被AI改变的课堂
ChatGPT 出现的时候我刚上大一。我读的是电子信息专业。入学时，AI 连一个稍微复杂一点的微积分题目都算不对；但等我快毕业的时候，它已经能够帮我完成一个制作智能电动牙刷的毕业设计了。
刚上大学时，我也经历过一段都在认真学习的阶段，但只有一个学期。当时我觉得自己已经很努力了，但成绩却还是在中位数偏下一点。
那时候正好赶上最后一轮疫情，学校封校，我们在寝室上了两个月网课。期末考试在线上进行，所有人开着镜头答题，但我知道，镜头下面，不少同学都借助了AI。老师大概也知道会这样，所以期末题比期中难了很多。但结果却有些荒诞：那门课我拿了 A，而且是我从大一到大三唯一一门 A。
《爱你》剧照
这件事给我带来的不是单纯的侥幸和开心，而是巨大的冲击。我来自一所普通高中。初中之前，我在班上一直是个“小透明”。因为个子矮，小时候还被校园霸凌了挺长一段时间。直到初中有一次考试，我考进了年级前十，大家突然不再欺负我了，甚至有同学开始主动找我说话。到了高中，因为我肯熬夜、肯刷题，成绩一直保持在年级前几名，最后考进了上海最好的几所大学之一。
可以说，我很依赖这样一套流程：先获取知识，总结方法，再通过刷题练习，最后在考试里拿到一个很高的成绩。而且，我发自内心地觉得，应试教育给我的帮助非常大。它帮我确立了自己的存在感，让我获得更好的人缘、爱情、老师的认可，甚至一些“睁一只眼闭一只眼”的宽容；家长也因此给了我更大的自由度。我对未来生活的想象，对“我以后应该还能更好”的信心，其实都和这套逻辑牢牢地绑在一起。但那场线上考试，一下子把这套东西都打破了。
这件事也让我更多的尝试使用AI。最开始，我只能用 AI搞定日常作业。一些复杂的项目它还做不了。比如当时我们的期末作业是做一个推箱子的小游戏，那时候的 AI 还没法完成。
《Hacks》剧照
但变化非常快。大二开始，我开了 GPT Plus。每个月花一点钱，就能拥有一个全知全能、永远在线的作业帮手。我上过一门文科课程，老师会查“AI 率”。但到了计算机专业的课程里，人写的和 AI 写的作业都是一样的。
我的上课方式也逐渐变了：第一节课认真听一下考试时间、各项成绩的占比，后面就不怎么学了。到了考试前，我会把幻灯片和考题丢给ChatGPT，让它帮我列出需要速记的知识点，再通宵死记硬背一下。
我印象特别深的是一门数据结构实验课。以前没有 AI 的时候，我们几个组员经常一起去实验室调代码，一个 bug 能找半天。到了大四，我们上了同一门课的进阶版。实验内容更复杂、数据更多，但我可以直接把老师发的作业要求丢给 AI，哪怕不给它什么专业指导，它也能把代码生成出来。
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其实，老师不是不知道我们在用AI。这门课最后要找助教验收。助教看我们跑出来的结果是对的，就会问几个问题。比如让我们指出某一个循环在哪一部分。但因为代码是 AI 生成的，我们几个人找了很久才找到。但助教也没有说什么，因为他知道，大部分同学都在用 AI 完成作业。
而且，面对这种情况，老师也不可能不断提高所有作业和实验的难度，因为每个学生手里的 AI 水平不一样。我买了 Claude、ChatGPT 和 Gemini 的会员，因为它们擅长解决不同的任务。还有更强的人，会在本地部署 AI、烧 token。但也有一部分同学不愿意给国外的大模型付费，只会用 DeepSeek 或者千问。
当时，很多老师只能依赖闭卷考试。但闭卷考试能考察的东西又非常有限，因为不可能让我们在有限的时间里手写几百行代码。最后老师只能考概念题和选择题，或者给一段代码，让我们判断哪里出了问题。这种题目只需要考前突击一下就行。而且考试在只在总成绩中占一部分比例。即使我考试只能考 50 分，但其他作业和项目都可以借助 AI 做到满分，最后这门课的总成绩可能还是优秀的。
AI写作业一定是坏事吗？
这些年下来，我感到AI对大学学习的影响在不断加深。
我申请研究生的时候，需要在美国一所大学上一门叫“领导力”的先修课。每周老师都会让我们看一个大约一小时的英文演讲，然后围绕一个主题，比如“领导是否应该强势”，结合自己的经历，写两千字左右的评论。
《Normal People》剧照
有一周，老师突然群发了一封很长的邮件，说上一周大家交上来的作业里有很重的 AI 痕迹。她说会重新把所有文章送去检测，也会单独联系她怀疑使用了 AI 的同学。她还说，用了 AI 的学生最好主动联系她，否则一旦查出来，全部按零分处理。当时，全班几乎所有用过 AI 的人都慌了。我有一个同学就收到了老师的邮件，要求他提交一份说明，解释自己的写作过程，证明自己没有使用 AI。最后，那些被老师找到的人几乎都拿了零分。
我的作业呢，不仅没有收到质疑，反而收到了老师的表扬。老师在邮件里说，在大家越来越依赖 AI 的情况下，还有一些同学能够坚持独立思考，让她觉得很欣慰。
说实话，我当时忍不住笑了，因为我明明用了 AI，而且用了很多。我甚至还有一点骄傲，觉得那些被抓到的人，连 AI 都用不明白，那确实应该被扣分。
《无耻之徒》剧照
事实上，我一套完成这门课作业的流程：我会先把视频转成文字稿，交给 Gemini 总结内容；再告诉它这周的问题是什么，也把我自己的经历和观点告诉它，让它帮我组织成文章。大部分人做到这里，可能就直接交了。但我还会再把文章交给 ChatGPT，让它分析这篇文章有哪些地方AI的痕迹过重，然后告诉它我自己的表达习惯，让它继续替换和迭代。
我认为，班上大部分同学应该都用了 AI。区别可能只是一部分人用得更高级，或者说融入了更多自己的思考。比如，我看过班里另一个女生的满分作业，这是全班唯一一份比我得分更高的作业，里面完全没有 AI 的使用痕迹。她后来主动告诉我，她确实也用了 AI，也担心被发现，但她并不是让 AI 替她想，而是自己先提供了大量真实经历和观点，再让 AI 把这些东西串成一篇文章。
我当时看她的文章就觉得很惊艳，确实比我见到的其他同学的作业都强。但她比我强的地方，不在于用了一个更厉害的模型，而是她自己给 AI 的素材更真实、也更丰富。我论述时每段可能只能提供一两个例子，而她每一段都跟着五六个例子，每个例子后面都有很个人化的思考。比如讨论男性和女性领导者在决策上的差异。我的AI 可能会直接举历史人物，分析某个男总统和女总统分别做过什么。但她当过学校的学生会主席，就可以直接写，上一任学生会长是男生，这一任是她自己，所以她们采取了哪些不同的做法。这些东西是编不出来的。
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我觉得这种使用无疑属于提高写作效率、甚至帮助表达创新的工具使用，大学里应该被允许甚至鼓励。老师真正应该考察的，可能不是一篇文章有没有 AI 参与，而是核心观点、材料和判断是不是学生自己的，以及学生能不能解释自己为什么这样写、为什么接受 AI 给出的修改。
而且我觉得，AI时代，大学的课程也需要迭代。如果它真的想让学生学习管理学和领导力，或者让学生写出一篇有比较深刻洞见的文章，也许就不应该采用这么繁琐的方式：让我们先看一个小时的演讲，再去总结知识点。我还得先把演讲转成文字稿，再重新看一遍。对我来说，这只是在增加劳动量。我觉得有这种心态的同学不在少数，在我上过的很多文科课上，真正活跃、会回答老师问题的可能只有一两个同学，另外三十个人更多只是为了拿学分、完成任务。
无论从客观还是主观上，我都觉得做出调整的不应该只是学生。因为学生就是要追求更高的绩点。如果我不用 AI，完全靠自己的思考和文笔写作业，我肯定考不过那些会用 AI 的人。
大学到底在训练什么？
大二下学期的时候，我突然意识到，我现在的学习已经不像一个正常大学生的学习流程了，也和我高中时刷题的方式完全不同：很多课程我没有认真听，作业和项目都会让 AI 做。考试之前，我永远拖到最后一刻，才开始看 AI 给我总结的内容。一学期结束，考试可以应付，但我回头发现自己好像什么都没有真正学到，那种困惑和迷茫就会像潮水一样反扑回来。
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我当然也想过补救，重新学代码，重新啃基础课。但就像坐过电梯的人，很难再愿意爬楼梯了，我很难坚持下去。
而且，我也不知道使用 AI 的边界究竟在哪里。我一方面觉得，人工智能已经改变了我们专业的学习逻辑。很多非常基础的东西，好像没有必要再自己做，因为未来可能也不会要求你从头写最基础的 C++ 或 Python 代码。另一方面，我也意识到，如果不学这些基础，又没有办法掌握更高阶的知识。比如我学习数据结构的时候，我不知道到底应该从哪个模块开始使用 AI。如果完全不用 AI，课程难度可能会随着 AI 的发展越来越高，我担心我应付不了作业和考试；但如果从某一块开始依赖 AI，是不是又意味着我在这一块的实际能力就受到了削弱？我不知道该如何取舍和平衡。
今年 1 月份的一次实习证实了我的这种担忧。公司第一天就发给我一本芯片开发的操作手册，让我学习里面的芯片语言。他们使用的是一套比学校更专业的软件。软件本身我认识，但我看不懂里面每一条线路代表什么，每一个模块的功能是什么。我整整花了五天，才基本看懂那本手册。但如果我大三那门关于芯片语言的课程认真学了，我可能第一天就能开始使用这个软件。
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我知道，如果继续留在电子信息或者计算机这个方向，我迟早会露馅。研究生导师或者公司的任务只会越来越具体，他们会随时问我：“这里为什么这样设计？”“如果增加一个需求，你准备怎么改？”这些问题不可能每一次都等我打开电脑，再去问 AI。一旦回答不出来，别人自然会怀疑我的专业能力。
我的内心也开始涌现出更多的疑问。那时候，我的恋爱也遭受了一些挫折。有女朋友的时候，我有时会觉得，自己是不是可以在学习上偷一点懒，反正已经有人爱我了。但分手以后，我突然发现自己好像什么都没有，于是产生了一种不知道自己到底是谁的空虚感。
有时候我也觉得，我的本科四年并不是被 AI 毁了，AI 只是把大学原来的一些问题照了出来。首先，很多作业可能本来就是格式化劳动。比如过去老师布置一篇报告，默认你要花几个小时搜资料、组织语言、排版、检查语法。但现在这些流程十分钟内就可以完成，难度高一点，就用AI里“深度研究”的功能就行了。所以我产生了很多疑问：如果大学里的这些任务这么容易被替代，它过去到底是在训练什么？而且，很多时候，是我先产生了“只要能完成任务就行”的心态，AI 只是把这种选择变得前所未有地容易。所以，我想要知道，当工具已经可以替你绕过学习过程时，一个学生为什么还要主动选择那条更慢、更痛苦的路？大学又该怎样让这条路重新变得有必要？
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我也开始怀疑自己的专业。四年前，计算机专业还很受欢迎。我身边差不多一半的同学都是奔着计算机去的，因为觉得好找工作。但现在，我也不知道自己的领域里，未来究竟哪些职业会被替代。码农、建模、经济分析、动画制作、设计，感觉每个方向都在被 AI 颠覆。我不知道，人掌握的知识，以后在具体岗位里会怎么发挥作用。
离不开的工具
后来我越来越确定，自己不会继续走电子信息这条路了。我已经申请了美国一所大学的研究生项目，准备转到管理学方向——这个专业也是 AI 推荐给我的。当时，我给它提的要求很直接：希望轻松一点，专业度不要太高，而且不要编程。因为我确实担心自己在专业能力上露馅。同时，我也更希望以后做一些和人打交道的工作。在这些工作里，我觉得 AI 更多只是提高我的效率，不会直接影响我的“真才实学”。
做出这个决定以后，我没有以前那么焦虑了。
回看大学四年，我收获了什么呢？我想，相比单纯学习知识，我现在更愿意把大学理解成一个寻找自我，找到自己真正喜欢什么、未来想做什么的探索阶段。在这个意义上，我觉得自己还是达到了想要的目标。
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不得不说，在这个过程里，AI帮了我很多。它让我发现自己其实有很多兴趣爱好，它还可以帮我跨领域地把这些兴趣实现出来。比如我很喜欢看各种插画和动漫，但自己画不出想要的形象。但 Stable Diffusion （一款开源的文本生成图像AI模型）出现以后，我就可以把小说里的男女主角画出来。
大学期间，我还是一个游戏视频博主。以前，我只能剪别人的素材，但现在我可以用AI生成自己想要的画面。特别是当我用 AI 做出一个十五秒左右的短片，里面的素材和点子都是我自己想的时候，我真的很开心。就像小时候拼乐高。以前我是按照说明书搭三艘海盗船。现在我可以把它们拆掉，再用这些积木自己拼一艘更大的海盗船。
我甚至也觉得，像那门“领导力”课程上的读后感，在 AI 的辅助下，我未必什么都没有学到。它有时反而会提供一些新的思路，让我换一个角度去看某件事情。当然，这建立在我自己愿意思考的前提下。如果全部交给 AI，只让它直接写一篇读后感，那可能确实不会有什么提升。
生活上也是。我一直比较容易失眠，也经历过一段精神状态特别差的时候。尤其是大三、大四，分手以后，我睡不着的时候就会跟 AI 聊天。Claude 曾经跟我说，我不能总是自我批评，比如不断说自己敏感、懒惰和内耗。它说，如果它认可我的自我批评，相当于认可了我对自己的总结；但如果它不认可，又只是在安慰我。所以这种不断给自己下定义的表达方式，本身可能不利于成长。它告诉我，人其实是很多变的。比起一直纠结“我是一个什么样的人”，更重要的是去想，当下具体应该做什么。
可以说，我最痛苦的两年，是 AI 陪着我完成了向内探索的过程。现在的我，已经不像当时那么悲观了。我开始意识到，我广泛的兴趣，还有我的敏感，也可能是我的优势。只是在当时，我身处一个比较单一的评价体系里，所以会特别忧虑自己的专业能力。
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