新智元报道

编辑：倾倾

AI正在以「教育革命」的名义，占领全球校园！清华的新生靠AI助理报到，加州州立大学把52万师生接入ChatGPT Edu，Google更直接向全球学生免费开放Gemini。看似高效的学习浪潮，却在悄悄重写权力格局：谁还在定义「什么叫学会」？当算法成为新的老师，大学的主权，是否已经被温柔地夺走？

上周，Nature发布了一篇题为「Universities are embracing AI: will students get smarter or stop thinking?」的报道。

文章指出，全球大学正以前所未有的速度拥抱AI：

清华给新生配了AI助理，加州州立大学让52万师生集体接入ChatGPT Edu，Google则向全球学生免费开放Gemini。

看起来，这是「教育革命」的开始。

但在这场浪潮下，大学的权力结构正在被重新改写：

谁还在定义「学会了什么」？

当算法成为新的老师，大学，也正在成为「被教育」的对象

AI成了「校内系统」

课堂主权，正在被一点点外包

开学第一天，清华的新生登录校园系统，迎接他们的不是辅导员，而是一位AI助理。

而在太平洋另一端，加州州立大学的52万名师生，也被统一接入ChatGPT Edu——这是OpenAI史上最大规模的教育部署。

看起来，这是AI教育化的胜利；但对大学来说，它更像是一场基础设施的外包。

AI不只是辅助工具，它开始替代学校原本的功能：答疑、批改、个性化辅导，甚至课程内容本身。

在清华，AI教学系统被设计成三层：底层对接约30个模型（DeepSeek、阿里云、OpenAI、Google等）；中层是一套「知识引擎」，装载各学科的权威资料；最上层才是学生可见的应用端——课堂助教、「我不懂」按钮、AI问答区

而在美国，同样的AI浪潮却是一片混乱。教授各自制定规则，有人严禁使用AI，有人要求必须用。

一个大一新生上五门课，可能会遇到五种不同的AI政策。

正如密西西比大学研究者Marc Watkins所说，这两年「几乎是完全混乱的状态」。

教育专家警告，这种外包式AI渗透，正在悄悄改变大学的权力结构：谁在决定学生学什么？谁在掌握他们的数据？

当作业反馈、学习记录、教学算法都被托管给OpenAI和Google，大学还剩下多少主导权？

联合国教科文组织的教育技术主管Shafika Isaacs一针见血地指出：

AI在校园的扩散速度，远远超过了制度、教学法和伦理的响应。

这场课堂外包看似高效，却让大学第一次面临一种前所未有的焦虑——当课堂被算法托管，教育主权究竟还属于高校吗？

权力更迭后

谁来定义「学会了什么」？

AI进入课堂后，一个更微妙的变化正在发生：教学权不只是被共享，而是被重写。

过去，理解、会做题......这些标准由教师决定。现在，越来越多的标准，正由模型生成。

在清华的AI系统里，知识引擎会自动为每门课搭建「正确答案」的数据库。

学生只要点击「我不懂」，系统就会调用模型比对、总结、输出解释。

这些操作看似暖心，实则让渡了高校的主权，现在「什么才算懂」由AI定义。

悉尼大学的教育技术专家Danny Liu则更进一步，把AI变成教学助理。

他的团队开发的Cogniti系统，能帮老师生成课堂提问、自动扩写批改意见，并为不同学生定制个性化学习路径。目前，它已在全球百所大学推广。

但问题是，当学习路径、评估标准都由AI设定，教师的判断还重要吗？

这已经不再是「作弊与否」的讨论，而是教育权威的重新分配。

麻省理工学院研究员Nataliya Kosmyna的脑电实验让这个问题更具象：她让54名学生分别用ChatGPT、用搜索引擎、或纯靠自己写一篇短文。

结果发现，使用ChatGPT的那组学生脑区活动连接度最弱，写完后几乎记不住自己写了什么。

这意味着，AI不只是帮人写作，而是「代替人思考」。

越来越多的教育者开始担心，AI在课堂上教会学生的，是答案是什么，而不是如何思考问题。

这让「思考」这个词本身，变得模糊又暧昧：我们是真的理解了知识，还是只是复制了模型的逻辑？

正如荷兰拉德堡德大学认知科学家Olivia Guest所说：

学生的技能正在发生结构性变化，他们不再擅长思考，而是擅长提示（prompt）。

AI给了学生新的学习捷径，也在重新定义学习本身。

而大学，在这场变革中，正在慢慢失去它最宝贵的东西——判断什么是知识的权力。

教育主权的三种命运

AI闯入课堂后，大学的「主权」正在被三种力量重新划分。

在不同国家，它走上了三条完全不同的轨道。

被公司占领：美国的「外包教育」

美国高校的AI浪潮，看似自由，实则混乱。教授各自制定政策，有的全面禁止，有的直接把AI纳入课程。

OpenAI和Google趁机进入校园：ChatGPT Edu登陆加州州立大学系统，覆盖52万名师生，成为史上最大AI教育项目；Google则向学生免费开放其最先进的AI模型。

表面上，这是一场教育创新，但实际上，它更像是一种权力外包——教学、作业、反馈的底层逻辑，正在被企业的算法架构所定义。

Nature评论道：

大学正在被AI公司牵着走，它们提供的，不只是服务，而是整个学习生态。

被国家吸收：中国的「系统化教育」

在中国，AI教育不是偶然，而是精密的顶层设计。

清华大学牵头搭建三层AI教学体系：模型层接入约30个AI模型（DeepSeek、阿里云、OpenAI、Google等），中间的知识引擎汇集权威学术资源，最上层是学生可用的学习平台。

这套体系随后被数百所高校采用，成为国家教育数字化战略的重要组成部分。

北京大学「小北学长」校园学习生活小助手的显示页面

这里的逻辑不同，不是「外包」，而是国家吸纳。

AI被纳入教育体系，而不是凌驾其上。

但这种整合同样引发新问题：当AI模型成为课程的一部分，「统一化学习」会不会削弱个体的思考与差异？

被制度驯化：澳大利亚的「监管教育」

澳大利亚选择的是第三种路径。

自2023年起，国家教育质量与标准署（TEQSA）联合高校制定AI教学规范，从伦理、透明度到风险防控都有统一框架。

悉尼大学研发的Cogniti系统，正是这种制度化的产物：AI可用，但必须「在框架之内」——既不放任，也不排斥。

Cogniti官网对该智能体的介绍

这种做法让AI成为「可监管的工具」，形成一种新的平衡：有限主权下的教育创新。

三条道路，代表着三种权力结构：

美国的主权外包，正在被资本塑形；

中国的主权集中，试图以系统对抗算法；

澳大利亚的主权驯化，在监管与创新之间找平衡。

AI不是在重塑课堂，而是在重绘地图——那是一张关于「谁来教育未来」的新世界地图。

算法的「软性殖民」

大学沦为AI生态的入口

AI进校园这件事，谁都说得冠冕堂皇：效率更高、学习更个性化、教育更公平。

但在这些漂亮的词背后，大学正慢慢失去它最重要的东西——主导权。

以OpenAI为例。它推出了专为高校定制的ChatGPT Edu，宣称能保护隐私、提升教学体验。

加州州立大学系统第一个签约，让52万名师生集体接入，这成为OpenAI史上最大规模的教育项目。

而Google则从另一种角度切入。

它向全球18岁以上的学生免费开放Gemini AI工具。名义上是「助力教育公平」，实际上是用校园去培养未来的用户和依赖。

这是一种看不见的「温柔殖民」——企业不必控制课堂，只要让课堂离不开自己。

首先是数据依附：学生与AI的每一次对话、作业、提问，都是新的训练语料。

其次是认知依附：当AI为学生总结要点、为老师生成评语，人类的表达方式正在被算法同化。

最后是制度依附：当考试、选课、教务系统都接入AI模块，学校想「断网」几乎不可能。

6月，一封反对大学盲目引入AI的公开信在全球学界流传，短短几天就收集了上千个签名。信中写道：

大学的资金不该被花在逐利的公司身上——它们几乎没有回报，却在主动削弱学生的能力。

这不是情绪化的指责，而是结构性警告。AI公司不再只是工具提供者，而是在重新定义知识的流向。

教材由算法推荐，论文由模型总结，反馈由AI生成。大学看似拥抱未来，实际上正在交出知识的主权。

教育学者George Siemens在采访时说过一句耐人寻味的话：

教师使用AI的方式，其实比学生更原始。

换句话说，AI不需要征服任何人，它只要让所有人「依赖」就够了。

这，就是它最聪明的殖民方式。

当AI进入课堂，改变的不只是学习方式，而是教育的权力结构。

从清华到加州，从悉尼到巴黎，大学正在经历一场看不见的「再组织」：教师让位于模型，课程嵌入算法，学生依赖系统。

所有人都在使用AI，但AI也在反向塑造他们的思维。

短期看，AI的确让学习更高效；长期看，它正在重新定义「知识」的边界——谁来制定标准、控制数据、分配资源。

这不只是技术升级，而是一场静悄悄的权力再分配。

正如UNESCO教育官员Shafika Isaacs所说：

AI扩散的速度，远远超过了教育伦理和制度的响应。

未来的大学，也许不再属于知识分子，而属于算法。

而这一次，被教育的，可能不仅是学生——还有整座大学本身。

参考资料：

https://www.nature.com/articles/d41586-025-03340-w