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斯坦福AI時代:我的同學,ChatGPT
斯坦福AI時代:我的同學,ChatGPT斯坦福AI時代:我的同學,ChatGPT
ChatGPT 降臨那天起，變革速度令人瞠目結舌。壹位朋友發來 OpenAI 最新演示預覽鏈接：“你看了嗎？簡直瘋了。” 我們隨便輸入搞笑指令，看著 ChatGPT 用 “40 年代黑幫電影裡語速飛快的聰明人” 風格講解冒泡排序算法，興奮不已。“太強了，真的太強了”，我給朋友發消息。可我們都沒意識到，這標志著 AI 從壹項技術，正式變成壹款全民產品。
學生或許是最早大規模使用者。畢竟，這是拿 A 最快的捷徑。我上 CS107 時，作弊唯壹可行的辦法是找學長學姐跪求難題答案，別無選擇，必須投入大量精力。即便拿到答案，我認識的作弊學生也要花數小時修改代碼，避免被抓。
那時公然作弊的人還很少。可壹個月後，任何學生都能在宿舍裡對著聊天機器人輸入指令，無腦照搬結果。“我記得第壹次用的時候，瞬間充滿負罪感”，壹位朋友最近告訴我，“現在，這太正常了。”
任何壹堂課上，似乎壹半筆記本都開著 ChatGPT 或 Claude。起初，折騰模型只是極客的消遣；炫耀自己提前拿到新壹代大模型內測資格，是壹種身份象征，眾人紛紛跪求邀請碼體驗。短短幾年間，AI 已成為生活常態。“我們現在聊的全是這個”，我的古希臘藝術史教授最近感慨道。
2026 年 4 月，監考政策終於落地。因為 AI，我們大多數人現在考試只能用藍皮書手寫答案，如同壹個世紀前的學生，在嚴密監視下奮筆疾書。與此同時，我們始終在好奇：接下來還會發生什麼。
許多學生將大模型視為就業威脅。機器的編碼能力已強到初級工程師無法匹敵。如今的斯坦福計算機學位，與我們剛入學時的含金量天差地別 ——不再能保底拿到初級崗位。
但對那些願意創辦帶 “AI” 名頭公司的人來說，這是壹條幾乎穩賺的財富之路。我大壹剛開學時成立的 Perplexity，就是典型的包裝型初創公司—— 自己沒有專屬 AI 技術，只是把現有模型換種形式重新包裝。它是壹款搜索工具，每多壹個用戶查詢就多壹筆虧損。2024 年 4 月，其估值達 10 億美元；兩個月後翻叁倍；2025 年 5 月以 140 億美元估值融資，7 月漲至 180 億，9 月達 200 億。
硅谷的金錢已變成壹場毫無意義的數字游戲，人們以驚人隨意的態度談論巨額估值。這加劇了斯坦福學生對科技與財富的漩渦式狂熱：如果室友能輟學創辦估值九位數公司，你為什麼不能分壹杯羹？當身邊人似乎都在暴富，為何還要全身心做學生？大贰某天，我和壹位熟人在宿舍公共休息室寫作業，她隨口說：“我上周在拉斯維加斯買了套房，避稅挺好。” 聽到這種話，你很難再戴上耳機安心刷題。
然而，這些眼下賺得盆滿缽滿的斯坦福輟學生，所研發的技術，往往正在讓昔日同窗的處境變得更糟。
新興研究已證實多數人直觀感受到的事實：依賴 AI 完成認知任務，會削弱自身智力與韌性。職場使用是壹回事，但在課堂上，攻克難題本身就是學習的意義。機器人當然能輕松舉起 600 磅，但對想健身的我毫無幫助。教育中的思維訓練亦是如此。可對學生講這些，就像說 “多吃蔬菜”“睡夠八小時” 壹樣刺耳，聽起來像說教。
即便身處硅谷科技烏托邦核心，大多數人也心知肚明：我們的科技對人有害，至少可能有害。AI 通常能大幅提升效率，可朋友們越來越用成癮形容短視頻與 AI 聊天。這種依賴已深入骨髓，塑造著我們這代人的性格。我們是數字壹代，對虛擬世界的依戀日益加深。
AI 背後的技術精妙至極。早在大模型還只是研究實驗、尚未支撐美國經濟時，我和朋友們就興奮不已。我還記得曾向已故祖父解釋，對 AI 至關重要的反向傳播技術，源自試圖量化證明弗洛伊德 “心理能量流動” 理論的嘗試。我想我並沒說服祖父關心這個，但對我而言，AI 的發展是人類智慧的巔峰，我迫不及待點開別人發來的 arXiv 論文鏈接，研讀最新研究成果。模型的輸出遠不如它的設計原理重要。
如今，壹切截然相反。AI 變成人們真實依賴的工具，企業對其設計卻愈發不透明。大家在乎的只是上課路上把材料發給 ChatGPT，立刻拿到摘要。多數學生直接把 OpenAI 模型叫作 **“Chat”**，像稱呼熟人壹樣，壹天內反復請教，讓它幫忙給曖昧對象發消息，在咖啡店排隊時自信復述 AI 編造的錯誤結論。多年來，網絡主播壹直用 “Chat” 稱呼觀眾，讓網友幫自己做游戲決策。現在學生用同壹個詞稱呼 AI，再恰當不過：壹個只在網上相識的無名無姓陌生人，與壹個統計模型構成的近似存在，究竟有什麼區別？
互聯網已讓我們在空前緊密聯結的同時，變得空前孤獨。而 AI，讓我們徹底剔除了人際互動中的人性部分。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
學生或許是最早大規模使用者。畢竟，這是拿 A 最快的捷徑。我上 CS107 時，作弊唯壹可行的辦法是找學長學姐跪求難題答案，別無選擇，必須投入大量精力。即便拿到答案，我認識的作弊學生也要花數小時修改代碼，避免被抓。
那時公然作弊的人還很少。可壹個月後，任何學生都能在宿舍裡對著聊天機器人輸入指令，無腦照搬結果。“我記得第壹次用的時候，瞬間充滿負罪感”，壹位朋友最近告訴我，“現在，這太正常了。”
任何壹堂課上，似乎壹半筆記本都開著 ChatGPT 或 Claude。起初，折騰模型只是極客的消遣；炫耀自己提前拿到新壹代大模型內測資格，是壹種身份象征，眾人紛紛跪求邀請碼體驗。短短幾年間，AI 已成為生活常態。“我們現在聊的全是這個”，我的古希臘藝術史教授最近感慨道。
2026 年 4 月，監考政策終於落地。因為 AI，我們大多數人現在考試只能用藍皮書手寫答案，如同壹個世紀前的學生，在嚴密監視下奮筆疾書。與此同時，我們始終在好奇：接下來還會發生什麼。
許多學生將大模型視為就業威脅。機器的編碼能力已強到初級工程師無法匹敵。如今的斯坦福計算機學位，與我們剛入學時的含金量天差地別 ——不再能保底拿到初級崗位。
但對那些願意創辦帶 “AI” 名頭公司的人來說，這是壹條幾乎穩賺的財富之路。我大壹剛開學時成立的 Perplexity，就是典型的包裝型初創公司—— 自己沒有專屬 AI 技術，只是把現有模型換種形式重新包裝。它是壹款搜索工具，每多壹個用戶查詢就多壹筆虧損。2024 年 4 月，其估值達 10 億美元；兩個月後翻叁倍；2025 年 5 月以 140 億美元估值融資，7 月漲至 180 億，9 月達 200 億。
硅谷的金錢已變成壹場毫無意義的數字游戲，人們以驚人隨意的態度談論巨額估值。這加劇了斯坦福學生對科技與財富的漩渦式狂熱：如果室友能輟學創辦估值九位數公司，你為什麼不能分壹杯羹？當身邊人似乎都在暴富，為何還要全身心做學生？大贰某天，我和壹位熟人在宿舍公共休息室寫作業，她隨口說：“我上周在拉斯維加斯買了套房，避稅挺好。” 聽到這種話，你很難再戴上耳機安心刷題。
然而，這些眼下賺得盆滿缽滿的斯坦福輟學生，所研發的技術，往往正在讓昔日同窗的處境變得更糟。
新興研究已證實多數人直觀感受到的事實：依賴 AI 完成認知任務，會削弱自身智力與韌性。職場使用是壹回事，但在課堂上，攻克難題本身就是學習的意義。機器人當然能輕松舉起 600 磅，但對想健身的我毫無幫助。教育中的思維訓練亦是如此。可對學生講這些，就像說 “多吃蔬菜”“睡夠八小時” 壹樣刺耳，聽起來像說教。
即便身處硅谷科技烏托邦核心，大多數人也心知肚明：我們的科技對人有害，至少可能有害。AI 通常能大幅提升效率，可朋友們越來越用成癮形容短視頻與 AI 聊天。這種依賴已深入骨髓，塑造著我們這代人的性格。我們是數字壹代，對虛擬世界的依戀日益加深。
AI 背後的技術精妙至極。早在大模型還只是研究實驗、尚未支撐美國經濟時，我和朋友們就興奮不已。我還記得曾向已故祖父解釋，對 AI 至關重要的反向傳播技術，源自試圖量化證明弗洛伊德 “心理能量流動” 理論的嘗試。我想我並沒說服祖父關心這個，但對我而言，AI 的發展是人類智慧的巔峰，我迫不及待點開別人發來的 arXiv 論文鏈接，研讀最新研究成果。模型的輸出遠不如它的設計原理重要。
如今，壹切截然相反。AI 變成人們真實依賴的工具，企業對其設計卻愈發不透明。大家在乎的只是上課路上把材料發給 ChatGPT，立刻拿到摘要。多數學生直接把 OpenAI 模型叫作 **“Chat”**，像稱呼熟人壹樣，壹天內反復請教，讓它幫忙給曖昧對象發消息，在咖啡店排隊時自信復述 AI 編造的錯誤結論。多年來，網絡主播壹直用 “Chat” 稱呼觀眾，讓網友幫自己做游戲決策。現在學生用同壹個詞稱呼 AI，再恰當不過：壹個只在網上相識的無名無姓陌生人，與壹個統計模型構成的近似存在，究竟有什麼區別？
互聯網已讓我們在空前緊密聯結的同時，變得空前孤獨。而 AI，讓我們徹底剔除了人際互動中的人性部分。
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