“美国的高等教育就是个笑话！”

还记得RoyLee小哥吗，他曾因为公开自己全程使用AI“作弊”通过了亚马逊的笔试，而被哥伦比亚大学开除。

RoyLee最开始出圈的产品，帮助程序员作弊算法问题

当然，小哥并没有气馁，立马转身创业开办了Cluely公司，专门教人“在所有事情上作弊”，还收到了530万美元的天使投资。

这一次，RoyLee准备加倍押注这个趋势：不仅是找工作，美国大学也要“完蛋”了！

在通过AI作弊获取Offer后，大家开始通过ChatGPT“作弊”混过大学。

“大学的唯一作用只剩下找到自己的合伙人和妻子”，Lee表示，只有离开大学，你的生活才算真正开始。

在最新的一次采访中，JamesWalsh借用Lee的故事开头，讲述了当下美国大学正在如何被ChatGPT“攻破”。

不论是美国的大学生还是高中生，没有人可以拒绝ChatGPT。

“有了ChatGPT，我可以用2小时完成一篇过去需要12小时的论文”；

“谁又能抵挡住这种看似毫无后果，让每项作业都变得更简单的工具呢？”

“我在课堂上看到几乎所有其他学生的笔记本电脑都开着ChatGPT”。

新生们和老生们都表示自己已经对ChatGPT上瘾，就像对TikTok、Instagram和Snapchat上瘾一样，老师们却感觉很绝望。

大学毕业的“文盲们”

TroyJollimore是一位诗人、哲学家，也是加州州立大学奇科分校的伦理学教授。

在过去两年的大部分时间里，他一直在批改由AI生成的论文，这让他感觉很痛苦，很担忧。

大量的学生将从大学毕业，带着学位进入职场，但实际上他们几乎是文盲。

无论从字面意义上来说，还是从对历史一无所知、对自己文化不了解，更别说了解其他文化的角度来看，都是如此。

考虑到大学教育在人生中实际上是一个很短的时间窗口，一大批“文盲们”从大学毕业进入社会这个事实也许比预期来得更快。

另一个数据也能说明问题，已经有大约一半的本科生，从未经历过没有生成式AI的大学生活。

就像我们常说的“数字原住民”，一出生就被各种Led屏幕环绕；而未来的学生们，从高中开始就被“ChatGPT们”包围。

这代表了一整代人的“学习过程”可能遭受了严重破坏。

老师们为了防止学生用AI作弊，尝试了各种应对方法，比如重新使用蓝皮书答题册，或者改用口头考试。

SantaClara大学的科技伦理学者BrianPatrickGreen在第一次尝试ChatGPT后，就立刻停止了布置论文作业。

不到三个月后，他在教授一门名为《伦理与人工智能》的课程时，认为一次简单读书反思写作应该不会导致学生们滥用AI——他觉得没人会用ChatGPT来写一篇个人化的感想。

但其中一位学生交上来的反思却用词僵硬、语气机械，Green一看就知道是AI写的。

没有什么能够阻挡ChatGPT的“入侵”了。

作弊又不是什么新鲜事儿，正如一位学生所说，“天花板已经被打破了”。

被ChatGPT捅破的“天花板”

其实学术作弊一直就有，在OpenAI于2022年11月发布ChatGPT之前，还有很多工具扮演类似的角色。

当时，许多大学生是在远程上完课程的——这意味着几乎没有监督——而且可以轻松使用Chegg和CourseHero等工具。

这些产品对外宣称都是“在线教科书”或“课程资料库”，但实际上都是“作弊神器”。

只需每月支付15.95美元，Chegg就承诺，可在30分钟内、全天候提供作业答案，这些答案来自其聘请的15万名拥有高等学历的专家——大多是印度专家。

在ChatGPT出现前，这个“作弊天花板”确实不是很高，毕竟还需要人类全天候待命，人力成本也不低。

但ChatGPT的出现捅破了这层天花板。和过去的“人”的方式比起来，AI更快、更强、更智能、更能迎合学生的口味。

面对这一局面，学校和管理者们无从下手。

全面禁止ChatGPT几乎不可能。

于是多数高校只能采取临时对策，将这个问题的负担抛给教授们。让教授自行决定是否允许学生使用AI。

一些大学甚至持欢迎态度，与开发商合作，推出自己的聊天机器人来协助学生选课，或开设生成式AI相关的新课程、证书项目和专业。

但规范使用AI的难度依然很大：AI协助的“底线”应该在哪？学生是否可以与AI对话获取写作思路，但不能直接让它撰写内容？

在教授老师们各自苦恼时，学生们也挺苦恼——ChatGPT的能力太强了，远超学生们的实力。

Wendy每次写作文时（每次写作文都会用AI），第一步都会执行一个步骤。

“我会说我是大学一年级学生，在上英语课”。

Wendy解释说，如果不这样进行系统级别的设定，AI会给出非常高阶复杂的写作风格，而那不是她想要的，也不是现阶段她的水平能写出来的——老师们一眼就能看出到底是“谁”写的。

无法被鉴别的“作品”

学生怕ChatGPT的水平太高，无法有效地模仿他们。

但是，老师们又面临另一个问题，ChatGPT的水平太高，有时候AI写的东西，他们无法“鉴别”出来。

很多大学的教授们很自信：我能一眼看出谁的作业是AI写的。

但研究发现事实并非如此。

2024年6月发布的一项研究设立在英国一所大学内，研究人员用虚假的学生身份提交了完全由AI生成的作业，结果是，教授们未能识别出97%的AI写作。

ChatGPT不仅捅穿了作弊的天花板，而且写作风格也和人越来越像。

因此，很多大学开始使用AI检测工具，如Turnitin，这类工具利用AI识别文本中可能存在的AI生成模式。

有学生表示，一些教授被传言设有某种阈值（比如25%），超过这个数值的作业就可能被视为“作弊”。

但是大多数教授已经默认这些AI检测工具并不可靠——人都看不出来，更不想承认人还不如检测工具。

当然，学生们也不都是笨蛋+“文盲”。

有很多简单的方法可以欺骗教授和检测器，在使用AI生成论文后，学生可以用自己的语气重写它或添加拼写错误——换个更容易理解的词，就是洗稿。

或者不用这么“麻烦”，有的学生直接对ChatGPT说，“写得像一个有点傻的大一新生”。

所以你看，还是AI好用，这个要求要是提给人类，或多或少会觉得不舒服，但AI不会。

AI没有情绪，不会疲惫，不会质疑你，也不会对“作弊”这件事露出鄙夷的眼神。

对它来说，一切只是指令和响应。

而有时候，一个人之所以依赖AI到如此地步，不是他懒，而是因为他已经对“美国高校”彻底失望了。

一个被“伤透心”的孩子

让我们回到RoyLee身上。

你会不会好奇，Lee小哥为何对大学教育有这么大的“怨念”？

其实在被哥伦比亚大学开除以前，RoyLee甚至还“上过”哈佛大学——其实是被提前录取，但由于高中阶段“作死”而被哈佛大学取消了资格，由此可见Lee的性格！

Lee出生在韩国，在亚特兰大长大，他的父母经营着一家大学预备咨询公司。

他说，他在高中最后一年的早期被哈佛录取，但在毕业前的一次过夜实地考察中偷偷溜出去，之后被学校停学，哈佛撤回了录取通知。

一年后，他申请了26所学校，但没有一所录取他！

因此，他在社区学院度过了一年，之后转到了哥伦比亚大学。

关于这段曲折的经历，Lee小哥让ChatGPT帮他润色了一下：“将他（RoyLee）曲折的高等教育之路变成了他建立公司的雄心的寓言”。

当他在去年九月作为二年级学生开始在哥伦比亚大学的学习时，他对学术或绩点并不太担心。

“大多数大学作业都可以通过人工智能来完成，而我对此毫无兴趣。”

当其他新生为学校的严格核心课程焦虑时，Lee利用人工智能以“最小的努力”轻松通过。

而剩下的时间促成了他后来的“壮举”：记录了整个面试亚马逊的流程——从OA到最终offer。

“我发布了视频。它开始火了起来”。

当然，结果并不好，哥伦比亚大学开除了他。

后来的故事我们都知道了，Lee退学后筹集到530万美元开始创业，而目的只有一个：“在所有事情上作弊”。

但当作弊成为“默认选项”——不论是伤心的Lee小哥，还是无法拒绝ChatGPT的大学学生们——真正值得追问的不是“谁作弊了”，而是“谁应该为这一切买单”。

这个成本，不只是成绩失真或学术堕落那么简单，更是整个美国高等教育系统在价值定位、激励机制和学生心理健康之间失衡所产生的溢出代价。

谁应该承担这个成本

记录Lee的故事以及讲述ChatGPT如何被学生们用来作弊的文章《大家都在作弊混过大学》目前讨论的热度非常高。

互联网上最有名的“喷子”之一GaryMarcus认为，“大量的学生将从大学毕业，带着学位进入职场，但实际上他们几乎是文盲”可能是这篇文章最正确的结论。

所以，使用ChatGPT作弊这件事要怪罪在学生头上吗？

但是，另一篇帖子提出了不一样的看法，“有人停下来问过为什么学生会作弊吗？”

佛教僧侣在冥想时会作弊吗？艺术家在绘画时会作弊吗？如果真的热爱一件事，比如学习，还会为了“逃避”考试而作弊吗？

这是一个非常触及灵魂的提问。

metaball认为，这篇文章的作者“错误地认为”常春藤盟校是专注于教育的。

而Lee是明白人，常春藤盟校是关于精英培养和人脉建立的。

对于常春藤盟校来说，“所有”学业都是干扰。

扎克伯格从哈佛学到了很多——但从来不是在课堂上。他得到了他需要的东西，然后退学了。

曾经作为退学后创业成功的“明星们”似乎也在证明这个事实——学业对未来的工作似乎帮助并没有太大。

些许讽刺的是，这份总结也是ChatGPT整理的

作弊是通过学校拿到你需要的企业工作文凭最经济有效的方式。

在这个讨论中，meatball提出了当下美国大学教育为何会被ChatGPT“攻破”的几个理由：

大学通识教育的目标和以就业为导向的目标是根本上不兼容的；

评估学生的方式有糟糕的激励机制，而且无论如何也没有预测性；

在大学里进行的学习与现实世界的目标关系非常弱。

针对这些问题，看似只要修修补补——优化教学设计、提升课程实用性、引入AI工具，学生就不再有作弊的冲动。

但是大学教育终将不得不重新思考一个根本问题：究竟为何而学？

也许下一个需要被刷新重构的，不只是教育制度，而是对“知识”“学历”“能力”三者关系的整个认知框架。

然而，当这一切真的做到后，所有人可能都会面对一个“可怕”的真相：

那个被修复后的大学，可能早就没有剩下多少“本体”了。

这，才是美国大学和教育工作者们最深的恐慌吧。