第一批「AI原生」本科生,要毕业了

  Jay 发自凹非寺

  量子位 | 公众号 QbitAI

  一眨眼,第一批「AI 原生」本科生,最近就要毕业了!

  2022 年入学的那批本科生,几乎在 ChatGPT 的全程陪伴下完成了大学学业。

  就在这一时间点,OpenAI 宣布了「未来之星」计划,点名表扬了 26 个大学期间高频使用 ChatGPT 的年轻人和团队。

  全部是二十岁左右的年纪,全部都是 AI 加持的超级个体。

  过去四年里,「AI 到底该不该深度参与大学教育」这事儿大家吵得急头白脸,没有一个定论。

  但就 OpenAI 这份名单来看,答案或许是——不必担心。

  AI 时代的大学生,正在交出一张张惊艳答卷:

  • 让 1 亿多张星系图像变得可搜索
  • 隔着废墟搜救灾害幸存者
  • 保护濒危语言
  • 绘制 150 万个此前未知太空物体的分布图

  ChatGPT 未来之星

  OpenAI 搞了个「AI 之星严选」项目(ChatGPT Futures),专门表彰这一届「AI 原生」学生里最令人意料之外的年轻人和团队。

  在他们看来,观察 AI 走向最清晰的方式之一,就是看看下一代人今天正在怎么使用它。

  这也是他们发起这个项目的原因——鼓励年轻人拥抱 AI,同时通过这种形式向全世界展示,学生 +AI 的组合,到底能创造多少可能性。

  今年是首届举行,每位入选者都会获得 1 万美元奖金,外加 OpenAI 最前沿技术的使用权限。

  共 26 个团队,每个都有超链接,我把自己感兴趣的几个都点开仔细读了下。

  说实话,一开始以为,就是找几个 GPA 高的学霸,搞点噱头。

  结果点进去一看。

  这些人做的事情……让人看了有点压力山大。

  22 岁的 Ethan 和26 岁的 Jamie。

  两个人搞了个叫 Icarus Robotics 的公司,做太空机器人。已经融了610 万美元

  空间站里其实有很多时间都花在了维护和搬货,宇航员真正做科研的时间反而不够。

  Ethan 他们想解决的就是这个问题,方法是造台能从人类操作中学习、然后自己干活的机器人,

  2027 年初准备上国际空间站实测。

  接下来是三人组:Nayel、Arhan 和 Rushil。

  这仨人,最大的 19 岁

  项目叫Wi-Find,旨在用 Wi-Fi 信号穿墙检测被困人员。

  简单来说,就是在灾难现场周围放路由器组成一个 mesh 网络,信号穿透废墟的时候,如果里面有活人在呼吸,信号会产生细微的变化。

  他们的机器学习模型就是抓这些变化,来判断废墟下面有没有人。

  Nolan, 25 岁。

  天文系学生,用 GPT-4.1-mini 给将近 30 万张没有标注的星系图像生成了描述文字,然后训练了一个叫 AION-Search 的语义搜索引擎,现在能搜超过1 亿张望远镜图像

  通过 AION-Search,天文学家可以直接用自然语言描述他们想找的东西,比如「带有恒星流的星系」,然后 AI 就能帮着将其从海量图像中捞出来。

  如今,Nolan 已经用这个工具找到了36 个这样的星系,正在被研究用于理解暗物质。

  一个人,用 AI 给宇宙编了索引。

  Zeyneb,19 岁。

  Zeyneb 是土耳其人,她从小听着祖辈在土耳其和西亚说不同的濒危语言长大。

  但这一过程中,她也亲眼见证着这些语言一点点消失。

  这让她做了一个叫The Revive Project的项目。

  用 AI 来解码、保存和复兴濒危语言。

  具体而言,她直接和当地社区合作,收集了超过 500 分钟的语言数据和口述历史,开发出高效的低数据量算法,并发表了相关研究。

  基于这些方法,再结合 ChatGPT 等工具,她完成了对濒危方言 Romeyka 的首个结构化语言学记录,其中包括翻译后的口述历史。

  19 岁,用 AI 给这些快被人遗忘的语言续命。

  看完这些人的故事之后,坦率的讲,心情有点复杂。

  一方面是焦虑,实在太年轻了,又这么早就取得了成就。

  但更多的,当然还是兴奋——

  今天的大学校园里,有人在用 AI 写课堂论文。

  AI 时代的大学教育

  从 ChatGPT 出现那一刻起,关于 AI 与大学教育的争论就没停过。

  核心矛盾其实就一个:当 AI 随时能给你答案的时候,我们真的还在思考吗?

  这个担忧不是没道理。确实有学生把 ChatGPT 当成了作业外包工具,有人论文每行字都是 AI 写的……

  但类似的故事以前不是没发生过。

  谷歌搜索刚出来的时候,有些大学也不让学生用,觉得信息获取成本太低了,太碎片化,太浅薄,会影响深度阅读和独立思考,要求学生必须到图书馆里自己检索资料。

  听着是不是有点耳熟?

  后来呢?

  搜索引擎没有让我们变蠢。

  它淘汰的,只不过是那些死记硬背的学习方式。

  这也是我觉得,ChatGPT Futures 这些获奖者的亮眼履历之下,最值得思考的地方。

  过去,一个本科生想要给 150 万个未知太空天体编目录,他需要什么?

  博士学位,一个成熟的研究团队,望远镜的使用分配权,可能还要排好几年的队……

  现在,Nolan 一个人用 GPT-4.1-mini 就干了。

  资金雄厚的科研人员和积极进取的学生之间的机会差距,正在被 AI 急剧压缩。

  想法本身,最原始的那份起心动念,再次成为了最宝贵的东西。

  19 岁的 Zeyneb 能给濒危语言续命,不是因为她比那些语言学教授更懂语言学,而是因为她有那份来自家族记忆的使命感。

  平均年龄 18 岁的三个小孩能做出穿墙搜救系统,不是因为他们比专业工程师更会写代码,是因为他们真的去了搜救一线,看到了痛点。

  AI 只是一个放大器,意义一直是人类赋予的。

  以前的大学教育像是在教你怎么造锤子。你得先学冶金,再学锻造,再学打磨,最后花四年才能造出一把还算能用的锤子。

  现在 AI 直接递给你一把锤子,问题变成了——

  你想拿它敲什么?

  太空机器人、灾区搜救、星系搜索引擎、濒危语言……

  每一个都不是 ChatGPT 帮着罗列出来的选题。每一个背后都是真实的热爱、真实的经历。

  Ilya 说的很对,价值函数是如今 AI 缺失的终极算法。这也意味着,我们仍然需要人来填上这一块——

  动机加上 AI,会成为新的生产力公式。

  因此,比起纠结 AI 是不是在「毁掉」大学教育,我们或许有更重要的事需要解决:

  如何帮学生找到属于他们的方向?

  如果没有方向,有没有 AI 都一样迷茫。

  但只要你有方向,AI 会帮你把「实现这件事」的门槛,压到前所未有的低。

  One More Thing

  2026 届毕业生,是真正意义上第一批从大一到大四,全程都有大模型「陪读」的本科生。

  他们大一入学不久,ChatGPT 发布。

  大二,GPT-4 彻底给 Scaling Law 打爆后,开始高速发展。

  大三,多模态、Agent、各种开源模型井喷。

  等到大四写毕业论文,已经有模型能搞定从选题到文献综述的一条龙服务了。

  整整四年。曾经一个本科生必须经历的所有硬核学术训练——查文献、写论文、做幻灯片、敲代码……正被这一代学生一步步用 AI 全面覆盖。

  之前好像在哪看过一篇文章,说现在我们经历的时刻特别像互联网刚普及那会儿。

  那时候有一批年轻人,成天在车库里日夜倒腾。

  乔布斯、贝佐斯、Larry Page……都是从车库里走出来的。

  20 年后再回头看,那成为了整个数字经济的起点。

  我们现在可能正站在一个类似的节点上。

  只不过这次,车库变成了宿舍,编程语言变成了 Prompt……

  而且入局的人越来越年轻,这些在宿舍里 Vibe Coding 的新兴「鲶鱼」,清一色都是 20 岁出头。

  而如今,这批 AI 原生的大学生即将走出校园和宿舍。

  欢迎来到现实世界。

It sucks, but u gonna love it.

  参考链接:

  [1]https://chatgpt.com/futures/