昨天上班摸鱼的时候，看到卡神$^{[1]}$发了一篇文章《Anthropic万字长文：当AI开始构建自己，人类该何去何从？》碰巧那天晚上躺在床上，睡前听了一个播客《99%的作业都是AI写的：当代名校生眼里，大学还剩下什么？》$^{[2]}$，有感，遂记。
在回答标题中的问题之前，先容我发表一下对于当前时代大学教育的一点浅见。
如今不管是高中教育还是大学教育，评价体系在其中都占据了举足轻重的地位。为什么教育需要评价体系？或者说我们学习是为了满足评价还是满足自己？这是我们首先要弄清楚的。显然，学习最主要的价值在于学到知识，而不在于拿到分数，分数只是这个过程的附加品，分数只是学校为了评价或者说社会为了筛选而发明的工具。那么在这个前提下 AI 的出现无疑是对现有教育评价体系的巨大的冲击。
老师课后留下作业，要我们写三道算法题，我们把题目丢给 AI，几秒后题目就被答完了。我相信这就是现在大学生的现状。我们不妨回看一下，在这个过程中我们获得了什么？老师获得了什么？我们的目的是什么？老师的目的又是什么？老师想让我们学到知识，我们来学校也是为了学到知识找个好工作。但在前面说的这个过程中，你会发现，我们实际上什么也没有得到，老师的目的也没有达到。这就是当前 AI 时代下教育评价体系自相矛盾的地方。
我实际是不认可现在某些教育唱衰论的，尤其是对于初高中阶段的基础教育。一部分的同学（包括我）这样认为：“哎呀，高中学的知识大部分将来都用不上，高中教育不过就是社会的筛选机制罢啦”。但站在当下这个时代里，我的想法变了：相比专业技能（Skill），这些基础教育带给我们的通用知识、对于世界运行规律的认识、从古至今的历史演变与哲学思想（Knowledge），或者统称为“认知”，反而是更加重要的。
我是一名计算机专业的学生，刚进入大学的我天真的认为，将来写代码这类技能（Skill）一定是我在社会中的核心竞争力（不只计科，无论哪个专业的人都一定会下意识的认为自己的专业能力会成为自己的核心竞争力，成为自己最重要的特质），是我相对其他人的一大优势。但不幸的是，你的专业技能恰恰是 AI 能够轻松替代的东西。就拿我现在在做的检测行业的项目来说，目前公司要对某个产品做检测，都是用人工来操作实验机器、观察现象、记录实验数据。而我们的项目的迭代计划中就有“使用 AI 来自动化这一过程”。
Anthropic 昨天发表了一篇文章，名字叫《When AI builds itself》$^{[3]}$。里面写到“Claude 编写的代码占了 Anthropic 代码库中所有代码的相当大比例。截至 2026 年 5 月，我们合并到 Anthropic 代码库中的代码，超过 80% 由 Claude 编写。”里面同样写到“Claude 擅长在他人设定好目标后执行实验。”“人类目前仍保有比较优势的领域是研究品味和判断力：选择哪些问题重要、哪些结果可信、什么时候一条路走不通该及时止损。”在大多数的技能都有潜力或者已经被 AI 替代到的当下，人们作为 AI 工具的使用者，其所承担的任务已经从传统的“执行”逐渐转变为了“评估与判断”。那么什么样的人才会具备所谓的“研究品味和判断力”呢？无疑就是对所研究领域知识（Knowledge）有深入了解的人。而要想对你研究的领域知识有深入了解，对通识的了解也就必不可少了。
甚至连马斯克都有表达过“学历无用”类似的观点，但我认为在 AI 时代学历非但不会贬值，可能还会越来越重要。由此也就引出了本文要讨论的第二个话题：经历。我认为，在 AI 时代，一个人的经历（Experience）将会是一个人区别于大众的最独特的特质。这里所讨论的经历，主要是指人在社会化过程中能获得的客观上的好处，不讨论在经历中获得的像优良品质等的主观观念。
说回学历，随着 AI 的不断发展，学历将在“证明我们学会了什么知识”的作用上逐渐弱化，而相对的越来越发挥出了一种社会信号，即学历可以向他人传递：“这个人是值得被信赖的”，它代表的是人的质量而并非技能的存量$^{[4]}$。虽然世界上有少数天才跳过大学也获得了很大的成就，但那实际也只是一种“幸存者偏差”。在 AI 工具快速替代各行各业工人的当下，学历的重要性也就更显突出，相比于口说无凭的知识，高学历更能实实在在降低我们被优化的可能。$^{[5]}$
上面提到马斯克的观点实际还有后半段，即“大学的主要功能是社交”。社交就是一种经历经历，它可以累计你的人脉，人与人之间的联系，如经历经验的分享、看法观念的碰撞，实际比我们想象的可能更加重要。当一个过来人告诉你：“这条路我走过，哪里有坑，哪里值得停下来”时，当你的学长向你分享自己的教育经历时，当你的同事向你分享某个常见问题的解决方法时，当你听到与自己固有观念大相径庭的观点时，你就会意识到经历之于自己的价值之巨大。
To be continued …
附录：
- [1] 指微信公众号博主：数字生命卡兹克
- [2] 来自播客节目：硅谷101
- [3] 原文链接：https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement
- [4] 播客《99%的作业都是AI写的：当代名校生眼里，大学还剩下什么？》中还提到：教育和学历一样，不是让你相信自己学会了什么东西，而是让社会相信你学会了什么东西。我不赞同这个观点。
- [5] 这里不是在传播就业焦虑：如果以没有 AI 的工人每个人干 1 人月的工作为标准，假设有 AI 工具的人每个月可以干 10 人月的工作，且无 AI 工具的企业每个月的工作量是 100 人月（也就是有 100 个员工）。那么这个企业并不会将 100 个人优化为 10 个人从而保持总体工作量不变，而是更可能在内卷的当下将总工作量提高到 1000，而保持 100 个人不变。