Roy Lee 是哥伦比亚大学的学生, 按他自己的说法, 入学后几乎每一项作业都靠 AI 完成, 论文八成由 ChatGPT 生成, 他再掺进两成"人味"。学校因为他做了一个远程面试作弊工具给了他留校察看, 他随后离开学校全职创业, 新产品的口号是让你几乎在一切事情上作弊, 上线不久就拿到数百万美元融资。
这是《纽约》杂志一篇长报道的主角。文章的判断比这个故事更冷: Lee 没那么特殊。2023 年初一项对上千名大学生的调查里, 近九成受访者已经用 ChatGPT 做过作业; ChatGPT 的访问量随学期开始上涨、随暑假回落, 这种行为数据比任何问卷都诚实。教授们的防线逐层失守: 自信能认出 AI 文风的, 被研究打脸, 全 AI 论文绝大多数没被识破; 求助检测器的, 眼看着检测器把《创世记》判成九成以上 AI 生成。最讽刺的细节属于一个自称反对作弊的学生, 她用 AI 一步步写完了论文, 主题恰好是批判教育学。
文章最有分量的一步是把病根从学生身上挪开: 当大学早已被看作用高学费换文凭和高薪的交易, AI 只是把交易成本降到了零。它暴露腐烂, 并没有制造腐烂。
读的时候我一直在对照国内。同样的事在中文校园里也在发生, 课程论文和毕业论文用 AI 起草早已是公开的秘密, 各类"降 AI 率"服务在电商平台明码标价, 这一层两边没有区别。区别在考核结构: 国内高校闭卷考试的比重高得多, 论文型作业占比小, AI 的暴露面反而没那么大。美国教授现在讨论回归手写蓝皮本考试, 某种意义上是在补我们一直没丢掉的东西。
但心态层面, 两边惊人一致。“上岸"这个词在中文互联网流行了这么多年, 说明把教育当交易在这里同样是主流感受。当一个过程被普遍认为只剩下换取凭证的功能, 跳过它就成了理性选择, 追责个人的道德没有多大意义。
真正让我停下来的是认知代价那部分。学生失去的东西用分数衡量不出来: 从空白页挣扎到成稿的过程本身在塑造思维, 过程被跳过之后, 交付物再漂亮也和自己无关。
如果你交的是 AI 的活儿, 那你和一个 AI 引擎的人肉助理没有任何区别, 而这样的你极易被替换。
出自原文受访者、伯克利讲师 Lakshya Jain
这句话对职场人的适用程度一点不比对学生低。我给自己留下的结论是一条判断标准: 一项技能值不值得继续用笨办法练, 看它是否属于"结构化逆境”, 也就是那种专门锻炼你处理混乱能力的困难。写作是, 调试代码的过程是, 从头读完一本难书也是。这类过程被跳过的那一刻, 损伤就已经发生, 和检测器抓不抓得到没有关系。
原文: Everyone Is Cheating Their Way Through College, 作者 James D. Walsh, New York Magazine, 发布于 2025-05