第一批学AI的大学生 已经笑不出来了

第一批学AI的大学生，已经笑不出来了

二十一世纪是不是生物的世纪，或许还有待商榷。但2026年，AI无疑牢牢占据了所有人的视线中心。程序员裁员、一人公司崛起、AI产品席卷全球……这场技术狂欢的背后，是普通人日益加深的焦虑：AI真要定义未来了，那我的工作呢？

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这种焦虑甚至催生了一种普遍的“错失恐惧”——不少人开始后悔，当年高考怎么没选AI相关的专业，仿佛完美错过了时代最大的风口。

在外界看来，这些“天选之子”拿的似乎是爽文剧本：整日泡在实验室里钻研大模型，玩转AI如臂使指。如果说他们是AI世界的“原住民”，那普通人倒像是“外乡人”，只能眼巴巴地蹭些边角料。

那么，这些被认为手握新时代船票的年轻人，现状究竟如何？

带着这个疑问，我们与几位来自不同高校、正在攻读AI相关专业的本科生、硕士生和博士生聊了聊。结果有些出人意料：在那座被外界无限拔高的象牙塔里，并没有那么多成竹在胸的弄潮儿。他们同样在现实的框架下，磕磕绊绊地摸索着前进。

培养计划：一场与时代的“时差”

首先，一个普遍的感受是，学校的课程体系似乎还没跟上趟儿。课堂上，很少系统性地教授如何使用当下流行的AI工具。

这倒也不难理解。学校的首要目标是培养能创造AI的人才，夯实数学、算法等基础知识，这本无可厚非。

但现实情况是，许多高校的AI专业是从信息学院或计算机学院拆分而来，培养方案尚处过渡期。有的课程设置偏向电子通信，有的则沿用着老旧的计算机科学体系。

来自安徽某985高校的李墨同学就吐槽，他们这届正好赶上AI专业从信息学院独立出来的第一年，培养方案“新旧参半”：需要必修通信专业的《信号与系统》，却不用修计算机核心的《编译原理》和《操作系统》。

更让人头疼的是，还要学习《电磁学》、《量子物理》等一系列物理课程。对于志在计算机领域的学生而言，这些课程难度不小，应用场景却相当有限。

理论课如此，编程教学也未必完美契合需求。

众所周知，Python是当前人工智能领域应用最广泛的编程语言。然而，一位自称来自“末流985”AI专业的同学透露，他们的培养计划仍以C++为主。这就导致了严重的“学用割裂”：日常项目和科研中用Python，课程作业和考试却强制使用C++——原因无他，只是沿用了隔壁计算机专业的旧方案。

学的和用的对不上号，这大概是AI时代给学子们的第一道“考验”。

再者，如今的AI编程能力已经强到破圈。互联网上关于“程序员被AI取代”的讨论不绝于耳，Claude的创始人Dario也曾透露，大部分代码已非人工撰写。

但高校的节奏，向来不以日新月异著称。调查发现，目前几乎没有学校专门开设“AI编程”相关课程，大家依然在练习“古法编程”。

老师讲解PPT时，或许会偶尔提一嘴：“最近很火的GPT、Claude，很多人用它写代码。这说明什么？未来同学们最需要的，其实是创造力。”然后，话题便戛然而止。真想学习AI编程技巧，只能靠自己关注科技动态、上网看教程。

不止一位同学提到，学校教授的部分知识和技术栈已经有些过时。老师的作用更像是为你推开了这扇领域的大门，门后的深邃风景，还得靠自己一步步去探索。

这情况听起来是不是有点熟悉？看来，象牙塔的“版本更新”速度，历来如此。直到来自浙江某211高校的Pony同学一语道破：“老师又不写代码，都是我们写。”忽然间就明白了，学生自己，才是最好的“AI Agent”。

老师态度：一道泾渭分明的“分割线”

即便是教授们的态度，也存在着明显的分野。

来自湖南某985高校、攻读网络安全的张发财同学告诉我们，他所在方向的老师态度明确：不鼓励使用AI。老师们认为，许多安全操作必须亲手完成，才能真正内化原理。尤其在安全领域，将关键操作交给AI本身，就可能构成一种隐患。

相反，Web开发方向的老师则持开放态度，甚至在课上主动提及可以合理利用AI来提升开发效率，省去不少重复劳动。

平心而论，两边的老师都有其道理。网络安全要求从业者对底层原理有近乎本能的掌握，这一步无法省略；而Web开发中存在大量模式化、结构性的工作，AI辅助确实能事半功倍。

问题在于，缺乏一个清晰的指引，帮助学生建立自己的判断体系：什么场景下可以放心使用AI？什么情况下必须亲力亲为？如何平衡工具效率与基本功的锤炼？这一切，目前全靠学生自行摸索。

这也可能导致一个分化：善于利用AI的人，将其作为杠杆，学得更快、走得更远；而过度依赖AI的人，可能把思考也一并交出，一个学期下来，脑子里却没留下多少真正属于自己的东西。

学生应对：一场自下而上的“工具革命”

于是，讲台下的学生们也“不装了”。既然课堂不教，那就自己学。

当被问及课堂情况时，来自上海某985高校的小雪同学直言：“大家现在不怎么听老师讲了，都在埋头自学。行业需要的和学校教的，差距确实存在。”

由于AI工具愈发易用，在课程作业环节，它的渗透率已经高得惊人。“现在写课程设计，AI几乎是全程参与的，没有不用的。”来自上海的博士生周凯告诉我们。这个答案在其他年级的学生那里也得到了印证。

有趣的是，几乎每个学生在谈及“用AI很方便”之后，都会紧跟一个“但是”。没有人觉得自己已经完全驾驭了这项工具。

张发财同学担心，过度依赖AI会丧失对项目的整体掌控，最终代码可能变成难以维护的“屎山”。写代码省下的时间，恐怕全要花在后续的调试和重构上。“AI写出来的东西经常和你想的不一样，修补起来更费时间。必须自己先有足够的开发经验、亲手敲过足够多的代码，才能真正用好AI。”

博士生周凯的体会更深，他曾在寒假消耗了惊人的2亿token，最终结论是：简单的脚本可以让AI直接生成，但高层的架构设计必须亲力亲为。“因为和AI沟通太多，会发现自己的思维可能变懒、变钝。AI给的总结看起来漂亮，但其中的错误你未必能一眼看出，反而可能比自己做更慢。很多行业大牛敢放心用AI，正是因为他们本身就有能力判断对错。”

正在刷题备战面试的小雪则吐槽得更直接：AI用久了，自己动手写代码的能力仿佛退化了，看到题目甚至一时无从下手。

看，所有人都在狂热地使用AI，却没人敢说自己找到了“版本答案”。

现实挑战：一片混乱的“求职战场”

而现实世界，给他们准备的又是另一副面孔。

如今，互联网大厂对应届生的要求堪称“千奇百怪”。面试时是否还要“手撕代码”（即不借助任何工具现场编写程序），已经成了一门玄学。有的公司坚守传统，有的则已进化到允许甚至考察AI编程的阶段。

平时做作业老师都让用AI，到了面试考场却未必允许。这感觉，好比高考时突然让你现场推导勾股定理，其中的酸楚，只有当事人自己清楚。

不过，前面聊到的这些，无论是摸索出心得的，还是踩过坑的，至少都是尚有精力去思考和适应变化的人。

对于更多相关专业的学生而言，真实的心理状态其实是：Who cares?

考研的在埋头复习，保研的在拼命刷比赛和科研经历，找工作的在临阵磨枪。什么新的AI工具、前沿的AI进展，外面炒得越火热，塔里的人反而觉得越是聒噪。

张发财同学的话很实在：“现实太沉重了。卷完绩点到了大三下学期，才发现科研经历不会自己从天上掉下来。”

就拿2026年最具代表性的AI产品“OpenClaw”来说，它在网上引发了海啸般的讨论，媒体铺天盖地报道，大厂毫不犹豫地跟进布局。

但AI专业的学生们，反应却普遍平淡。张秋同学觉得“感觉赚不回token钱”。Pony同学观察到：“我身边基本没啥水花，可能就一些老师想玩玩吧。”周凯则更多从安全角度考虑：“太危险了，担心被注入攻击。”

一个被外界视为“改变世界”的划时代产品，到了最该关注它的群体手中，却遭遇了意想不到的冷遇。这背后的声音大致分两种：一种是看透了本质，觉得“龙虾再火，本质还是路边一条”；另一种则是迫于现实压力，每个人都有更紧迫的“眼前事”要处理。

Pony同学还补充了一个观察：实验室里的同僚，对技术潮流的反应往往比外界慢半拍。“我身边传统派还是居多。之前大家都在用大语言模型（LLM）的时候，我们喜欢自己‘手搓’。现在流行AI编程了，我们反而还爱用LLM。新工具？懒得去试。更多时候在想，这玩意儿能不能帮我发论文。我自己的工作流，vim、终端手敲、VSCode加个Copilot——这些老伙计已经够用了，我为什么要换新的？”

从本科到博士，外面在热烈讨论AI如何改变世界，里面的人却在思考，如何把眼前的论文、项目和考试撑过去。因为对他们而言，眼前的“一亩三分地”，就是此刻全部的世界。

未来迷思：在同一起跑线上寻找新优势

聊到最后，关于未来是否继续从事本行、具体选择哪个方向，大多数人都表示“两眼一抹黑”。

不过，周凯博士提出了一个颇具洞察力的观点：“AI正在把所有人的工程能力拉到同一条起跑线上——如果Code Agent让每个人都能写代码了，那你比别人额外的优势到底在哪里？”他最近开始有意识地锻炼自己的表达能力，因为他认为，在这个时代，“能把一件事清晰描述清楚的能力，可能最值钱。”

但更多人流露出的仍是迷茫。迷茫于眼前的课业、面试和“八股文”，也迷茫于那飞速席卷而来、却又不知具体模样的AI浪潮。

时代的洪流中，没有人是轻松的旁观者。大家仿佛都在同一片深水里，一边呛着水，一边努力学着如何游泳。

文章出处：差评