot 等生成式 AI，不僅幫他們記筆記、制定學習計畫、總結課本和小說，還能頭腦風暴、起草論文提綱、直接寫作。STEM 專業的學生用它來自動化研究和資料分析，輕鬆應對複雜程式設計任務。正如一位猶他州學生在 TikTok 上配文說：“現在上大學，就是看我 ChatGPT 用得有多好。”來自加拿大安大略省威爾弗裡德·勞裡埃大學的大一新生 Sarah（化名）表示，她第一次用 ChatGPT 作弊是在高三春季學期。熟悉之後，她就全學科通用，包括原住民研究、法律、英語，還有一門叫“綠色產業”的“嬉皮農耕課”。“我的成績超棒，”她說，“徹底改變了我的人生。”大學開學後，她繼續使用 AI，“為何不用？幾乎每次上課都能看到別人的筆記本上開著 ChatGPT。”臨近期末時，她開始覺得自己可能已經依賴這個網站。她已經自認為對 TikTok、Instagram、Snapchat 和 Reddit 上癮，在 Reddit 上的使用者名稱是 maybeimnotsmart。“我花太多時間刷 TikTok 了，”她說，“幾個小時幾個小時地刷，眼睛疼得難受，根本沒法做作業。有了 ChatGPT，本來要寫 12 小時的論文，兩小時就搞定。”教師們嘗試通過“AI 免疫化”作業來應對，比如回歸手寫答題冊（Blue Book），或改為口頭考試。布萊恩·帕特里克·格林（Brian Patrick Green），聖塔克拉拉大學的科技倫理學者，在第一次使用 ChatGPT 後立刻停止佈置寫作類作業。不到三個月後，他教授一門名為“倫理與人工智慧”的課程，想著佈置一篇低風險的讀書感想應該安全——畢竟，沒人會用 ChatGPT 來寫一篇個人化的反思吧？結果他收到一篇語言生硬、表述怪異的感想文，一看就知道是 AI 寫的。在阿肯色大學小岩城分校，一位哲學教授也在其“倫理與科技”課程中發現學生使用 AI 回答課程自我介紹的問題：“簡要介紹你自己，以及你希望從本課中收穫什麼。”當然，作弊並不是新鮮事。但現在，“天花板被掀飛了，”一位學生如此形容。誰能抗拒這樣一個幾乎沒有後果、又能讓作業變簡單的工具？過去兩年多來，詩人、哲學家，也是加州州立大學奇科分校的倫理學教授特洛伊·喬利莫爾（Troy Jollimore）幾乎每天都在批改 AI 寫的論文。他對此深感擔憂：“會有大批大學畢業生走入職場，他們幾乎是文盲——不僅是字面意義上不識字，也不懂歷史、不瞭解自己的文化，更別提別人的文化。”考慮到大學其實只是人生中的一個短暫階段，這種後果可能會比我們想像得更快顯現。目前，大約一半本科生從未體驗過一個沒有生成式 AI 的大學生活。“我們可能正在見證一整代人的學習被嚴重削弱，”聖塔克拉拉的格林教授說，“學習過程正在被短路，而且來得非常快。”其實早在 OpenAI 於 2022 年 11 月發佈 ChatGPT 之前，作弊問題就已達到頂峰。很多大學生是在疫情期間遠端完成高中課程的，基本無人監督，且可以使用 Chegg 和 Course Hero 等工具。這些公司打著教材庫的幌子，實則是“作弊多功能工具”。Chegg 每月收費 15.95 美元，承諾 24/7 提供作業解答，最多 30 分鐘響應，由其僱傭的 15 萬名高學歷“專家”完成，大多數在印度工作。當 ChatGPT 推出時，學生們早已為這種更快、更強的工具做好了準備。然而學校管理者卻束手無策。不可能全面禁止 ChatGPT，因此大多數學校採取了零散策略，讓教師自行決定是否允許使用 AI。有的高校敞開懷抱，和開發商合作，推出自己的聊天機器人幫助學生選課，甚至開設與生成式 AI 相關的新課程、證書項目和專業。但監管依然困難：到底允許多少 AI 參與？學生能否與 AI 對話獲取靈感，卻不能讓它代寫內容？如今，教師們通常會在教學大綱中說明自己的政策——比如允許使用 AI，但需像引用其他資料一樣標註；或只允許用於構思，不可生成具體語句；或者要求提交與 AI 的對話記錄。學生往往將這些說明理解為“參考建議”而非強制規定。有時，他們甚至自己都不清楚，在請求 AI 最佳化段落或找一篇參考文獻時，是否已經違反了校規。Wendy 是本市某頂尖大學金融專業的大一新生，她告訴我自己“反對使用 AI”。她補充道：“我是說我反對複製貼上，我反對作弊和剽竊。這些行為都違反學生手冊。”但接下來，她卻詳細描述了上周五早上 8 點，如何用 AI 幫她寫一篇需要在兩小時內提交的 4-5 頁論文。Wendy 用 AI 寫論文的流程分三步。第一步：“我會告訴它，‘我是一個大一新生，在上這門英語課。’”否則，她說，“它會給你一個非常高級、複雜的寫作風格，那不是我想要的。”第二步，她向 AI 提供課程背景，並貼上教授的作業要求。第三步：“然後我問它，‘根據題目，請你給我一份提綱或組織結構，這樣我就能照著寫。’”接著，AI 就會提供一個完整的結構，包括引言、主題句和每段的要點。有時她還會要求提供支援或反駁某觀點的要點列表：“我寫作組織能力不強，這種方式讓我特別容易跟著寫。”等到 AI 給出提綱，提供了各段要點後，Wendy 所要做的就是“填空”。她最終在早上 10 點 17 分提交了一篇整整五頁的論文，雖然略微遲交，但仍算及時。我問她成績如何，她說得了個好分。“我其實挺喜歡寫作的，”她說著，語氣中對高中英語課充滿懷念——那是她最後一次獨立完成寫作。“說實話，我覺得寫作過程本身挺有意思。你得思考，‘這一段該寫什麼？’或者‘我的論文主旨是什麼？’”但相比這些，“我還是更想拿好成績。用 ChatGPT 寫論文，它會直接告訴你該怎麼做。你幾乎不用怎麼思考。”我請求 Wendy 讓我看看她交的那篇論文，打開文件後，我驚訝地看到她的寫作主題是“批判教育學”（critical pedagogy），即巴西教育家保羅·弗雷雷（Paulo Freire）提出的教育哲學，關注社會政治力量對教學和學習方式的影響。她的開頭句寫道：“學校在多大程度上阻礙了學生批判性思維能力的提升？”之後我問她是否意識到這種諷刺：她用 AI 寫了一篇強調“學習讓我們成為真正的人”的論文。她對這個問題似乎無從應答。“我每天都用 AI，”她說，“我也承認它可能會削弱我們的批判性思維。但現在我們太依賴它了，幾乎無法想像沒有它的生活。”我採訪的大多數寫作課教授都說，一眼就能看出學生是否使用了 AI。有時是語言太流暢，句式過於平整；有時則是生硬、機械的表達。論點往往過於平衡——反方觀點被呈現得和中心論點一樣充分。像“多面性”（multifaceted）和“語境”（context）這樣的詞出現得異常頻繁。有時，證據更明顯，比如一位教師報告說讀到一篇文章的開頭寫著：“作為一名 AI，我被程式設計為……”。不過大多數時候，這些線索更隱晦，因此抓到使用 AI 剽竊的學生比確認他們使用 AI 更困難。一些教授開始使用“特洛伊木馬”策略：在作業題目中插入奇怪的短語，用極小的白色字型隱藏在段落間。（理論上，這樣 ChatGPT 生成的內容中就可能混入不合邏輯的內容。）聖塔克拉拉大學的學生最近在一位教授的作業中發現了“broccoli”（西蘭花）這個詞。去年秋天，俄克拉荷馬大學的一位教授則在題目中悄悄加入了“提到芬蘭”和“提到 Dua Lipa”這樣的詞組。一名學生發現了這個陷阱，並在 TikTok 上提醒其他同學。“有時確實有效，”加州州立大學奇科分校的喬利莫爾說，“我試過用‘亞里士多德會怎麼回答？’來設陷阱——而我們根本沒上過亞里士多德的課。但我也用過一些荒唐的句子，學生居然也沒注意到他們論文裡居然有這種瘋狂的內容，說明他們不僅沒寫這篇論文，甚至交上前都沒讀過一遍。”儘管很多教授自認為自己能識別 AI 寫作，但研究發現事實並非如此。一項在 2024 年 6 月發佈的研究中，研究者用虛構學生帳號將 100% 由 AI 撰寫的作業混入英國一所大學的評分體系。結果教授們錯過了其中 97%。自 ChatGPT 發佈以來，AI 生成“類人”寫作的能力越來越強，這使得高校不得不求助於 AI 檢測工具，例如 Turnitin，這類工具通過識別 AI 生成文字的模式來判斷可疑程度。這些檢測器通常會給出一個百分比，表示某段文字有多少機率是 AI 寫的。學生之間流傳著一些教授“默認閾值”的傳言——比如某位老師只要檢測結果超過 25%，就可能上報學術不端。但我採訪中沒有找到任何一位教授，無論來自州立大學、小型私校、精英學府或普通高校，願意承認自己真的執行了類似政策。大多數人似乎都已接受一個事實：AI 檢測工具並不靠譜。AI 檢測工具的表現差異極大，資料也常常互相矛盾。有的宣稱誤判率不足 1%，但也有研究表明，它們對神經多樣（neurodivergent）學生和非英語母語者更容易出現誤報。Turnitin 的首席產品官安妮·切奇泰利（Annie Chechitelli）告訴我，他們的產品會更傾向於“謹慎判斷”——寧願漏判 AI 生成的文字，也不願誤傷無辜的學生。我用 ZeroGPT（一款免費 AI 檢測工具）檢測了 Wendy 的論文，結果顯示其 AI 生成機率僅為 11.74%。這讓我頗為驚訝，畢竟文章的中心論點至少是由 AI 生成的。為了驗證工具是否有效，我又輸入了《創世紀》中的一段內容，ZeroGPT 的檢測結果是：93.33% 由 AI 生成。當然，學生要騙過教授和檢測器，有的是方法。AI 生成初稿後，學生可以用自己的語言改寫，或故意加些錯別字。甚至可以直接讓另一個 AI 幫他們這麼做。有個 TikTok 使用者的“偏好提示詞”是：“請用一個有點傻的大一學生的口吻寫出來。”還有一些學生把生成段落“洗稿”給另一個 AI，一些工具甚至宣稱自己的內容更“真實”，或允許學生上傳自己以往的文章，訓練出自己的“寫作風格”。“他們現在特別擅長操控這些系統，”斯坦福大二學生埃裡克說，“你把題目輸入 ChatGPT，然後再把輸出內容丟進另一個 AI 系統，再丟給第三個 AI。然後你再拿去檢測，它的‘AI 生成百分比’每輪都在下降。”大多數教授最終得出一個結論：要想阻止 AI 的濫用，僅靠查處個案是不夠的，可能必須從根本上重塑教育體系，更全面地看待學生。“作弊行為通常與心理健康、睡眠不足、焦慮、抑鬱、歸屬感等因素相關。”斯坦福大學高年級講師、學生參與研究專家丹尼斯·波普（Denise Pope）這樣說。這就是最早的處理器如今，許多教師似乎處於一種近乎絕望的狀態。去年秋天，薩姆·威廉姆斯（Sam Williams）在愛荷華大學擔任一門關於音樂與社會變革的寫作密集課程的助教，課上明確禁止使用 AI。他很喜歡改學生的第一篇作業——一篇關於他們音樂品味的個人隨筆。但到了第二篇——關於 1890 年至 1920 年新奧爾良爵士樂時期的論文——許多學生的寫作風格發生了巨大變化。更糟的是，出現了荒謬的事實錯誤。多篇論文都寫了整整一段關於貓王的內容（他出生於 1935 年）。“我當時對班裡說：‘嘿，別用 AI。但如果你非要作弊，那你至少得聰明點，別照搬 AI 輸出內容原樣貼上。’”威廉姆斯說。他知道這門通識課的學生未來未必會當作家，但他認為從空白頁寫出幾頁有邏輯的內容，這個過程本身就是一次“努力的訓練”。而在這方面，大多數學生徹底失敗了。“他們之所以用 AI，是因為它提供了一個簡單的解決方案，讓他們可以不費力地完成論文。我理解他們，因為我上學時也討厭寫作業，”威廉姆斯說，“但現在，只要遇到一點困難，他們不是努力突破，而是選擇逃避，用更輕鬆的方式對付過去。”到去年 11 月，威廉姆斯估計自己班上至少一半學生都在用 AI 寫論文。而一切“問責”嘗試都變得毫無意義。他對 AI 檢測器毫無信心，任課教授也明確指示他不能因使用 AI 給任何論文不及格——即便是那些明顯經由 AI 潤色的作品。“每次我和教授討論這事，我都感覺他低估了 ChatGPT 的能力，系裡的態度大致就是：‘這事太複雜，我們也沒法證實他們用了 AI。’”威廉姆斯說，“我被要求按‘如果這是學生真寫的該得的分數’來打分。換句話說，我是在給學生使用 ChatGPT 的能力打分。”這種所謂“真實寫作努力評分法”徹底打亂了威廉姆斯的評分標準。如果一篇顯然由 AI 寫的高品質論文得了 B，那一篇明顯是學生親筆但“幾乎是文盲水平”的論文該得什麼分？這種混亂讓威廉姆斯對整個教育體系徹底失望。學期結束時，他決定幹脆退學，不再讀研究生。“我們處於一個新時代，一個新階段，而我不覺得自己還想繼續走這條路。”他說。喬利莫爾已經教寫作二十多年，他現在確信，人文學科——尤其寫作——正迅速淪為類似“籃筐編織”這類可有可無的選修課程。“我每次跟同行聊這事，大家都會說同一句話：‘我什麼時候能退休？我什麼時候能走？’我們現在全都在想這個。”他說，“這根本不是我們最初投身教育的原因。”威廉姆斯和我採訪的其他教師都認為，AI 帶來的衝擊已經是一場徹底的存在性危機。“學生們大致也知道這個系統已經壞掉了，他們不知道再做這些作業還有什麼意義。也許我們原本希望傳達的那些教育目的，已經徹底失落，或者根本沒能傳遞給他們。”他也擔心長期後果：讓一群 18 歲的年輕人自行決定是否認真完成作業，是否會加速未來職場中軟技能鴻溝的擴大？如果學生的整個教育過程都依賴 AI，他們還能帶著什麼技能進入職場？加州大學伯克利分校的電腦科學講師拉克希亞·賈恩（Lakshya Jain）嘗試用這些問題與學生講道理。“如果你交的是 AI 寫的作業，”他會說，“那你和一個 AI 引擎的人工助手沒有區別，那你也就非常容易被替代。誰還需要雇你呢？”這並不是假設。最近，一家科技研究公司的首席營運官就當面問賈恩：“我們為什麼還要程式設計師？”事實上，大學原本被視為思想成長的殿堂，是人們沉思、探討深刻觀念的地方。但早在 ChatGPT 出現之前，這一理想就早已開始瓦解。高昂的學費與贏家通吃的經濟結構，使大學越來越被視為一項“交易”，一條通向好工作的通道，而非本身有意義的經歷。（德勤最近的一項調查發現，只有剛過半數的大學畢業生認為自己所受的教育“物有所值”，相比之下，76% 的技校畢業生認同自己的投資值得。）某種意義上，AI 之所以能如此迅速、高效地完成大學水平的任務，恰恰揭露了體制核心的腐爛。“如果我們這些教育工作者，都還沒來得及清除社會對學校造成的精神與認知傷害——即把學校看作一條高薪工作的路徑，或者一些社會地位的來源——那我們又怎麼能指望學生理解什麼才是真正的教育？”喬利莫爾在一篇文章中寫道，“更糟的是，許多人已經開始認為教育根本沒有價值，把它看成一場信心騙局，一種精緻的騙局。”這不僅僅是學生的選擇：現在有多種 AI 工具，可以自動為學生論文生成評語反饋。這意味著什麼？可能是學生用 AI 寫作，而教授用 AI 批改——整場“學術訓練”簡直成了兩個機器人之間（甚至一個機器人自言自語）的對話。我們要花很多年時間，才能真正搞清楚這一切對學生大腦造成了什麼影響。一些初步研究已經表明，當學生把認知任務交給聊天機器人處理後，他們的記憶力、解決問題的能力和創造力可能都會下降。過去一年中，多項研究發現 AI 使用與批判性思維能力退化之間存在關聯，且這種影響在年輕人群體中更為顯著。2025 年 2 月，微軟與卡耐基梅隆大學聯合發表的一項研究發現，一個人對生成式 AI 的信任程度越高，越可能減少獨立思考的努力。這一切所帶來的淨影響還無法完全預測，但至少可確定，我們正在從“高強度的探索和資訊蒐集”轉向“整合和驗證”型的學習結構。而如果你再加上 AI 不完美這一現實——它可能引用錯誤資訊，甚至完全捏造——再結合社交媒體對 Z 世代判斷真假能力造成的破壞，這個問題的規模就遠遠超出了生成式 AI 本身。所謂“弗林效應”（Flynn Effect）指出，從 1930 年代開始，人類 IQ 測試得分一代高過一代，但自 2006 年左右開始放緩，甚至在部分地區出現下降。“在這個 AI 時代，最令人擔憂的不是它可能損害人類的創造力或智力，”康奈爾大學心理學教授羅伯特·斯滕伯格（Robert Sternberg）在接受《衛報》採訪時說，“而是它已經做到了這一點。”學生們也在擔憂——儘管他們並不願放棄 AI 所帶來的極大便利。佛羅里達大學的電腦科學專業學生丹尼爾告訴我，他清晰記得自己第一次用 ChatGPT 的情景。他走到高中電腦老師的辦公室，打開 Chromebook 給老師展示。“我跟他說：‘哥們，你得看看這個！’我爸會把賈伯斯發佈 iPhone 的演講當成改變世界的時刻。對我來說，那就是我人生中每天都要用的東西。”AI 讓丹尼爾更好奇，他喜歡有問題就能立刻得到詳盡答案的感覺。但他也常常想：如果我不是直接找答案，而是自己去學，我是不是會收穫更多？在學校裡，他用 ChatGPT 來潤色語法、生成段落，或者在時間緊迫時直接代筆，還用它完成程式設計作業中重複性的工作，幾乎在所有能“抄近路”的地方都用到了 AI。有時，他清楚地知道這違反了學生行為準則；但大多數時候，他覺得這是灰色地帶。“沒人會說請家教算作弊，對吧？可如果那個家教開始直接給你寫段落呢？”他說。最近，芝加哥大學數學系新生馬克向朋友坦白，他在一個程式設計作業中比平常更多地使用了 ChatGPT。朋友給了他一個略帶安慰的比喻：“你可以是個蓋房子的承包商，雖然用了各種電動工具，但房子畢竟還是你蓋出來的。”不過，馬克說：“問題就是，這到底算不算是我的作品？真的很難判斷。”我給丹尼爾提出一個假設，想瞭解他如何劃分自己和 AI 的勞動邊界：如果你發現你的伴侶給你寫了一首 AI 生成的情詩，你會生氣嗎？他想了一下，說：“我覺得問題在於——這首詩的價值是什麼？是它表達的內容，還是它是對方親手寫的？在過去，送一封情書通常意味著兩者兼具。”如今，他依然寫手寫信——但通常是在用 ChatGPT 起草之後。“語言是思想的母親，而不是女僕，”杜克大學教授奧林·斯塔恩（Orin Starn）在一篇名為《我與 AI 作弊的敗戰》的文章中引用了 W.H. 奧登（W. H. Auden）的一句名言。但，培養批判性思維的不只是寫作。“學數學其實是訓練人有系統地解決問題的能力。即便你日後不會用到代數或三角函數，這種能力依然能幫助你在混亂中理清頭緒。”德克薩斯農工大學副教務長邁克爾·約翰遜（Michael Johnson）說。青少年需要經過“有結構的困難”來成長，無論是數學題還是家庭瑣事，這些都有助於建立自尊與責任感。社會心理學家喬納森·海特（Jonathan Haidt）也曾主張，讓孩子學會“做難事”的重要性。而科技正在讓逃避變得前所未有地輕鬆。OpenAI 的 CEO 山姆·奧特曼（Sam Altman）對 AI 在學術界的使用問題一貫輕描淡寫。他把 ChatGPT 比作“文字版的計算器”，認為“作弊”的定義需要更新。“傳統方式寫論文將不再是主要形式。”奧特曼（斯坦福肄業）去年如是說。但在 2023 年出席美國參議院科技聽證會時，他也表達了自己的擔憂：“我擔心隨著模型越來越強大，使用者自身的判斷和思考會越來越少。”OpenAI 並不掩飾其對大學生市場的興趣。最近他們在期末考試季向大學生免費提供原本月費 20 美元的 ChatGPT Plus 服務。（OpenAI 表示，師生都需要接受 AI 的“正確使用教育”，並推廣其面向高校推出的 ChatGPT Edu 產品。）3 月底，當李在 X（原推特）上公開其聽證細節後，哥倫比亞大學將其正式停學。他無意重返校園，也不想進入大廠工作。李告訴我，他通過演示 AI 如何在遠端面試中作弊，是在推動整個科技行業和高等教育一同“進化”。“每一次技術革新都迫使人類重新思考什麼才是有價值的工作。”他說，“以前也有人抱怨機器取代鐵匠。但現在，學打鐵已經毫無意義。”李已經不再折騰面試作弊工具了。4 月，他和尚穆甘推出了新產品 Cluely——一款可即時掃描使用者電腦螢幕並監聽音訊、在不需要提示的前提下提供 AI 建議和答案的工具。“我們開發 Cluely，是為了讓你永遠不必獨自思考。”他們的宣傳語如此寫道。這一次，李還嘗試了一次病毒式推廣——他們製作了一支價值 14 萬美元的廣告視訊，由李飾演一名年輕程式設計師，在一次和年長女性的初次約會中偷偷佩戴安裝了 Cluely 的眼鏡。當約會逐漸冷場時，Cluely 提醒他“提及她的藝術”，並給出對話指令碼：“我在你資料裡看到那幅畫，有鬱金香。你真的太美了。”李照著眼鏡螢幕讀出來，成功扭轉了局面。在 Cluely 上線前，李和尚穆甘從投資人那裡籌集了 530 萬美元，用來招聘兩名他在社區大學結識的程式設計師（不需要面試或 LeetCode 測試），並搬到舊金山。當我在發佈後幾天與他通話時，他正站在地產經紀人辦公室，準備拿新辦公室的鑰匙。他一邊說話，一邊在電腦上運行 Cluely。雖然 Cluely 目前還無法通過眼鏡即時輸出答案，但他們的目標是：不久後它就能在可穿戴裝置上運行，能夠“看見、聽見並即時響應”使用者周圍的一切。“最後，它就會在你腦子裡了。”李平靜地說。現在，他希望 Cluely 能繼續攻陷教育系統：“我們將直接對準數位 LSAT、GRE、所有校園作業、測驗和考試。”他說，“它會讓你幾乎在任何方面都能作弊成功。” (不懂經)