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      第一批學AI的大學生,已經笑不出來了。

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      我不敢說21世紀是不是生物的世紀,但2026年,絕對是AI統治大伙視線的一年。

      程序員被裁,一人公司爆火,龍蝦入侵全世界,AI圈的狂歡,換來的是普通人越來越深的焦慮。


      AI真成未來了,那我的工作呢?以至于很多人后悔,高考沒選AI相關的專業,仿佛自己完美錯過了這個時代最大的風口。

      畢竟在咱外行眼里,現在讀這些專業的人,拿的是妥妥的爽文劇本,整天在實驗室里研究咋搓大模型,AI玩的比誰都溜,如果說他們是AI圈原住民,咱就是卑鄙的外鄉人,啥也不干整天光蹭AI了。


      所以,這些拿到新時代的船票的人,現在到底咋樣了?

      帶著這個好奇,差評君和幾位來自不同高校、還在學AI的本、碩、博學生聊了聊。出乎意料的是,在這座被外界無限拔高的象牙塔里,并沒有那么多成竹在胸的時代弄潮兒。他們其實也和普通人一樣,在現實的框架下磕磕絆絆地摸索。

      首先,學校的培養計劃根本沒跟上趟兒,上課從來不教咋用AI。

      不過倒也合理,學校對他們的期望是創造AI,首先肯定得教基礎知識,這沒得噴。

      但現實是,很多學校的AI專業,是從信息學院或計算機學院拆分出來的,培養方案還在過渡期。有的偏電子通信,有的還在用老計科的底子。

      李墨同學來自安徽的一所985,他吐槽說,他們這屆正好趕上AI專業從信院獨立出來的第一年,培養方案還沒改完,要必修通信專業的《信號與系統》,但不用修計算機必備的《編譯原理》和《操作系統》。


      最折磨的是,還得上《電磁學》、《量子物理》等一堆物理課。。對計算機而言,這玩意又難又沒用。

      除了理論課呢,其實編程也教得沒那么完美。

      了解AI的朋友應該知道,Python是目前人工智能領域使用最廣泛的編程語言。而一位自稱“末9 AI”的同學說,他們的培養計劃一直在以C++為主,這導致他們“學”和“做”很割裂,日常用Python做項目,而課程作業和考試強制C++編寫,而這也是因為沿用了隔壁計算機專業的培養計劃。

      學的跟用的不一樣,也算是AI之神留給同學們的考驗吧。

      再一個,如今的AI編程,已經強到出圈了,互聯網天天傳出裁員,Claude創始人Dario也曾透露,絕大部分代碼已經不是員工寫了。。


      但學校,肯定是沒那么與時俱進的。在調查中,差評君得知,有關 AI 編程的課,確實還沒有學校開設,大家都在堅守古法編程。

      老師在講解PPT時,可能會在課上偶爾提一句,"最近很火的那個GPT呀,Claude呀,很多人用它寫代碼,所以這告訴我們什么呢?以后同學們最需要的,其實是創造力。"然后就結束了。想真學一些AI編程技巧,只有自己關注科技圈、看視頻才能了解。

      不止一位同學提到,學校教的知識和技術棧有些已經過時了,老師的作用就是帶你推開了這個領域的大門,更深層次的還得自己去探索。

      差評君覺得合理,哥們都畢業那么多年了,學校版本更新還是那么慢,那我就放心了。

      直到來自浙江某211的pony告訴我,“老師又不寫代碼,都是我們寫。”我突然就看懂了,學生才是最好的Agent。


      老師們對AI的態度,也算比較割裂。

      來自湖南某985的張發財同學告訴差評君,他是學網絡安全的,在使用AI這方面,網安方向的老師態度明確,不鼓勵使用,認為很多操作必須親手完成,才能真正內化原理,尤其在安全領域,將操作交給AI本身就是一種隱患。

      而 Web 開發方向的老師卻反過來,主動在課上提過正確使用AI,做Web開發能省很多事。

      有一說一,兩邊的老師其實都沒錯。網絡安全要求從業者對底層原理有近乎肌肉記憶的掌握,這一步跳不過去;而Web開發中存在大量模式化工作,AI確實也能顯著提效。

      問題在于,沒人能引領學生形成一套自己的判斷系統,什么場景下該用AI,什么場景下必須自己硬啃,怎么用才不會把基本功廢掉,全靠學生自己摸索。


      這也可能導致一個問題:會用AI的人拿它當工具,越學越快;不會用的把什么都丟給AI,一學期下來啥也沒沉淀。

      這樣,臺下的學生也不裝了,你不教我就自己學。在問到課堂情況時,來自上海某985的小雪同學說到,“大家現在都不怎么聽老師講,全在埋頭學,行業需要的跟學校教的確實有差距。”

      而因為AI的使用越來越便捷,在課程作業部分,大家的AI使用率已經非常高了。“現在寫課設基本AI參與率是全程,沒有不使用的。”來自上海的博士生周凱告訴我們。而在其余年級的學生那,也得到了相同的答案。


      有意思的是,每個人在談及“用AI非常方便”的時候,都會帶一個"但是",沒有人覺得自己已經完全駕馭了AI。

      張發財同學說,過于依賴AI會失去對項目的掌控,代碼會變成屎山。寫代碼省下來的時間,全花在審核代碼上了。

      “就是寫出來的和你想的不一樣,修補起來很費時間。還是必須自己先有開發經驗、手敲過代碼之后,才能真正駕馭AI。”

      博士生周凱表示,自己寒假花了2億的token,最后的感受是:簡單的腳本讓AI直接寫沒問題,但高層設計還是要自己來。“因為跟AI聊多了會發現自己變笨。AI給你的總結看著挺好,但錯的地方你根本看不出來,反而比自己做更慢。許多大牛敢放心用AI,是因為他們本來就知道什么是對的什么是錯的。”

      正在準備投簡歷刷題的小雪直接開始吐槽:AI用久了,自己寫不出代碼了,一道題都不會了。

      所有人都在狂用AI,但沒人覺得自己掌握了版本答案。

      而現實對他們來說,又是另一幅鬼樣子。

      如今,互聯網大廠對應屆生的要求,已經千奇百怪了。在面試的時候要不要“手撕代碼”(不借助任何工具敲出一段代碼題)已經成了玄學問題,有的還在堅持古法編程,有的已經進化到AI編程階段了。



      平時老師都讓用AI,但面試的時候不一定讓用,就相當于高考突然讓你現推勾股定理,其中飽含的淚水只有自己知道。

      但前面聊的這些,不管是摸索出了心得的,還是踩了坑的,至少都是有余力去思考的人。

      更多相關專業的學生,真實狀態其實是,who cares?

      考研的在復習,保研的在忙比賽和科研,找工作的在臨時抱佛腳。什么新的AI工具啊,前沿AI最新進展啊,外面炒得越歡,里面的人反而覺得聒噪。

      張發財同學直言,現實太沉重了。“卷完績點到大三下,我才發現科研經歷不會自己長出來。”


      就拿2026最有代表性的產品OpenClaw來說,在網上炸了鍋,媒體鋪天蓋地報道,大廠毫不猶豫跟進。

      但AI相關的學生們,大都反應平淡。“感覺賺不回來token的錢。”張秋同學說。

      而pony同學告訴我們,“我身邊基本沒啥水花,可能就一些老師想玩吧。”

      周凱則考慮更多的是安全角度,太危險了,怕被注入攻擊。

      一個被外界視為"改變世界"的產品,到了真正學AI的人手里,卻沒那么受歡迎。差評君總結了下兩種聲音,一種是看見了本質,“龍蝦本質路邊一條”,還有一種是壓力,每個人都有更緊迫的事。

      pony同學還告訴我們,同實驗室的人,反應比外界都要慢半拍。

      “我身邊傳統派還是居多。之前大伙在用LLM的時候,我們喜歡手搓。現在都在AI coding了,我們還是愛用LLM。新工具對我們來說懶得去試,更多時候在想能不能發論文。我自己的工作流,用vim,在終端手扣,用VSCode的Copilot——這些老東西已經夠用了,我為什么換新的?"


      從本科到博士,外面在熱烈討論AI改變世界,里面的人卻在想,怎么把眼前的事撐過去。因為眼前的一畝三分地,才是他們的世界。

      由此,我們可以總結 AI 圈的現狀了:老登們忙著指揮別人擁抱AI,小登們忙著未來可期沒空玩AI,中登們在邊玩AI邊喊“未來已來”。

      剩下的,就是被迫接受AI熏陶的普通人了。

      最后,聊起以后要不要繼續干這行、具體干什么方向,大多數人都說兩眼一抹黑。

      不過,周凱還是提出了自己的見解。"AI正在把所有人的工程能力拉到同一條起跑線上——如果Code Agent讓每個人都能寫代碼了,那你比別人的優勢到底在哪?"他最近開始有意識地學表達能力,因為他覺得在這個時代,把一件事描述清楚最值錢。

      但更多人表現出的還是迷茫,迷茫眼前的課業、面試和八股文,迷茫飛速席卷的AI浪潮。

      大家都在同一片水里,嗆著水,學游泳。

      撰文:不咕

      編輯:江江&面線

      美編:素描

      圖片、資料來源

      感謝所有受訪人,部分圖源自小紅書



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