先讲一个道听途说的事。
今年的USACO，北美计算机奥赛的铂金奖，29个里取消了16个小孩的成绩。这意味着，查出来的作弊，超过一半人数。
这个事情我觉得挺可悲的啊。如果这就是我们的下一代，那确实是没有希望的。
再讲一个事情。
我这个暑假招了两个本科生。都是名校CS，特别好的孩子。我问他们一般用chatgpt还是cursor。他们立刻很紧张，说，老师，我从来不用AI，我的作业都是我自己写的。
这个事情我也觉得挺可悲的，反应了诚信体系的坍塌。互相不信任成了default。
这两件可悲的事情，都是教学和工作所需要的技能脱节造成的。禁止用AI又把题目出的正常人类做不出来：除了逼孩子们欺骗，还有其他作用吗？
对于绝大多数诚实的孩子们，这个脱节，导致了大学生，甚至研究生，博士生就业困难。现在的就业市场其实很好。但是，能适应这个市场的孩子实在太少了。这好比计算器已经发明出来了，但是学校里还在乐此不疲的教珠算。当这些打了四年算盘的孩子们去找工作的时候，连计算器怎么turn on都不会。
早在14年的时候，我就提出，我们一定要在教学里引入deep learning（那时候主要是各种CNN）作为一门核心课程。后来我是越来越不想教，因为这东西越来越没用。我这个proposal，直到2020年才得到认同。可是2020年，已经没有必要教deep learning了。
又是5年过去了，形势又发生了翻天覆地的变化。第一，程序写的熟练没用了。未来是文科生的天下，怎么prompt AI，怎么跟AI合作最重要。随之而来的第二点，benchmark比较performance的时代过去了。因为那是一个比速度的活。马车时代可以比速度。汽车时代，大家速度都一样，只会出现某种限速——有可能是对AI发展的限速。
所以怎么给AI“拔电源”，我觉得倒是有可能成为一个热门专业。
有人总是argue，你大学里教工作用的东西，你干嘛不送你的小孩上技校？不是耸人听闻，如果一直只教一些行为艺术，大学很快就没有技校值钱了。
大学不是中小学。这批小孩已经花了12年去复盘人类的知识体系，他们不想再花4年几十万刀来继续修历史。他们的诉求是学有用的东西，毕业了能养活自己。
而作为思想领袖的大学，新技术出来的时候，应该是利用这个技术，而不是是回避这个技术。
我现在打算propose一门文科课探讨怎么prompt。我这门课，会搞的非常难，只有结合AI和人脑才能解决。但是，想改变什么总是很慢，几乎不可能及时发生。对于单个的学生来说，最好的办法是自己去跟上时代，不要等着老师教。
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