最近,当大部分高校还在忙着给毕业论文设 AI 红线、禁止学生在作业里用 ChatGPT 的时候,OpenAI 却开始给会用 AI 的大学生发奖金。
5 月 6 日,OpenAI 发布了首届「ChatGPT Futures Class of 2026」——从20多所顶尖大学里挑出了26个学生和团队,每人发了一万美元无偿资助,外加前沿模型的访问权限。
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OpenAI 是怎么挑出这 26 个人的?
他们没有用成绩单,也没有用标化考试。核心标准只有一个:你已经用 AI 做出了什么?
他们设了三个类别——创造者、探索者、倡导者——然后在全国范围内做了一轮公开征集,申请者必须是18到25岁、已经用AI做出了真实产品或者推动了真实改变的人。
用 OpenAI 教育负责人的话说,这是地球上第一批 AI 原生代本科生。
ChatGPT 在 2022 年 11 月上线,四年前,所有老师和家长都在焦虑同一个问题:每天跟 AI 泡在一起,到底是学会了还是学废了?
那么,我们一起来看看这 26 位 ai 原生代交出的答卷:
用过相亲App的人都知道,最累的不是见不到人,是把人生浪费在筛选上。你花两个小时刷了几百张脸,得到的信息量几乎为零——一张照片、一句话简介,剩下的全靠猜。好不容易匹配上了,跟每个人都从“你好”开始聊,聊了十几个回合发现根本不是一路人。筛和聊这两件事,把约会变成了体力活。
两个斯坦福学生做出了这样一个相亲App,思路很简单,两件事全交给AI:沟通阶段,AI替你做深度访谈,花的不是你的时间;筛选阶段,AI只推一个对的人,你不需要跟十个陌生人从头寒暄。它一次只给你推一个人。双方都有意愿,那就直接安排见面时间和地点——让你最快的见到想见的人。
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法律规定想拿到飞行执照最低练习40小时,飞行训练费一小时200美元,超过5万元人民币的考证成本。伯克利商学院的Ethan Truong是这样做的:飞行模拟器+ChatGPT语音模式,让 ChatGPT 同时扮演考官、空管、塔台。用这种方式,他45小时就拿到了执照。不是学得更快,关键在把稀缺的练习机会变成了无限供应的模拟现实:当练习不再按小时计价,飞行小时数的意义就被重新定义了。
从一局Wordle游戏,到20万盲童的学习工具。宾夕法尼亚大学的Yang,因为她的视障朋友玩不了Wordle,就做了一个纯音频版本,让她们能一起玩。但做的过程中她发现了一个更大的问题:超过70%的视障学生至少落后一个年级,不是不努力,而是没有无障碍学习资源。就这样,她创办了Audemy,一个专为视障学生设计的有声教育游戏平台,用AI抹平无障碍鸿沟。现在这个平台有超过20万名学习者,60多名志愿者参与开发,她用了不到三年。
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这三个故事,每一个都值得鼓掌。
但如果我们只看故事本身,就漏掉了一个更重要的信号:翻一下名单,MIT、斯坦福、哈佛、牛津、伯克利……
这些学生本来就站在教育金字塔的顶端。
这不是AI原生代的完整画像,这是精英视角下的AI原生代。
那塔尖以下的人呢?他们不是没有在用AI,他们只是没用AI做出能被看到的事。
同样是四年大学、同样能接触到 ChatGPT,为什么绝大多数同龄人和这 26 个人之间的差距,不只是会不会用 AI的差距?
答案就在于:身份定义不同。
大部分的大学生会认为自己是知识接收者。听课是输入,背书是缓存,考试是校验,绩点是返回值。整整四年,所有动作都围绕这套流程在转。
而那26个学生呢?
他们的默认身份不是接收者,而是建设者。他们不围着绩点转,而是围着一个问题转:这件事存在,我能不能用AI做点什么来解决它?做出来,有人用,反馈回来再改。跑完一圈的起点是问题,终点是被人需要的产品。
很多人会说,这不就是方法论的差异吗?以后补上也来得及。
但问题恰恰出在这个"以后"上。
因为人的认知是有惯性的。你花了四年习惯性地问"这个考不考",你的信息筛选机制、时间分配逻辑、自我效能感的来源,全都在围着"被考核"这三个字转。四年后切换轨道不是不行,但就像一辆在高速上以120公里时速跑了四年的车 ,你突然要它拐进一条完全不同的岔路——方向盘打得过来,惯性也拉不住。
我们之前反复说过,承认落后总是晚三步。等大多数学生、等教育系统自己意识到这个差距的时候,窗口期已经不是"窄"了,是已经合上了。
我知道看到这里大家可能会有点焦虑——那怎么办?是不是只能被淘汰了?
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我们的回答是:AI时代,淘汰你的不是AI——是那些跟你用着同一个ChatGPT、却比你早四年把自己定义成建设者的人。他们淘汰你不是因为他们更聪明,是因为他们用同样的时间建出了东西,而你还在等着被考核。
但好消息是,这不是只属于天才的故事。
你不需要成为那26个人,你要做的只有一件事——今天开始,不要再让"帮我写",开始问它"帮我设计一个能解决问题的流程"。一个指令的差距,或许就是两种人生的分叉点。
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