对比哈佛学生抗拒AI、复旦学生考AI的不同应对,本文提出AI时代未来属于会驾驭AI的人,教育需转向培养能定义问题、判断AI的人才。 ## 哈佛抗拒AI vs 复旦驾驭AI:AI时代两种截然不同的思维 近期,美国哈佛毕业典礼上部分毕业生高喊“F*ck AI”,发泄对AI改变就业、教育与人生预期的焦虑抗拒;中国复旦计算与智能创新学院开展特殊期末考试:学生出题考Claude、DeepSeek等大模型,谁让AI答错更多谁得分更高,折射出抗拒AI与主动驾驭AI的两种完全不同的思维,预示未来竞争逻辑改变。 ## AI改变教育底层逻辑:从“考察答题”转向“考察提问” 工业革命以来,教育一直遵循老师出题、学生答题的逻辑,考察知识记忆与标准答案适配能力,这套体系适配工业社会对标准化执行人才的需求,两百多年运行顺畅。 AI已经能高效低成本完成大量标准答案型任务,若教育仍停留在比拼AI擅长的计算、记忆能力,人类和AI的竞争从根源上就失去意义。复旦这场考试的核心创新,是将评价逻辑从“回答问题”转向“提出问题”:想考倒AI,学生必须先比AI更懂课程内容,精准把握知识的混淆点、边界与前提。 ## 未来的学霸:不再是最会答题,而是最懂提问的人 复旦此次考试共51名学生参与,数据显示:50人至少让一个大模型答错一道题,仅4人能让某一模型整张试卷交白卷,面对最强的Claude,没有学生能让它全卷得零分,这说明大模型已足够强大,偶尔找到AI漏洞不难,系统性击败AI需要极高专业能力。 获得高分的学生比拼的不是计算记忆能力,而是对AI的理解:有人用多AI系统生成筛选题目,有人用超长数据集挑战AI注意力极限,有人设计无正确答案的选择题考验AI,有人构造复杂推理链诱导AI连续出错,未来真正的学霸会是更懂提出问题、设计规则、评价结果的人。 ## 未来竞争逻辑:不是人与AI竞争,是“人+AI”对“人”的竞争 将AI当作人类的竞争对手是普遍误区,复旦此次考试的最高分学生,就是借助多个AI组成协作系统生成、测试、优化题目,最终由人做判断,核心竞争力来自“人+AI”的组合。 未来会使用AI的医生将取代不会用AI的医生,会借助AI的律师、企业家效率远高于传统从业者,**未来真正的竞争,是善于驾驭AI的人,取代仍停留在传统工作方式的人**。 ## 未来教育方向:从培养“答题者”转向培养“AI裁判官” 复旦教授肖仰华提出“不要做AI的执行者,要做AI的裁判官”,点出了未来教育的核心转向:过去教育培养找标准答案的能力,未来需要培养判断AI对错的能力;过去培养知识与执行,未来培养判断与决策;过去比拼记忆,未来比拼目标定义、规则制定与价值判断能力。 定义问题、制定规则是目前AI最难替代的人类能力,而历来社会中掌握主动权的人,都是制定规则、定义问题的人,而非只会回答问题的人。 ## 结语:未来属于主动驾驭AI的人 哈佛学生的焦虑是AI时代的真实情绪,复旦学生的做法展现了主动适应未来的能力,面对AI无需神化也无需恐惧。 AI革命开始接管人类的部分认知能力,教育的使命也必须随之改变:未来大学不应只培养会考试的人,而要培养能与AI协同、能判断领导AI的人,这是复旦这场特殊考试留给所有人的核心启示。 未来最有价值的人,是判断力最强、最会驾驭AI、最会提出问题定义目标的人,未来属于驾驭AI而非拒绝AI的人。
当哈佛学生高喊“F*ck AI”,复旦学生已经开始考AI了
2026-07-07 00:23

当哈佛学生高喊“F*ck AI”,复旦学生已经开始考AI了

本文来自微信公众号: AI时代我的人生下半场


最近,两件发生在世界顶尖大学里的事情,引起了我的关注。


一件发生在美国。哈佛大学毕业典礼上,一些毕业生高喊三次“F*ck AI”,表达了对人工智能快速发展的焦虑、担忧甚至抗拒。在他们看来,AI正在改变就业市场、改变教育模式,也改变着许多年轻人原本的人生预期。


另一件发生在中国。复旦大学计算与智能创新学院的一门期末考试,没有试卷,没有标准答案。老师把考试规则彻底颠倒:学生不用答题,而是负责出题;答题的不是学生,而是Claude、DeepSeek、MiniMax等全球领先的大模型;谁能够设计出让AI答错更多题目,谁的成绩就越高。


一边是情绪上的抗拒,一边是方法上的驾驭;一边在质问AI为什么出现,一边已经开始研究如何利用AI、测试AI、超越AI——这两件看似毫不相关的事情,实际上折射出人工智能时代两种完全不同的思维方式,也预示着未来人与人之间竞争方式的改变。


一、AI真正改变的,不是考试,而是教育的底层逻辑


工业革命以来,学校教育一直遵循着同一种逻辑:老师出题,学生答题;考试检验的是知识掌握程度、记忆能力和标准答案。这一套体系,在过去两百多年里运行得非常成功,因为工业社会需要的是大量能够执行标准流程的人才。


但是,AI的出现让这种评价体系第一次受到根本挑战。


今天,无论是数学计算、程序编写、论文总结,还是语言翻译,大模型已经能够完成大量标准答案型任务,而且速度比人快,成本比人低。如果学校仍然考察谁算得更快、谁记得更多,那么人类实际上是在AI最擅长的领域与AI竞争。这样的竞争,本身已经失去了意义。


复旦这场考试最大的创新,并不是让学生“考AI”,而是把教育评价体系从“回答问题”转向“提出问题”——学生想让AI答错,首先必须真正理解这门课程,知道哪些地方容易混淆、哪些条件不能忽略、哪些逻辑存在边界。


换句话说,想考倒AI,自己必须先比AI更懂。这才是这场考试真正值得关注的地方。


二、未来真正的学霸,不再是最会答题的人


复旦公布的数据很有意思。


51名学生中,有50人至少让某一个AI模型答错了一道题;但只有4个人能够让某一个模型整张试卷交白卷,而面对最强的Claude,没有任何学生能够让它全卷得零分。


这说明什么?说明今天的大模型已经足够强大,偶尔找到漏洞并不难,但要系统性击败AI,却需要极高的专业能力。


真正值得注意的,并不是AI有没有输,而是那些高分学生究竟做了什么。


有人搭建多智能体系统,不断生成、测试、筛选题目;有人利用超长数据集挑战模型注意力极限;有人设计“无正确答案”的选择题,考验AI是否能够拒绝回答;还有人故意构造复杂推理链,让AI一步错、步步错。


他们比拼的不再是谁会计算,而是谁更理解AI。未来真正的学霸,可能不再是最会解题的人,而是最会提出问题、设计规则、评价结果的人。


三、真正的竞争,不是人与AI,而是“人+AI”与“人”的竞争


很多人把AI理解成竞争对手,我一直认为这是一个误区。


复旦最高分学生并不是独自完成所有工作,而是利用多个AI组成协作系统,反复生成、测试、优化,再由自己进行判断,真正发挥作用的,是“人+AI”。


未来也是如此。医生不会因为AI会看片子而消失,但会使用AI的医生,将取代不会使用AI的医生;律师不会因为AI会检索法律而失业,但能够借助AI分析案例、构建论证的律师,将拥有更高效率;企业家不会因为AI能够做商业分析而失去价值,但能够利用AI制定战略、配置资源的人,将比别人走得更快。


未来真正的竞争,不是人与AI之间的竞争,而是善于驾驭AI的人,与仍然停留在传统工作方式的人之间的竞争。


四、教育最大的变化,是从培养“答题者”转向培养“裁判官”


复旦教授肖仰华说了一句话,我认为值得所有教育工作者思考——“不要做AI的执行者,要做AI的裁判官。”


这句话其实揭示了未来教育最大的变化:过去,学生最重要的能力是找到标准答案;未来,学生更重要的能力是判断AI什么时候是对的、什么时候是错的;过去培养的是知识,未来培养的是判断;过去培养的是执行,未来培养的是决策;过去比拼的是记忆能力,未来比拼的是目标定义能力、规则制定能力和价值判断能力。


事实上,一个社会真正掌握主动权的人,从来不是最会答题的人,而是制定规则的人——股票指数是谁编制的?会计准则是谁制定的?法律是谁解释的?考试是谁命题的?


真正创造价值的从来不是回答问题,而是定义问题,这也是AI目前最难替代的人类能力。


结语:未来属于驾驭AI的人,而不是拒绝AI的人


哈佛学生高喊“F*ck AI”,表达的是一种真实存在的焦虑;复旦学生“考AI”,展现的则是一种主动适应未来的能力。


面对人工智能,没有必要神化它,也没有必要恐惧它。真正值得思考的是,当AI开始承担越来越多的知识生产和信息处理工作,人类还能创造什么价值?


我的答案始终没有改变——未来最有价值的人,不一定是知识最多的人,而是判断力最强的人;不一定是最会使用AI的人,而是最会驾驭AI的人;不一定是最会回答问题的人,而是最会提出问题、制定规则、定义目标的人。


农业革命解放了人的体力,工业革命解放了人的双手,而人工智能革命第一次开始接管人类的一部分认知能力。因此,教育最大的使命也必须随之改变。


未来大学培养的,不应该只是会考试的人,而应该是能够与AI协同创新、能够判断AI、能够领导AI的人——或许,这才是复旦这场“反套路”考试留给所有人的真正启示。

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