AI正把文凭变成废纸，上学将变得像是上黄网

有个叫 Jay Caspian Kang 的人，最近一整周都在盯着一串数字发愣。

他是《纽约客》的专栏作家，韩裔美国人，写政治和媒体。发愣的原因很具体：报税季，他看了一眼给两个孩子存了好几年的大学基金账户。女儿今年九岁，2035 年高中毕业。

他问她：到那个时候，大学还会是现在这样吗？我存的这笔钱，是会被用来买到一份还值钱的文凭，还是会在九年之后变成一张昂贵的废纸？

他给自己开了个玩笑：也许我应该把钱取出来，给女儿买套房，买个最新款 iPhone，再配上一把砍刀和一本荒野求生指南，"以备 AI 机器人主宰世界之需。"

笑完了，他做了个决定。接下来几周的专栏，他要认真回答一个问题：AI 到底会不会让大学变成一堆没用的砖头。

他查到一组数据。2013 年，74% 的美国年轻人说大学"非常重要"。2025 年，这个数字掉到了 35%。同一时间点，40% 的大学毕业生做着不需要学位的工作。超过四分之一的大学生直接说：学费投得不值。70% 的美国人认为高等教育正朝着错误方向前进。

这些数字加起来，说了一件事：一个信任体系的崩塌，不需要一个决定性的时刻,只需要一个足够突然的时刻，让所有人同时看见它已经塌了。

AI 就是那个时刻。

但 Kang 在调查中撞见了一个更奇怪的东西。他在采访犹他大学教授 Hollis Robbins 的时候，听她讲了一个画面。Robbins 今年三月去德州奥斯汀，和一群 25 岁左右的亿万富翁吃晚饭。他们在讨论教育的未来。晚宴结束时，一个人脱口而出了一句话：

"不是 OnlyFans，是 OnlyProfessors。"

onlyfans是目前规模最大的订阅制成人内容平台。 Kang 根据这句话，在《纽约客》发表了一个长篇访谈，为正在崩塌的教育指出了一个可能的终点：上学，正在变得像是上黄网。

这句话什么意思？为什么一位常春藤出身的教授、一位《纽约客》的专栏作家、一群硅谷最精明的年轻投资人，都在认真讨论这个听起来极其不正经的类比？

一、AI对全年龄段教育的结构性冲击

要读懂这个类比，得先看懂一个正在所有年龄段教室里同步发生的变化。

变化本身不复杂。复杂的是它发生得足够慢、足够安静，安静到大多数人没有注意到它已经完成了。

变化的起点是五岁，幼儿园，各种电子设备和AI应用，已经开始进入小朋友的学习和生活之中。

纽约市布鲁克林，公立幼儿园。五岁的孩子们坐在 iPad 前，跟着一个叫 Amira 的 AI 虚拟老师学认字。Amira 有紫色的长发和绿色的围巾，她会听孩子们朗读，记录发音，纠正错误。App 背后的公司说它"结合了 AI 和神经科学的协同效应"。孩子们也喜欢她。

另一款数学 App 里，一只叫 JiJi 的企鹅带着孩子们玩数学游戏。一个孩子回家告诉父母："iPad 数学有趣，常规数学很无聊。"

iPad 是装在他书包里带回家的。家长们开始上公听会。一位母亲抱着吃手的婴儿走上讲台，对着纽约市教育局长说："你是在拿我们的孩子做实验。可耻！"

一个六岁的小女孩排在妈妈后面发言，她紧张地把脸埋进爸爸的毛衣里，过了一会转过身说："我们看了一整天的屏幕。这对我们的大脑不好。你们可以跟朋友玩。可以带玩具。甚至可以读书。"

但这件事不会停。今年四月，美国总统特朗普签了一份总统行政令，要求在从幼儿园开始的所有年级推广"AI 素养"，成立特别工作组，把 AI 送进更多教室。

从幼儿园往上走，变化加速了。美国公立学校已经被 YouTube 淹没。94% 的教师在课堂中使用 YouTube。

Chromebook 占了 K-12 移动设备市场 60% 的份额。YouTube 有时占学生设备流量的 50%。一位堪萨斯州的母亲发现，她七年级的儿子在学校设备上三个月内刷了 13,000 个 YouTube 视频。科学课已经不做实验了，老师放 YouTube 视频。"一切都是模拟体验。"

再往上，到了大学。情况没有变好，只是变得更体面了。我在之前的文章里介绍过：哥伦比亚大学一个叫 Roy Lee 的学生，坦承 80% 的作业都是 ChatGPT 写的。"在学校，我没见过一个不用 AI 作弊的学生。"他自己还做了一个帮人用 AI 在远程面试中作弊的工具，被学校处分。他的反应是觉得荒谬, 哥伦比亚大学不是还和 OpenAI 有合作关系吗？

用他的原话说："我觉得，距离大家不再把用 AI 写作业看作作弊的时代，只剩下几年，甚至几个月。"

今年五月，北美 40% 大学使用的课程管理系统 Canvas 被勒索软件攻击，成千上万门课瞬间停摆。华盛顿大学的一位教授发现自己没法查看评分标准, 因为标准也锁在云里。他不得不打开一个界面极其陌生的系统，找到一个隐藏很深的菜单，才能给学生发一封邮件。邮件只有一句话：别慌，我也不知道怎么办。

从五岁的 Amira 到二十岁的 Claude，从幼儿园的 iPad 到大学的 Canvas, 这是一条完整的链条。它不是偶尔有人作弊，而是每个年龄段都在被训练成让机器替自己做的条件反射。当你在认知发育的关键期学会了"iPad 数学比常规数学有趣"，等你到了大学，用 ChatGPT 写论文就不是堕落，是肌肉记忆。

这背后是一个更深的结构变化：教的人不再重要了。

幼儿园里，Amira 替代了一半的教学时间。K-12 里，YouTube 视频替代了科学实验。大学里，AI 替代了论文写作。Robbins教授指出了一个关键：现代大学已经把自己做成了一台"零件通用"的机器。

过去二十年，"学习成果"的标准化运动把每门课打磨得全国一模一样, 课程通用、考试通用、评分标准通用。学生转学，学分必须无缝对接。近 40% 的大学生至少转学一次，倒逼课程进一步统一。

结果是什么？Robbins 的原话："我们告诉学生'你是特别的'，却告诉教授'你并不特别'。"

宝马的零件是宝马专用的，所以只能去宝马授权店修。大学的"零件"——课程、教授、教学方法——全被做成了通用的。谁教都一样。

这就是为什么 AI 能进来。不是 AI 太强，是这个系统已经把自己做成了适合被 AI 替代的形状。

而当一个系统里的"人"变得可替换，这个系统离去中介化就不远了。

二、大学的核心产品，从来不是知识

要理解文凭为什么在变成废纸，先得承认一件大学自己从来不愿意公开说的话。

大学的核心产品，从来不是知识。

这是经济学家 Bryan Caplan 说的。Caplan 是乔治梅森大学的教授，他把这个叫信号论：学生花四年时间和十几万美元，买到的不是知识, 知识在图书馆里从来都是免费的。

他们买的是那封推荐信、那个成绩单、那个文凭上的名字。这些东西合在一起，向雇主发射同一个信号：这个人够聪明、够听话、够能忍。

这套系统运转了一百多年，没什么大毛病。直到 AI 把它击穿。

击穿的方式很简单。当 Claude 能在三十秒内生成一篇结构完整、论证流畅的学术论文，"写出好东西"就不再是任何认知能力的可靠证明。一个学生交上去的论文写得越好，教授越没法判断这是他写的还是 AI 写的, 甚至没法判断他还需不需要会写。

但这还不是最深的那一刀。更深的是：即使没有 AI，这套"信号系统"本身也已经腐烂了。

Robbins指出，"学习成果"这个听起来无害的词，就是罪魁祸首。过去二十年，美国大学系统把每门课应该教什么、学完应该会什么，逐条写成了标准化指标。

同时，教学被一股看不见的力量重塑了, "教学与学习中心"在"循证实践"和"最佳实践"的旗帜下，把教学从一种充满风险、对话和批判的伦理实践，变成了可测量的技术流程。教授不是被 AI 替代的，是先在官僚系统里被降格成了"内容交付者"。

AI 出现之前，这个表演被默认为学习。AI 出现之后，这个默认崩塌了。

这件事最要命的地方在于：过去很多被视为"学习成果"的东西，更像是一种文本表演。AI 没有创造问题，它照亮了问题。

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三、onlyfans不是色情网站那么简单

现在可以正式介绍 OnlyFans 了。

这里需要先交代一个背景。OnlyFans 这三个字，在中国的公共讨论里经常被简化成一个色情平台的代称。但这件事本身值得说清楚：不拆开它的底层逻辑，就读不懂《纽约客》那篇访谈在说什么。

OnlyFans 是 2016 年在伦敦创立的内容订阅平台。创作者在上面发布内容，粉丝按月付费订阅，也可以单次付费解锁特定内容。平台抽成 20%。2025 年，它的营收超过 25 亿美元。

核心逻辑不在内容，在结构。

在 OnlyFans 之前，一个创作者要想靠内容赚钱，必须经过一大堆中介：经纪公司、制片方、发行平台、广告商。每一层都分走一块。

OnlyFans 做了一件事：把这些中间层全部砍掉。创作者直接面对付费用户。用户订阅的不是一段视频、一张照片，而是这个特定的人, 她的真实感、她的在场感、她和你之间那条虚拟但可感知的关系。

去中介化。个体品牌化。关系货币化。这三个词，就是理解"上学正变得像上黄网"的钥匙。

回到开头提到的那场奥斯汀晚宴。Robbins 和那群年轻亿万富翁在讨论教育的未来。有人提了一个很具体的问题：与其要大学颁发的学位，不如要教授个人颁发的"证书"。"如果你接受了 Hollis Robbins 教育, 这意味什么？这比一个泛泛的大学学位更有辨识度，更像一个品牌的认证。"

晚宴结束时，那个人脱口而出："不是 OnlyFans，是 OnlyProfessors。"

Robbins 本人不觉得这只是一个段子。

因为这个类比之所以成立，不是因为它耸人听闻，是因为教育的底层经济逻辑正在发生和内容创作完全一样的结构重组。

当 AI 可以免费提供这个世界上最标准化的那部分知识（基础化学、微积分导论、莎士比亚入门），任何继续把"知识传输"作为核心产品的机构，都面临一个无法回答的问题：你的客户为什么还要付钱？

而真正不可替代的东西，从"可复制的知识"变成了"不可复制的人"：那个人的判断、追问、在场、和你在对话中摩擦出的理解。

这恰好是 OnlyFans 的核心产品。不是堕落，是逻辑的必然。

当然，这不是一句口号。你得证明为什么"人"突然又值钱了。

四、AI带来古老教育传统的复兴

有一个场景，我觉得比任何论证都更能讲清楚这件事。

1980 年代，日本松下电器在开发一款家用面包机。工程师们遇到了一个卡了很长时间的难题：机器揉出来的面团，不管怎么调参数，烤出来的面包都和面包师傅手工做的不一样。差距不在配方上。配方可以抄。差距在一种没法被写进说明书的东西上。

松下的项目负责人做了一个在那个年代非常罕见的决定。他派了一名软件工程师去大阪国际酒店，跟首席面包师傅学徒。

工程师每天观察师傅怎么揉面、怎么拉伸、什么时候停手。她自己也上手。师傅纠正她, 不是用语言，是用手指按在她的手腕上，告诉她"这样，再轻一点"。几个月后她回到实验室，把一种无法言传的"拉伸面团的手感"写进了机器的程序里。面包机成功了，后来成为松下有史以来最畅销的产品之一。

这个故事是日本管理学家野中郁次郎记录下来的。野中是知识创造理论的创始人，花了一辈子研究一个问题：为什么有些知识没法写成文档？

他引用的理论基础来自一个叫迈克尔·波兰尼的人。波兰尼是物理化学家兼哲学家，在 1960 年代提过一个概念：默会知识（tacit knowledge）。他用一句话定义它："我们知道的多于我们能够言说的。"

骑自行车时你不需要计算倾斜角度，你的身体知道。一个做了二十五年新闻的记者听一段采访录音，能在一大堆话里挑出"那一句", 不是因为她有 checklist，是她的判断力被几千次对话磨过。

这类知识，没法被数据化，没法被写成 prompt，没法被投喂给任何一个模型。

这恰好解释了美国大学最近在干的看起来最"倒退"的事, 把口试重新带回来, 其实是教育在 AI 面前唯一正确的反应。

康奈尔大学生物医学工程系教授 Chris Schaffer 要求学生提交书面作业后，再参加 20 分钟的苏格拉底式口试。面对面，没有准备时间，他追问每一个"为什么"。

他的原话是："你无法靠 AI 蒙混过关通过口试。"宾大教授 Emily Hammer 说得更直白："看起来我们像是在防止作弊，但这不是原因。我们这样做是因为学生们正在失去技能、认知能力和创造力。"

我之前在《AI 逼出了教育的真相》里用了媒介理论家麦克卢汉的框架来分析这件事：当"文字生产"被 AI 推到极端，任何人都能无限量制造标准化文本时，它反转成了对"口语在场"的强制需求。效率的顶点，反转成了对真实在场的渴望。

苏格拉底自己一个字都没写过。他留下来的不是一套教材，是一种教育原型：真正的学习和理解，发生在追问之中。你以为你懂了，对面的人再问一句，你忽然卡住，才发现刚才那个"懂了"其实很薄。

五、绝大多数教师将被AI”去中介化“

现在我们可以把类比推到底了。

OnlyFans 有三个结构特征。这三个特征，正在教育领域并行发生。

第一个，去中介化。创作者绕过经纪公司和发行平台，直接面对粉丝。教育的去中介化也一样：学生不再向大学这个机构付费，直接向某个特定的教授、导师或实践者付费。

Robbins 说的 "OnlyProfessors"，就是教育版的去中介化。文凭是大学这个中介机构发行的通用货币。当这个货币贬值，个体发行的"品牌"（"我跟这个人学过"）反而开始升值。

第二个，订阅制关系。OnlyFans 的用户按月付费，为的不是某一段视频。他们为的是持续的关系。传统教育按学分收费、按学位收费，为的是那个最终盖章。但当盖章本身贬值，按"关系"付费就比按"学位"付费更合理。

Robbins已经在设想：学生贷款为什么一定要按四年制发放？如果你在 18 个月内完成所有你能从这个教授身上学到的东西，贷款应该跟着你和这个人的关系走，不跟着机构的学期走。

第三个，真实在场战胜可复制内容。OnlyFans 的底层竞争力，不是内容的生产效率, AI 可以生成无限量内容。它的竞争力是这个人不能被复制。你订阅的不是一段视频，是这个人。教育也一样。标准化知识，AI 已经可以免费无限量供应了。但不能被 AI 替代的，是一个活人坐在你对面，追问你、反驳你、不让你滑过去。

Robbins 对未来的预测是残酷的。

60% 到 70% 的教授将被淘汰。不是因为他们不努力，是因为他们拥有的知识 AI 已经有了。她去年写了一篇引发轩然大波的文章《时候不早了》，给每一位想保住工作的教授提了一个问题："我拥有哪些 AGI 不具备的特定知识？"答不出的，"在大学里将没有立足之地。"

她自己的答案：她研究非裔美国人十四行诗传统。全世界大概只有三个人在这个领域达到她的深度。这就叫知识的边缘, 那个小到只有几个人站着、AI 还没够到的地方。未来教育唯一的生存空间，就在这里。

中层大学将大规模死亡。能活下来的只有两类。大型旗舰大学，靠橄榄球队、校友网络和"文凭信号"的残余价值，本质上卖的是品牌和体验，不是教育。微型"OnlyProfessors"，以某个特定教授为核心的学徒式学习社群，卖的是不可复制的关系和在场。

那些还在跟你谈"大学体验"的人, 兄弟会、橄榄球赛、校园生活, 你得知道，他们卖的是迪士尼门票。Robbins 的冷水："也许那会帮你找份工作，但跟'教育'已经没太大关系了。"

耶鲁也知道了。最近，耶鲁悄悄修改了使命宣言。从"创造更美好的世界"，改回了"知识"。Robbins平淡地说："我们不再参与'创造更美好的世界'的游戏了。我们参与的是知识游戏，这意味着要摒弃一些自我感觉良好的东西。"

一个靠"创造更美好的世界"这个使命活了三百年的机构，在 2026 年决定放弃这句话。这不是表面的措辞调整，而是一种底线撤退。

六、AI不会自动带来智慧，反而会放大无知

你知道别人不知道的。你会别人不会的。你能更快更多地产出标准答案。你的判断比别人的更准。四种套利，在 AI 的覆盖范围内，全部归零。

教育，就是这四种套利的完美嫁接。标准课程，是信息差套利。论文和考试，是技能差套利。批量教学和评分，是产能差套利。教授的判断和打分，是认知差套利。AI 把每一种都击穿了。

剩下的不是"知道什么"。是追问的能力，是被追问时不崩塌的能力，是那种在模糊中做出判断、并为判断承担责任的能力。

这就带到一个最远、也最古老的参照点。

公元前四世纪，柏拉图写了一篇对话录叫《斐德罗篇》。苏格拉底在里面讲了一个埃及神话。神祇透特向国王献上文字的发明，说这是"记忆和智慧的秘方"。国王拒绝了他："文字不会让人更有智慧。它会让人把记忆外包给纸莎草，把理解的表象当作理解本身。"

苏格拉底同意。他列了文字的五宗罪：不回答你的问题，对所有人一视同仁，被误解时无力辩白，不必理解就能复述，错把记忆当智慧。

两千四百年后，ChatGPT 把每一条都放大了一千倍。它回答得比任何人类老师都更快、更完整、更流畅。它让什么都不懂的人立刻生产出看起来像"理解"的东西。它在被误解时永远不会辩白, 它根本不想辩白。它让你跳过困惑、试错、拆解、推演，直接拿到"好看的答案"。

而波兰尼和野中郁次郎已经把答案给了：真正的知识，存在于语言之外。在你指尖揉面团的力度里。在一个面包师傅手腕的角度里。在一个做了二十年记者为什么知道"这一句值得写"的瞬间选择里。

这个不会贬值。

七、唯一不会贬值的货币

回到 Jay Caspian Kang。他盯着女儿大学基金账户发愣的那天晚上，最后没有得出结论。

但我觉得他真正想说的东西，不在结尾，在开头。他脑子里那个闪念：如果这笔钱买的是一套"标准化知识传输服务"，AI 已经在免费提供了，这笔投资注定亏损。如果这笔钱买的是一个人, 一个真正有边缘知识的、会追问的、能把你女儿堵到墙角直到她长出真正理解的人, 那这笔投资会比任何时候都值钱。

因为这种人在未来会极度稀缺。

文凭在变成废纸。这场贬值是不可逆的。不是因为 AI 坏，是因为当所有可以复制的知识都免费，那个不可复制的人，成了唯一的值钱之物。

"上学正变得像是上黄网", 不是段子，也不是标题党，而是一个正在发生的结构性重组，是教育在 AI 面前的诚实退却：承认自己不再能靠"我知道你不知道"赚钱，转而靠"我是一个人，坐在你面前"活下去。

唯一不会贬值的货币，是在场的追问。【懂】

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