但在被視為人類知識象牙塔的高校圈內部,真實的情況遠比網上吵的要復雜得多。不僅有普通青年教師在“非升即走”的規則下苦苦掙扎,還悄然流傳著一套名為“學術質子”的隱秘潛規則。
當普通人還在迷茫要不要拼死拼活考個博士的時候,象牙塔里早就演化出了極其現實的生存折疊。
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想要看清當下學歷內卷的真相,得先看看普通青年教師(俗稱“青椒”)的真實處境。
對于一個毫無背景、剛剛踏入中部地區某所211高校的普通青年來說,現實是極其骨感的。入職時沒有任何安家費,人才補貼也是零元。不僅如此,還要簽下一份長達六年的合同,如果中途違約,不同階段還要面臨不同比例的違約金賠付。更讓人喘不過氣的是“非升即走”的考核壓力。
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普通人的六年,是在無休止的疲憊和考核中度過的。但在這個圈子的另一面,卻存在著“學術質子”這樣讓人無可奈何的現象。
什么是“學術質子”?說白了就是學術圈內的資源互換。A大學的教授把自己的孩子送到B大學教授門下讀博,B教授也如法炮制,等這些孩子博士畢業后,再回到對方的大學里任教。
這種被戲稱為“學閥”或“山頭”的現象,在理工科領域尤為普遍。因為理工科的技術指標是硬碰硬的,只要你的技術參數好、專利數量多,很容易就能在這個領域確立無可撼動的統治地位,形成資源壟斷。
一邊是普通博士為了留校名額熬得頭禿,另一邊是“學術質子”們云淡風輕地端著鐵飯碗,這種強烈的反差,無疑是對當下學術圈生態最真實的寫照。
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當我們把目光從高校拉回到整個社會的就業市場時,AI帶來的恐懼感是顯而易見的。
一位國際知名的日本機器人研究大師曾給出一個極具啟發性的建議:研究機器人,最需要學習的其實是哲學。
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因為機器無論怎么發展,從設計端開始,就注定了是由哲學來決定其技術走向的。比如現在最火的ChatGPT和Claude,它們的創始人曾經在同一個團隊,后來卻分家了,根本原因就是對技術的哲學理念存在嚴重分歧。
如今,技術似乎變成了一種類似宗教的東西,過去人們信上帝,現在人們信技術。很多互聯網科技新貴們,把技術與美好生活強行綁定,形成了一種“技術崇拜”的迷思。
只要人工智能還不能替人類在道德和法律上背鍋,它就永遠無法徹底取代人類。
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既然學術圈充滿了殘酷的考核,既然AI已經強大到可以處理海量的信息,那么極其現實的問題來了:社會真的還需要培養這么多的博士嗎?
學歷縮水已經是不爭的事實。放在二十年前,一個博士畢業可能直接就是正科級起步,而現在,很多人苦讀出來,也只能做個普通的大學老師,勉力維持著看上去體面的生活。
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她去對比各種成分表,去深挖背后的供貨商和產業鏈,找出了性價比最高的選擇。隨后,她直接在小區里建了一個社群,帶著大家一起團購,自己作為牽頭人賺到的收入,甚至比她以前上班掙得還要多。這就是高學歷帶來的底層能力。任何一個受過嚴格博士訓練的人,都具備了極強的邏輯思維和認識論體系。
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如今的大學課堂里,已經有明確規定不接受任何用AI生成的作業。
一方面,這是出于契約精神的考量,老師花了時間看,學生敷衍地用AI湊字數,連提示詞都輸入得漫不經心,這完全是態度問題。但更深層次的擔憂在于,過度依賴AI,正在不知不覺中剝奪新生代對真實世界的感知能力。
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真正可怕的不是這張圖有多假,而是從小接觸這些AI內容長大的孩子,他們對于這個世界的比例尺、對于常識的判斷標準,正在被機器嚴重扭曲。
現在的成年人,是人類歷史上最后一代擁有過純凈的、離線的現實生活經驗的人。我們有底氣去分辨什么是真,什么是假,知道如何給AI下達準確的指令去控制它。
但如果未來的新生代,從一生下來吃的就是被算法和機器咀嚼過一遍的“電子榨菜”,他們該如何建立自己的人格體系?如果人類的思維模式也完全依賴這些被加工過的數據,那將是非常絕望的走向。
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從兩百年前工業革命時期的盧德運動砸毀機器,到今天大家對AI的恐慌,太陽底下從來沒有新鮮事。人類社會有著非常神奇的忍耐機制和自我糾正機制,總能在廢墟中找到新的方向,一次次地挺過來。
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