有個叫 Jay Caspian Kang 的人，最近一整周都在盯著一串數字發愣。

他是《紐約客》的專欄作家，韓裔美國人，寫政治和媒體。發愣的原因很具體：報稅季，他看了一眼給兩個孩子存了好幾年的大學基金賬戶。女兒今年九歲，2035 年高中畢業。

他問她：到那個時候，大學還會是現在這樣嗎？我存的這筆錢，是會被用來買到一份還值錢的文憑，還是會在九年之后變成一張昂貴的廢紙？

他給自己開了個玩笑：也許我應該把錢取出來，給女兒買套房，買個最新款 iPhone，再配上一把砍刀和一本荒野求生指南，"以備 AI 機器人主宰世界之需。"

笑完了，他做了個決定。接下來幾周的專欄，他要認真回答一個問題：AI 到底會不會讓大學變成一堆沒用的磚頭。

他查到一組數據。2013 年，74% 的美國年輕人說大學"非常重要"。2025 年，這個數字掉到了 35%。同一時間點，40% 的大學畢業生做著不需要學位的工作。超過四分之一的大學生直接說：學費投得不值。70% 的美國人認為高等教育正朝著錯誤方向前進。

這些數字加起來，說了一件事：一個信任體系的崩塌，不需要一個決定性的時刻,只需要一個足夠突然的時刻，讓所有人同時看見它已經塌了。

AI 就是那個時刻。

但 Kang 在調查中撞見了一個更奇怪的東西。他在采訪猶他大學教授 Hollis Robbins 的時候，聽她講了一個畫面。Robbins 今年三月去德州奧斯汀，和一群 25 歲左右的億萬富翁吃晚飯。他們在討論教育的未來。晚宴結束時，一個人脫口而出了一句話：

"不是 OnlyFans，是 OnlyProfessors。"

onlyfans是目前規模最大的訂閱制成人內容平臺。 Kang 根據這句話，在《紐約客》發表了一個長篇訪談，為正在崩塌的教育指出了一個可能的終點：上學，正在變得像是上黃網。

這句話什么意思？為什么一位常春藤出身的教授、一位《紐約客》的專欄作家、一群硅谷最精明的年輕投資人，都在認真討論這個聽起來極其不正經的類比？

一、AI對全年齡段教育的結構性沖擊

要讀懂這個類比，得先看懂一個正在所有年齡段教室里同步發生的變化。

變化本身不復雜。復雜的是它發生得足夠慢、足夠安靜，安靜到大多數人沒有注意到它已經完成了。

變化的起點是五歲，幼兒園，各種電子設備和AI應用，已經開始進入小朋友的學習和生活之中。

紐約市布魯克林，公立幼兒園。五歲的孩子們坐在 iPad 前，跟著一個叫 Amira 的 AI 虛擬老師學認字。Amira 有紫色的長發和綠色的圍巾，她會聽孩子們朗讀，記錄發音，糾正錯誤。App 背后的公司說它"結合了 AI 和神經科學的協同效應"。孩子們也喜歡她。

另一款數學 App 里，一只叫 JiJi 的企鵝帶著孩子們玩數學游戲。一個孩子回家告訴父母："iPad 數學有趣，常規數學很無聊。"

iPad 是裝在他書包里帶回家的。家長們開始上公聽會。一位母親抱著吃手的嬰兒走上講臺，對著紐約市教育局長說："你是在拿我們的孩子做實驗。可恥！"

一個六歲的小女孩排在媽媽后面發言，她緊張地把臉埋進爸爸的毛衣里，過了一會轉過身說："我們看了一整天的屏幕。這對我們的大腦不好。你們可以跟朋友玩。可以帶玩具。甚至可以讀書。"

但這件事不會停。今年四月，美國總統特朗普簽了一份總統行政令，要求在從幼兒園開始的所有年級推廣"AI 素養"，成立特別工作組，把 AI 送進更多教室。

從幼兒園往上走，變化加速了。美國公立學校已經被 YouTube 淹沒。94% 的教師在課堂中使用 YouTube。

Chromebook 占了 K-12 移動設備市場 60% 的份額。YouTube 有時占學生設備流量的 50%。一位堪薩斯州的母親發現，她七年級的兒子在學校設備上三個月內刷了 13,000 個 YouTube 視頻。科學課已經不做實驗了，老師放 YouTube 視頻。"一切都是模擬體驗。"

再往上，到了大學。情況沒有變好，只是變得更體面了。我在之前的文章里介紹過：哥倫比亞大學一個叫 Roy Lee 的學生，坦承 80% 的作業都是 ChatGPT 寫的。"在學校，我沒見過一個不用 AI 作弊的學生。"他自己還做了一個幫人用 AI 在遠程面試中作弊的工具，被學校處分。他的反應是覺得荒謬, 哥倫比亞大學不是還和 OpenAI 有合作關系嗎？

用他的原話說："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。"

今年五月，北美 40% 大學使用的課程管理系統 Canvas 被勒索軟件攻擊，成千上萬門課瞬間停擺。華盛頓大學的一位教授發現自己沒法查看評分標準, 因為標準也鎖在云里。他不得不打開一個界面極其陌生的系統，找到一個隱藏很深的菜單，才能給學生發一封郵件。郵件只有一句話：別慌，我也不知道怎么辦。

從五歲的 Amira 到二十歲的 Claude，從幼兒園的 iPad 到大學的 Canvas, 這是一條完整的鏈條。它不是偶爾有人作弊，而是每個年齡段都在被訓練成讓機器替自己做的條件反射。當你在認知發育的關鍵期學會了"iPad 數學比常規數學有趣"，等你到了大學，用 ChatGPT 寫論文就不是墮落，是肌肉記憶。

這背后是一個更深的結構變化：教的人不再重要了。

幼兒園里，Amira 替代了一半的教學時間。K-12 里，YouTube 視頻替代了科學實驗。大學里，AI 替代了論文寫作。Robbins教授指出了一個關鍵：現代大學已經把自己做成了一臺"零件通用"的機器。

過去二十年，"學習成果"的標準化運動把每門課打磨得全國一模一樣, 課程通用、考試通用、評分標準通用。學生轉學，學分必須無縫對接。近 40% 的大學生至少轉學一次，倒逼課程進一步統一。

結果是什么？Robbins 的原話："我們告訴學生'你是特別的'，卻告訴教授'你并不特別'。"

寶馬的零件是寶馬專用的，所以只能去寶馬授權店修。大學的"零件"——課程、教授、教學方法——全被做成了通用的。誰教都一樣。

這就是為什么 AI 能進來。不是 AI 太強，是這個系統已經把自己做成了適合被 AI 替代的形狀。

而當一個系統里的"人"變得可替換，這個系統離去中介化就不遠了。

二、大學的核心產品，從來不是知識

要理解文憑為什么在變成廢紙，先得承認一件大學自己從來不愿意公開說的話。

大學的核心產品，從來不是知識。

這是經濟學家 Bryan Caplan 說的。Caplan 是喬治梅森大學的教授，他把這個叫信號論：學生花四年時間和十幾萬美元，買到的不是知識, 知識在圖書館里從來都是免費的。

他們買的是那封推薦信、那個成績單、那個文憑上的名字。這些東西合在一起，向雇主發射同一個信號：這個人夠聰明、夠聽話、夠能忍。

這套系統運轉了一百多年，沒什么大毛病。直到 AI 把它擊穿。

擊穿的方式很簡單。當 Claude 能在三十秒內生成一篇結構完整、論證流暢的學術論文，"寫出好東西"就不再是任何認知能力的可靠證明。一個學生交上去的論文寫得越好，教授越沒法判斷這是他寫的還是 AI 寫的, 甚至沒法判斷他還需不需要會寫。

但這還不是最深的那一刀。更深的是：即使沒有 AI，這套"信號系統"本身也已經腐爛了。

Robbins指出，"學習成果"這個聽起來無害的詞，就是罪魁禍首。過去二十年，美國大學系統把每門課應該教什么、學完應該會什么，逐條寫成了標準化指標。

同時，教學被一股看不見的力量重塑了, "教學與學習中心"在"循證實踐"和"最佳實踐"的旗幟下，把教學從一種充滿風險、對話和批判的倫理實踐，變成了可測量的技術流程。教授不是被 AI 替代的，是先在官僚系統里被降格成了"內容交付者"。

AI 出現之前，這個表演被默認為學習。AI 出現之后，這個默認崩塌了。

這件事最要命的地方在于：過去很多被視為"學習成果"的東西，更像是一種文本表演。AI 沒有創造問題，它照亮了問題。

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三、onlyfans不是色情網站那么簡單

現在可以正式介紹 OnlyFans 了。

這里需要先交代一個背景。OnlyFans 這三個字，在中國的公共討論里經常被簡化成一個色情平臺的代稱。但這件事本身值得說清楚：不拆開它的底層邏輯，就讀不懂《紐約客》那篇訪談在說什么。

OnlyFans 是 2016 年在倫敦創立的內容訂閱平臺。創作者在上面發布內容，粉絲按月付費訂閱，也可以單次付費解鎖特定內容。平臺抽成 20%。2025 年，它的營收超過 25 億美元。

核心邏輯不在內容，在結構。

在 OnlyFans 之前，一個創作者要想靠內容賺錢，必須經過一大堆中介：經紀公司、制片方、發行平臺、廣告商。每一層都分走一塊。

OnlyFans 做了一件事：把這些中間層全部砍掉。創作者直接面對付費用戶。用戶訂閱的不是一段視頻、一張照片，而是這個特定的人, 她的真實感、她的在場感、她和你之間那條虛擬但可感知的關系。

去中介化。個體品牌化。關系貨幣化。這三個詞，就是理解"上學正變得像上黃網"的鑰匙。

回到開頭提到的那場奧斯汀晚宴。Robbins 和那群年輕億萬富翁在討論教育的未來。有人提了一個很具體的問題：與其要大學頒發的學位，不如要教授個人頒發的"證書"。"如果你接受了 Hollis Robbins 教育, 這意味什么？這比一個泛泛的大學學位更有辨識度，更像一個品牌的認證。"

晚宴結束時，那個人脫口而出："不是 OnlyFans，是 OnlyProfessors。"

Robbins 本人不覺得這只是一個段子。

因為這個類比之所以成立，不是因為它聳人聽聞，是因為教育的底層經濟邏輯正在發生和內容創作完全一樣的結構重組。

當 AI 可以免費提供這個世界上最標準化的那部分知識（基礎化學、微積分導論、莎士比亞入門），任何繼續把"知識傳輸"作為核心產品的機構，都面臨一個無法回答的問題：你的客戶為什么還要付錢？

而真正不可替代的東西，從"可復制的知識"變成了"不可復制的人"：那個人的判斷、追問、在場、和你在對話中摩擦出的理解。

這恰好是 OnlyFans 的核心產品。不是墮落，是邏輯的必然。

當然，這不是一句口號。你得證明為什么"人"突然又值錢了。

四、AI帶來古老教育傳統的復興

有一個場景，我覺得比任何論證都更能講清楚這件事。

1980 年代，日本松下電器在開發一款家用面包機。工程師們遇到了一個卡了很長時間的難題：機器揉出來的面團，不管怎么調參數，烤出來的面包都和面包師傅手工做的不一樣。差距不在配方上。配方可以抄。差距在一種沒法被寫進說明書的東西上。

松下的項目負責人做了一個在那個年代非常罕見的決定。他派了一名軟件工程師去大阪國際酒店，跟首席面包師傅學徒。

工程師每天觀察師傅怎么揉面、怎么拉伸、什么時候停手。她自己也上手。師傅糾正她, 不是用語言，是用手指按在她的手腕上，告訴她"這樣，再輕一點"。幾個月后她回到實驗室，把一種無法言傳的"拉伸面團的手感"寫進了機器的程序里。面包機成功了，后來成為松下有史以來最暢銷的產品之一。

這個故事是日本管理學家野中郁次郎記錄下來的。野中是知識創造理論的創始人，花了一輩子研究一個問題：為什么有些知識沒法寫成文檔？

他引用的理論基礎來自一個叫邁克爾·波蘭尼的人。波蘭尼是物理化學家兼哲學家，在 1960 年代提過一個概念：默會知識（tacit knowledge）。他用一句話定義它："我們知道的多于我們能夠言說的。"

騎自行車時你不需要計算傾斜角度，你的身體知道。一個做了二十五年新聞的記者聽一段采訪錄音，能在一大堆話里挑出"那一句", 不是因為她有 checklist，是她的判斷力被幾千次對話磨過。

這類知識，沒法被數據化，沒法被寫成 prompt，沒法被投喂給任何一個模型。

這恰好解釋了美國大學最近在干的看起來最"倒退"的事, 把口試重新帶回來, 其實是教育在 AI 面前唯一正確的反應。

康奈爾大學生物醫學工程系教授 Chris Schaffer 要求學生提交書面作業后，再參加 20 分鐘的蘇格拉底式口試。面對面，沒有準備時間，他追問每一個"為什么"。

他的原話是："你無法靠 AI 蒙混過關通過口試。"賓大教授 Emily Hammer 說得更直白："看起來我們像是在防止作弊，但這不是原因。我們這樣做是因為學生們正在失去技能、認知能力和創造力。"

我之前在《AI 逼出了教育的真相》里用了媒介理論家麥克盧漢的框架來分析這件事：當"文字生產"被 AI 推到極端，任何人都能無限量制造標準化文本時，它反轉成了對"口語在場"的強制需求。效率的頂點，反轉成了對真實在場的渴望。

蘇格拉底自己一個字都沒寫過。他留下來的不是一套教材，是一種教育原型：真正的學習和理解，發生在追問之中。你以為你懂了，對面的人再問一句，你忽然卡住，才發現剛才那個"懂了"其實很薄。

五、絕大多數教師將被AI”去中介化“

現在我們可以把類比推到底了。

OnlyFans 有三個結構特征。這三個特征，正在教育領域并行發生。

第一個，去中介化。創作者繞過經紀公司和發行平臺，直接面對粉絲。教育的去中介化也一樣：學生不再向大學這個機構付費，直接向某個特定的教授、導師或實踐者付費。

Robbins 說的 "OnlyProfessors"，就是教育版的去中介化。文憑是大學這個中介機構發行的通用貨幣。當這個貨幣貶值，個體發行的"品牌"（"我跟這個人學過"）反而開始升值。

第二個，訂閱制關系。OnlyFans 的用戶按月付費，為的不是某一段視頻。他們為的是持續的關系。傳統教育按學分收費、按學位收費，為的是那個最終蓋章。但當蓋章本身貶值，按"關系"付費就比按"學位"付費更合理。

Robbins已經在設想：學生貸款為什么一定要按四年制發放？如果你在 18 個月內完成所有你能從這個教授身上學到的東西，貸款應該跟著你和這個人的關系走，不跟著機構的學期走。

第三個，真實在場戰勝可復制內容。OnlyFans 的底層競爭力，不是內容的生產效率, AI 可以生成無限量內容。它的競爭力是這個人不能被復制。你訂閱的不是一段視頻，是這個人。教育也一樣。標準化知識，AI 已經可以免費無限量供應了。但不能被 AI 替代的，是一個活人坐在你對面，追問你、反駁你、不讓你滑過去。

Robbins 對未來的預測是殘酷的。

60% 到 70% 的教授將被淘汰。不是因為他們不努力，是因為他們擁有的知識 AI 已經有了。她去年寫了一篇引發軒然大波的文章《時候不早了》，給每一位想保住工作的教授提了一個問題："我擁有哪些 AGI 不具備的特定知識？"答不出的，"在大學里將沒有立足之地。"

她自己的答案：她研究非裔美國人十四行詩傳統。全世界大概只有三個人在這個領域達到她的深度。這就叫知識的邊緣, 那個小到只有幾個人站著、AI 還沒夠到的地方。未來教育唯一的生存空間，就在這里。

中層大學將大規模死亡。能活下來的只有兩類。大型旗艦大學，靠橄欖球隊、校友網絡和"文憑信號"的殘余價值，本質上賣的是品牌和體驗，不是教育。微型"OnlyProfessors"，以某個特定教授為核心的學徒式學習社群，賣的是不可復制的關系和在場。

那些還在跟你談"大學體驗"的人, 兄弟會、橄欖球賽、校園生活, 你得知道，他們賣的是迪士尼門票。Robbins 的冷水："也許那會幫你找份工作，但跟'教育'已經沒太大關系了。"

耶魯也知道了。最近，耶魯悄悄修改了使命宣言。從"創造更美好的世界"，改回了"知識"。Robbins平淡地說："我們不再參與'創造更美好的世界'的游戲了。我們參與的是知識游戲，這意味著要摒棄一些自我感覺良好的東西。"

一個靠"創造更美好的世界"這個使命活了三百年的機構，在 2026 年決定放棄這句話。這不是表面的措辭調整，而是一種底線撤退。

六、AI不會自動帶來智慧，反而會放大無知

你知道別人不知道的。你會別人不會的。你能更快更多地產出標準答案。你的判斷比別人的更準。四種套利，在 AI 的覆蓋范圍內，全部歸零。

教育，就是這四種套利的完美嫁接。標準課程，是信息差套利。論文和考試，是技能差套利。批量教學和評分，是產能差套利。教授的判斷和打分，是認知差套利。AI 把每一種都擊穿了。

剩下的不是"知道什么"。是追問的能力，是被追問時不崩塌的能力，是那種在模糊中做出判斷、并為判斷承擔責任的能力。

這就帶到一個最遠、也最古老的參照點。

公元前四世紀，柏拉圖寫了一篇對話錄叫《斐德羅篇》。蘇格拉底在里面講了一個埃及神話。神祇透特向國王獻上文字的發明，說這是"記憶和智慧的秘方"。國王拒絕了他："文字不會讓人更有智慧。它會讓人把記憶外包給紙莎草，把理解的表象當作理解本身。"

蘇格拉底同意。他列了文字的五宗罪：不回答你的問題，對所有人一視同仁，被誤解時無力辯白，不必理解就能復述，錯把記憶當智慧。

兩千四百年后，ChatGPT 把每一條都放大了一千倍。它回答得比任何人類老師都更快、更完整、更流暢。它讓什么都不懂的人立刻生產出看起來像"理解"的東西。它在被誤解時永遠不會辯白, 它根本不想辯白。它讓你跳過困惑、試錯、拆解、推演，直接拿到"好看的答案"。

而波蘭尼和野中郁次郎已經把答案給了：真正的知識，存在于語言之外。在你指尖揉面團的力度里。在一個面包師傅手腕的角度里。在一個做了二十年記者為什么知道"這一句值得寫"的瞬間選擇里。

這個不會貶值。

七、唯一不會貶值的貨幣

回到 Jay Caspian Kang。他盯著女兒大學基金賬戶發愣的那天晚上，最后沒有得出結論。

但我覺得他真正想說的東西，不在結尾，在開頭。他腦子里那個閃念：如果這筆錢買的是一套"標準化知識傳輸服務"，AI 已經在免費提供了，這筆投資注定虧損。如果這筆錢買的是一個人, 一個真正有邊緣知識的、會追問的、能把你女兒堵到墻角直到她長出真正理解的人, 那這筆投資會比任何時候都值錢。

因為這種人在未來會極度稀缺。

文憑在變成廢紙。這場貶值是不可逆的。不是因為 AI 壞，是因為當所有可以復制的知識都免費，那個不可復制的人，成了唯一的值錢之物。

"上學正變得像是上黃網", 不是段子，也不是標題黨，而是一個正在發生的結構性重組，是教育在 AI 面前的誠實退卻：承認自己不再能靠"我知道你不知道"賺錢，轉而靠"我是一個人，坐在你面前"活下去。

唯一不會貶值的貨幣，是在場的追問。【懂】

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