斯坦福AI时代:我的同学,ChatGPT
ChatGPT 降临那天起,变革速度令人瞠目结舌。一位朋友发来 OpenAI 最新演示预览链接:“你看了吗?简直疯了。” 我们随便输入搞笑指令,看着 ChatGPT 用 “40 年代黑帮电影里语速飞快的聪明人” 风格讲解冒泡排序算法,兴奋不已。“太强了,真的太强了”,我给朋友发消息。可我们都没意识到,这标志着 AI 从一项技术,正式变成一款全民产品。
学生或许是最早大规模使用者。毕竟,这是拿 A 最快的捷径。我上 CS107 时,作弊唯一可行的办法是找学长学姐跪求难题答案,别无选择,必须投入大量精力。即便拿到答案,我认识的作弊学生也要花数小时修改代码,避免被抓。
那时公然作弊的人还很少。可一个月后,任何学生都能在宿舍里对着聊天机器人输入指令,无脑照搬结果。“我记得第一次用的时候,瞬间充满负罪感”,一位朋友最近告诉我,“现在,这太正常了。”
任何一堂课上,似乎一半笔记本都开着 ChatGPT 或 Claude。起初,折腾模型只是极客的消遣;炫耀自己提前拿到新一代大模型内测资格,是一种身份象征,众人纷纷跪求邀请码体验。短短几年间,AI 已成为生活常态。“我们现在聊的全是这个”,我的古希腊艺术史教授最近感慨道。
2026 年 4 月,监考政策终于落地。因为 AI,我们大多数人现在考试只能用蓝皮书手写答案,如同一个世纪前的学生,在严密监视下奋笔疾书。与此同时,我们始终在好奇:接下来还会发生什么。
许多学生将大模型视为就业威胁。机器的编码能力已强到初级工程师无法匹敌。如今的斯坦福计算机学位,与我们刚入学时的含金量天差地别 ——不再能保底拿到初级岗位。
但对那些愿意创办带 “AI” 名头公司的人来说,这是一条几乎稳赚的财富之路。我大一刚开学时成立的 Perplexity,就是典型的包装型初创公司—— 自己没有专属 AI 技术,只是把现有模型换种形式重新包装。它是一款搜索工具,每多一个用户查询就多一笔亏损。2024 年 4 月,其估值达 10 亿美元;两个月后翻三倍;2025 年 5 月以 140 亿美元估值融资,7 月涨至 180 亿,9 月达 200 亿。
硅谷的金钱已变成一场毫无意义的数字游戏,人们以惊人随意的态度谈论巨额估值。这加剧了斯坦福学生对科技与财富的漩涡式狂热:如果室友能辍学创办估值九位数公司,你为什么不能分一杯羹?当身边人似乎都在暴富,为何还要全身心做学生?大二某天,我和一位熟人在宿舍公共休息室写作业,她随口说:“我上周在拉斯维加斯买了套房,避税挺好。” 听到这种话,你很难再戴上耳机安心刷题。
然而,这些眼下赚得盆满钵满的斯坦福辍学生,所研发的技术,往往正在让昔日同窗的处境变得更糟。
新兴研究已证实多数人直观感受到的事实:依赖 AI 完成认知任务,会削弱自身智力与韧性。职场使用是一回事,但在课堂上,攻克难题本身就是学习的意义。机器人当然能轻松举起 600 磅,但对想健身的我毫无帮助。教育中的思维训练亦是如此。可对学生讲这些,就像说 “多吃蔬菜”“睡够八小时” 一样刺耳,听起来像说教。
即便身处硅谷科技乌托邦核心,大多数人也心知肚明:我们的科技对人有害,至少可能有害。AI 通常能大幅提升效率,可朋友们越来越用成瘾形容短视频与 AI 聊天。这种依赖已深入骨髓,塑造着我们这代人的性格。我们是数字一代,对虚拟世界的依恋日益加深。
AI 背后的技术精妙至极。早在大模型还只是研究实验、尚未支撑美国经济时,我和朋友们就兴奋不已。我还记得曾向已故祖父解释,对 AI 至关重要的反向传播技术,源自试图量化证明弗洛伊德 “心理能量流动” 理论的尝试。我想我并没说服祖父关心这个,但对我而言,AI 的发展是人类智慧的巅峰,我迫不及待点开别人发来的 arXiv 论文链接,研读最新研究成果。模型的输出远不如它的设计原理重要。
如今,一切截然相反。AI 变成人们真实依赖的工具,企业对其设计却愈发不透明。大家在乎的只是上课路上把材料发给 ChatGPT,立刻拿到摘要。多数学生直接把 OpenAI 模型叫作 **“Chat”**,像称呼熟人一样,一天内反复请教,让它帮忙给暧昧对象发消息,在咖啡店排队时自信复述 AI 编造的错误结论。多年来,网络主播一直用 “Chat” 称呼观众,让网友帮自己做游戏决策。现在学生用同一个词称呼 AI,再恰当不过:一个只在网上相识的无名无姓陌生人,与一个统计模型构成的近似存在,究竟有什么区别?
互联网已让我们在空前紧密联结的同时,变得空前孤独。而 AI,让我们彻底剔除了人际互动中的人性部分。
[物价飞涨的时候 这样省钱购物很爽]
还没人说话啊,我想来说几句
学生或许是最早大规模使用者。毕竟,这是拿 A 最快的捷径。我上 CS107 时,作弊唯一可行的办法是找学长学姐跪求难题答案,别无选择,必须投入大量精力。即便拿到答案,我认识的作弊学生也要花数小时修改代码,避免被抓。
那时公然作弊的人还很少。可一个月后,任何学生都能在宿舍里对着聊天机器人输入指令,无脑照搬结果。“我记得第一次用的时候,瞬间充满负罪感”,一位朋友最近告诉我,“现在,这太正常了。”
任何一堂课上,似乎一半笔记本都开着 ChatGPT 或 Claude。起初,折腾模型只是极客的消遣;炫耀自己提前拿到新一代大模型内测资格,是一种身份象征,众人纷纷跪求邀请码体验。短短几年间,AI 已成为生活常态。“我们现在聊的全是这个”,我的古希腊艺术史教授最近感慨道。
2026 年 4 月,监考政策终于落地。因为 AI,我们大多数人现在考试只能用蓝皮书手写答案,如同一个世纪前的学生,在严密监视下奋笔疾书。与此同时,我们始终在好奇:接下来还会发生什么。
许多学生将大模型视为就业威胁。机器的编码能力已强到初级工程师无法匹敌。如今的斯坦福计算机学位,与我们刚入学时的含金量天差地别 ——不再能保底拿到初级岗位。
但对那些愿意创办带 “AI” 名头公司的人来说,这是一条几乎稳赚的财富之路。我大一刚开学时成立的 Perplexity,就是典型的包装型初创公司—— 自己没有专属 AI 技术,只是把现有模型换种形式重新包装。它是一款搜索工具,每多一个用户查询就多一笔亏损。2024 年 4 月,其估值达 10 亿美元;两个月后翻三倍;2025 年 5 月以 140 亿美元估值融资,7 月涨至 180 亿,9 月达 200 亿。
硅谷的金钱已变成一场毫无意义的数字游戏,人们以惊人随意的态度谈论巨额估值。这加剧了斯坦福学生对科技与财富的漩涡式狂热:如果室友能辍学创办估值九位数公司,你为什么不能分一杯羹?当身边人似乎都在暴富,为何还要全身心做学生?大二某天,我和一位熟人在宿舍公共休息室写作业,她随口说:“我上周在拉斯维加斯买了套房,避税挺好。” 听到这种话,你很难再戴上耳机安心刷题。
然而,这些眼下赚得盆满钵满的斯坦福辍学生,所研发的技术,往往正在让昔日同窗的处境变得更糟。
新兴研究已证实多数人直观感受到的事实:依赖 AI 完成认知任务,会削弱自身智力与韧性。职场使用是一回事,但在课堂上,攻克难题本身就是学习的意义。机器人当然能轻松举起 600 磅,但对想健身的我毫无帮助。教育中的思维训练亦是如此。可对学生讲这些,就像说 “多吃蔬菜”“睡够八小时” 一样刺耳,听起来像说教。
即便身处硅谷科技乌托邦核心,大多数人也心知肚明:我们的科技对人有害,至少可能有害。AI 通常能大幅提升效率,可朋友们越来越用成瘾形容短视频与 AI 聊天。这种依赖已深入骨髓,塑造着我们这代人的性格。我们是数字一代,对虚拟世界的依恋日益加深。
AI 背后的技术精妙至极。早在大模型还只是研究实验、尚未支撑美国经济时,我和朋友们就兴奋不已。我还记得曾向已故祖父解释,对 AI 至关重要的反向传播技术,源自试图量化证明弗洛伊德 “心理能量流动” 理论的尝试。我想我并没说服祖父关心这个,但对我而言,AI 的发展是人类智慧的巅峰,我迫不及待点开别人发来的 arXiv 论文链接,研读最新研究成果。模型的输出远不如它的设计原理重要。
如今,一切截然相反。AI 变成人们真实依赖的工具,企业对其设计却愈发不透明。大家在乎的只是上课路上把材料发给 ChatGPT,立刻拿到摘要。多数学生直接把 OpenAI 模型叫作 **“Chat”**,像称呼熟人一样,一天内反复请教,让它帮忙给暧昧对象发消息,在咖啡店排队时自信复述 AI 编造的错误结论。多年来,网络主播一直用 “Chat” 称呼观众,让网友帮自己做游戏决策。现在学生用同一个词称呼 AI,再恰当不过:一个只在网上相识的无名无姓陌生人,与一个统计模型构成的近似存在,究竟有什么区别?
互联网已让我们在空前紧密联结的同时,变得空前孤独。而 AI,让我们彻底剔除了人际互动中的人性部分。
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