四川
2026年5月，一個叫西奧·貝克的斯坦福大四學生在《紐約時報》發了篇專欄，瞬間在硅谷核心區炸開了鍋。他寫了自己的畢業班——第一批完整經歷了ChatGPT時代的大學生（ChatGPT恰好在他大二那年秋天橫空出世）。
更扎眼的是，他在學校里嗅到了一股強烈的“小騙怡情”氛圍：有人挪用宿舍公款，有人假裝得新冠去擼Uber Eats補貼，有人一邊在榮譽承諾書上簽字說“絕沒用ChatGPT”，一邊瀏覽器標簽頁里那個聊天機器人還開著。
他寫道，斯坦福的誠信問題早就有跡可循——伊麗莎白·霍姆斯、Do Kwon這些著名“翻車校友”已經讓學校蒙了灰，ChatGPT只是讓作弊變得更快、更爽、更難抓。最諷刺的一幕是：一位同學在風投贊助的游艇派對上，穿著比基尼簽下了那份“我沒有用AI”的誠信宣言。
一個尖銳的問題是：拼命考進名校，到底圖什么？
根據美國勞工統計局預測，雖然軟件開發崗位整體仍有增長，但AI/ML工程師的增長率高達46.2%，傳統的寫基礎代碼、做簡單調研這類工作正在被AI迅速吞食。
更諷刺的是錢包。斯坦福2026-27學年的本科年總費用逼近9.65萬美元。如此高昂的投資，回報卻越來越不確定。一邊是初級崗位消失，另一邊是同學一夜暴富的故事滿天飛。貝克寫道，室友隨口一提“我在拉斯維加斯買了套房，為了省稅”，你還怎么靜下心來做作業？那個室友多半是在搞AI“套殼創業”——把別家的大模型包一層皮就估值上億。
有人拿歷史來安慰：2008到2011年金融危機期間，招聘崗位少了42%，畢業生不也熬過來了？但這次不一樣。過去機器替代的是體力勞動，現在AI動起腦子來比人還快。對沖基金城堡投資的創始人格里芬就坦言，親眼目睹AI的驚人能力后深感“難過與沮喪”——過去需要碩士、博士花幾周才能完成的高技能金融工作，現在AI幾個鐘頭就搞定了。
作弊這事，以前還得費點勁——比如貝克上CS107這門課時，想作弊至少得找往屆學長拿難題答案。ChatGPT一出，直接在宿舍發個指令就有現成答案，腦子都不用動。斯坦福校園里849名計算機專業學生參與的一項內部調查顯示，49%的受訪者表示寧愿作弊也不愿掛科。
全校乃至全美的情況都不樂觀。美國大學協會2026年初發布的調查顯示，78%的高校教師認為自生成式AI普及后校園作弊明顯增加，95%的教師擔心學生過度依賴AI工具。蘭德公司的全國性調查發現，到2025年底已有62%的美國中學生和大學生使用AI完成作業。Honorlock的調查也印證了這一點——63%的美國大學生用AI完成部分作業，超三分之一承認用AI輔助過測驗或考試。
更深的矛盾在于：AI已經全面滲透工作場景。連扎克伯格都在全員會議上說，用公司內部員工的數據訓練AI模型，比用外包數據效果更好。他同時裁了約8,000人，轉崗約7,000人到AI新部門。那些被裁掉的恰是最容易標準化的工作。上學時學過的知識回頭看多數都忘了，但如果在校時就過分依賴AI，那些本應刻進腦子里的專業基本功將永遠無法真正掌握。
對這批畢業生來說，焦慮不是無病呻吟，而是每天睜開眼睛就要面對的現實。他們必須在這種夾縫中找到出路——總不能讓所有人都去創業、都不去打工。當然，AI也會催生出我們現在根本想象不到的新崗位，只是時間從來不站在原地等待任何人。
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