圖源：AI生成

2026年6月15日，上海大學寶山校區，美國杜克大學社會學系教授高柏做了一場題為《科技革命的沖擊與文憑邏輯的退場：從悼念張雪峰看教育和勞動秩序的重構》的講座。以下為講座內容及問答環節的摘錄。

整理｜知識分子

今天這個主題的緣起，是張雪峰去世后那5公里悼念人群帶給我的震動。我開始思考：這一現象背后反映了怎樣的社會心理？而張雪峰這類人在教育和就業領域的走紅，又折射出什么？今天我想先從宏觀角度談談我們這個時代的科技革命究竟是一場什么性質的革命。

在人類歷史上，工具始終由人類制造、由人類使用，執行的是人的指令。即便到了計算機時代，你也必須遵循特定的程序語言，機器才能為你服務。人永遠是最終決策的主體，工具只是工具。

但人工智能的出現從根本上改變了這個關系。越來越多的決策正在被AI取代，當它開始自行運作，人與工具的邊界就開始模糊——這是倫理學界正在激烈辯論的核心問題之一。

從我自己的研究經歷來看，這種沖擊已經非常直觀。為了準備在深圳一個月的田野調研，我在美國用了約一周時間借助AI工具，生成了大約30萬字的背景材料。到深圳后，針對我提出的1980至1985年間深圳產業結構變化與政策辯論的14個問題，人工智能基于人大澄海高等研究院團隊建立的本地文獻數據庫，在兩三天內生成了300多頁的分析材料。如果靠我個人去圖書館逐一查閱，同樣的工作至少需要兩年。盡管幻覺是一大必須面對和解決的潛在風險，但是從提高生產率的視角看，隨著人工智能應用本身的逐漸完善和人們發展出來的各種應對措施，它將必然成為知識生產的重要工具。

另一方面，人工智能正在超越大語言模型的第一階段，正式進入第二階段——“世界模型”，在這個階段，人工智能將從文本轉向物理世界的真實行為數據從而正式走入產業。

正在走入產業的人工智能

“世界模型”這個概念，是我去年在珠三角調研新能源汽車產業時，在小馬智行、文遠知行等企業聽到的。它的基本邏輯是：先用數理模型進行“數字孿生”，模擬人的行為（如駕駛），再以物理世界的真實數據反復檢驗和修正模型精度。智能駕駛，正是這條路徑的典型應用。中國政府目前力推的“人工智能+制造”，本質上走的也是這條路——讓AI從互聯網文本，走進真實的物理世界的生產現場。

但這種落地并不簡單。2018至2019年我曾經參與北大新結構經濟學研究院數字經濟的調研，走訪了上海、杭州、深圳、沈陽等四座城市。當時我們發現，互聯網企業介入制造業的效果往往并不理想——因為每個產業都有自己特有的緘默知識和工業機理，外行很難真正切入。只有同時懂制造業邏輯、又掌握技術工具的人，才能有效對接端點。

人工智能的產業應用面臨同樣的挑戰，這也是中美人工智能發展戰略的重大分歧。美國主打“通用型人工智能”（AGI），中國則更加強調行業落地。通用大模型能否直接適應具體的制造場景，很多人持懷疑態度。中國的策略是：AI要真正進入產業，必須深入理解行業特定的技術性質和可運行的邏輯。這使得“生產服務業”成為關鍵——它承擔的重任是使制造業的生產全面數字化、數據化，再基于持續迭代優化的世界模型，最終走向AI驅動、機器人執行的智能生產線。這一過程將在生產服務業催生大量新的就業機會。

要認識到科技革命對人類生產方式的深刻影響，首先要回顧從上個世紀起已經跨越的三次生產方式的更迭。

20世紀出現的第一個生產方式是福特模式。20世紀初，福特汽車首次引入以流水線為代表的大機器生產方式，并開創了“垂直整合”的時代——所有最終產品的零部件均在企業內部完成。福特甚至計劃進軍橡膠業和鋼鐵業。這種大而全的模式影響了美國工業幾十年。

福特生產方式的轉折始于70年代。1971年布雷頓森林體系崩潰，美元與黃金脫鉤，固定匯率變為浮動匯率；1973年中東戰爭引發石油危機，原油價格在六個月內上漲400%，西方國家陷入陷入長達十年的“滯脹”。保羅沃克爾當選為美聯儲主席后以高利率政策應對通貨膨脹，其結果是國際流動資本紛紛涌入美國，導致美元升值，日元貶值，加劇了美國人眼中日本產品的競爭力。

日本汽車在美國市場的競爭優勢迫使美國人關注其主要代表，豐田生產模式。豐田并非自產所有零部件，而是在豐田市打造出400多個獨立供應商構成的產業集群，并采用被稱為“Just In System”的物流系統——庫存維持僅兩小時的生產需求，大幅壓縮庫存成本。加上在80年代誕生的價值鏈理論的深刻影響下，“外包”變成一種追求效率的主要策略。跨國公司將勞動密集型生產環節轉移到發展中國家，是中國迅速加入國際分工，成為全球化大贏家的重要國際背景。國際貿易也從李嘉圖時代的“產業間貿易”，轉型為跨國公司主導的“企業內貿易”。深圳的崛起，得益于全面接軌了全球電子信息產業的外包。

第三次是Wintel體制。微軟與英特爾通過把持軟件和芯片兩個利潤最高的核心零部件，以產業標準的優勢控制整個產業，將組織硬件生產和組裝的任務留給IBM、康柏，和惠普等計算機廠商。與此同時，中國企業在全球化過程中摸索出了一條“逆向外包”的路徑：自己組織最終產品的設計，生產和銷售，將芯片和軟件等關鍵零部件的研發和生產外包給跨國公司，操作系統的設計外包給本國的手機方法設計公司，其它零部件的生產和組裝外包給本國企業，就連銷售也外包給原來為跨國公司服務的渠道。后來誕生的中國自主品牌手機，最初只是開始注重品牌的打造和操作系統的設計，零部件的生產仍然依靠逆向外包，只是在后來才逐步建立起自己的核心技術。

這三次浪潮有一個共同邏輯：每一次都是技術變革與制度重構的加速，都瓦解了舊有的產業形態，也催生了新的就業結構。以人工智能為核心的第四次變革，正沿著同樣的趨勢展開。我們真正需要追問的是：我們的教育體系和勞動力市場，準備好承接這場變革了嗎？

985、211標簽價值在變弱，未來雇主將越來越強調你的真實能力

人工智能所帶來的生產方式變革，直接沖擊了現有的教育體系和勞動力市場。如果用一個詞來描繪現在發生的事情，那就是“邊緣革命”——我們正在迎接一個打破建制的時代。

什么是“建制”（Establishment）？建制就是過去成型的、固化的制度。比如教育體系中的等級制度，985、211、雙一流等等，這種層級結構決定了教育資源的分配。大學的老師們被要求按照發表文章的雜志所在的“區”來評職稱，這導致過度追求發表論文，而忽略了知識本身的實用性或者科研成果的轉換。

過去兩年我接觸到兩本有廣泛社會影響的書。一本是黃燈老師寫的《我的二本學生》。她走訪了許多二本學生的家庭，發現雖然社會上傾向于認為，考上二本的學生都是不用功的，但是對很多底層家庭來說，這已經是傾盡全家族的努力才能達到的頂點。這背后是巨大的教育不平等。另一本是林小英老師寫的《縣中的孩子》，她專門講述了“超級中學”如何吸干了全縣甚至全地區的教育資源，造成了嚴重的資源分配失衡。

與之相比，目前的“邊緣革命”，恰恰爆發在體制的邊緣。

在這里我想講講深圳職業技術大學的故事。他們有一個口號：“依托一流企業打造一流專業”。他們與比亞迪、華為、大疆、騰訊等企業合作建立了“產業學院”。教材由校企共同開發，企業高級工程師來學校任教，老師也直接參與企業的實際研發過程，企業為學生提供各種實習機會。這所大學培養的不再是傳統的藍領工人，而是生產服務業里的高級技工。這所學校畢業的許多學生畢業后走上了比亞迪在深圳總部的研發輔助崗位。

我去比亞迪參觀時，遇到一位2019年進廠的學生，短短幾年已經被提升為帶領40人團隊的主管。這說明，只要你有真正的動手能力和技術，進入了具體行業，未來的職業發展全憑本事，你畢業于哪個學校（是不是985/211）的標簽開始變得不再重要。

最近，像吉利，字節跳動、騰訊等大廠，甚至開始直接從高中生中選拔有潛力的編程人才或項目經理。這向全社會傳遞了一個強烈信號：未來的選拔機制和標準已經發生了深刻的變化。

張雪峰的言論為什么能引起那么大的共鳴？因為在中國社會轉型的當下，不確定性日益增加。他在這種不確定性中，試圖為普通家庭的青年指出一條避險的道路。人們渴望確定性，然而，AI 時代來了，這對每一位坐在教室里的學生意味著什么？

從前所謂的985、211的標簽價值在變弱，未來的雇主將越來越強調你的真實能力，特別是使用人工智能工具（如智能體/Agent）的能力。如果你能熟練運用 AI 工具，，你的勞動生產率將成倍提高，你將如虎添翼。如果你依然只懂得“刷題考高分”，那將面臨被時代淘汰的風險。

從這個意義上，當下青年群體的不安，并非源于價值觀失序或心理脆弱，而是根植于一場多重疊加的社會轉型：經濟增長模式轉換減少了社會向上流動的機會；人工智能重構了勞動入口與勞動關系；文憑體系開始失去穩定的指示能力；教育制度正在經歷類型重組與路徑再分配。在這些深刻的時代變遷背景下，青年不安是一種高度理性的社會反應，是對制度承諾失效的現實回應。理解這一點，比簡單呼吁“降低焦慮”和“調整心態”更為重要。

當既有的教育、產業與就業制度在新技術革命沖擊下面臨系統性滯后時，中國社會亟須通過公共政策進行協同調整，對教育與勞動力參與生產與服務的制度通道進行重構，以共同富裕與機會公平為目標，讓人工智能為普通人賦能。而對于每個個人而言，關鍵便在于每個人的Agency（主觀能動性）。如何充分利用時代提供的技術工具使自己變得更強，是每個人現在面臨的核心挑戰。

問答環節 (Q&A)

聽眾提問：從經濟學角度看，目前 AI 行業是否存在類似2000年互聯網時代的泡沫？如果泡沫破裂，大家轉移了注意力，我們現在投入的精力該怎么辦？

高柏：我從1995年開始教授技術對組織環境有何影響的課程，親歷了互聯網的興起、泡沫的破裂以及隨后的信息革命的繼續發展。我可以舉兩個我當年班上學生的例子來說明科技革命如何改變人的命運。

有一個印度學生，來自阿聯酋的富商家庭，他是蘋果電腦的超級粉絲，擁有當時蘋果出過的全部27款電腦。上大學第一年，1996年，他主動給當時還在發展中的蘋果公司寫信，表示愿意免費幫他們測試新產品。由于表現突出，第二年蘋果就開始給他發薪水了。畢業時，他直接成為當年杜克畢業生入職微軟的唯二學生之一，一進去就負責6個人的小團隊。

另一個是來自洛杉磯的家境貧寒的墨西哥裔學生。他用獎學金買了他第一臺電腦，卻沒有錢買保險。電腦過了一年保修期后壞了沒錢修，他就在圖書館里翻各種資料自學修電腦。他原本學文科，后來轉到了計算機，畢業時一直殺到思科面試的最后一輪才鎩羽而歸，但是仍然能夠進入洛杉磯的一個軟件公司工作，從此徹底改變了命運。

互聯網泡沫在2000年確實破滅了，但信息技術革命并沒有停止。Facebook、Google 等巨頭都是在互聯網泡沫破滅后誕生的。即使目前金融市場上對 AI 的投資存在波動，甚至某些 AI 概念股下跌，這都不會阻止人工智能技術在社會各領域的深入應用。人工智能技術落地將是一個不可逆轉的趨勢。

聽眾提問：聽了您的講座，我想到《娛樂至死》作者波茲曼的觀點。在 AI 時代，大學教育到底應該教什么才是有用的？如果文憑本身在貶值，我們是不是該考慮退出這種文憑競爭？文科還有存在的價值嗎？

高柏：文憑貶值是“大眾高等教育”普及的必然結果。文革后頭三屆的高考錄取率只有5-6%，那是精英教育；現在基本普及，文憑作為信號的價值必然下降。在美國的 IT 行業，大公司甚至會直接去高中的編程比賽里招攬名列前茅的學生，根本不在乎你有沒有大學文憑。

至于文科是否有用，在 AI 時代，文科恰恰不可替代。因為人工智能需要理解社會和人類行為。如果沒有人文社科的底蘊，AI 專家無法理解人復雜的互動邏輯和價值體系。就像諾獎得主阿西莫格魯和約翰遜在《權力與進步》中所寫，每個社會應該根據自己的價值體系來決定采用何種技術以及如何運用。大學教育需要更加注重培養人類獨特的價值體系、批判性思維和應對復雜社會的能力。

聽眾提問：您提到政府應該提供免費的 AI 教育來彌補技術鴻溝。但在現實中，政策落地的速度遠遠趕不上 AI 迭代的速度。面對這種時間差和資源約束，普通個體該怎么辦？

高柏：你的顧慮非常現實，指望政府完全解決是不可能的，政策總是滯后的。但我主張必須推動這個公共議題，如果不呼吁，情況會更糟。

回到個人的層面，你需要自己去尋找打破建制的方法。

面對結構性的不平等，抱怨是沒有用的。現在正是“邊緣革命”的時期，舊的門檻在松動。對于個人而言，你要做的是發揮極強的主觀能動性，去自學、去掌握這些新工具。

聽眾提問：對于我們普通大學生來說，面對招聘時依然看重985/211簡歷的現狀，我們該如何準備？

高柏：很多大廠的 HR 依然有學歷偏好，這是現實。但你不能因為這個現實就放棄努力。現在好大學也開始轉變，開始強調學生的“動手能力”和“項目經歷”。如果研究生面試不再僅僅看你的保研積分，而是問你：“過去四年里你對這個專業方向有什么獨立的思考？你做過什么能突破現有認知的項目？”如果你能帶著用 AI 輔助完成的優秀作品去面試，結果完全不同。

像麻省理工學院錄取學生，他們對那種充滿“中國特色”的“打勾式”履歷（為了升學去湊滿各項社會實踐、比賽經歷）不屑一顧。他們看重的是：你是否在一個很長的時間段內，發自內心地熱愛一件事，并為之付出了深度的努力？

機會只留給有準備的人。找到你的熱情所在，利用 AI 工具為你賦能，不要等待天上掉餡餅。