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机器之心编辑部

近日,X 知名博主、Hyperbolic 联创 & CEO Yuchen Jin 发帖称,如果在他读博士的时候就有 Claude Code、Gemini 和 ChatGPT 等各类 AI 工具出现,那么也许只要一年就能毕业,而不是用了 5.5 年。

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而他之所以发出这个感慨,缘由是最近一些硅谷 AI 大厂工程师表示,在用了 AI 工具后,项目完成时长被大幅压缩……

先是谷歌首席工程师、Gemini API 负责人 Jaana Dogan 在 X 上发文称:「我不是在开玩笑,这也不好笑。从去年开始,我们就在谷歌内部尝试构建分布式 Agent 编排器。有多种选择,大家并没有完全认同……我只是向 Claude Code 描述了问题,它就在一小时内生成了一个东西,而这几乎就是我们去年一年所做的东西。」

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随后,她又发文补充,提示内容不算详细,也没有具体细节,只是一段三段式的描述。但由于不能分享任何东西,也不好具体展示出来,总结来说就是在现有一些想法基础上构建一个玩具版本,用以评估 Claude Code。

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帖子一经发布,迅速引起网友讨论,有人感慨没想到当前的 AI 编码工具已经发展到如此强大的地步,也有人惊叹,原来即便是强大如谷歌这样的 AI 大厂,也会使用 AI 编码工具,更意外的是,居然允许员工使用其他公司产品,而非强制大家使用自家旗下的 Gemini、Gemini CLI 或 Antigravity……

其中,一位名为 Rohan Anil 的 X 网友评论道:自己以前也是谷歌工程师,在职期间一路晋升,但如果当时就有 Agent coding 的话,尤其是 Opus,也许就能把前六年的工作压缩在几个月内完成。

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随后此推文获得了上百次的浏览,而该网友也发文认真做起了自我介绍,原来 Rohan Anil 曾是前谷歌和 Meta 杰出工程师,在 Google Brain 期间从事基础研究,重点包括训练算法和基础设施方面的工作。例如谷歌 Google 内部首个 Transformer 推理系统,以及首批大规模 TPU 训练与推理系统的落地与上线。

之后他在 Google DeepMind 负责领导 Gemini 模型相关工作,且因在 Gemini 预训练方面的贡献,获得杰出工程师称号。去年一月,他从谷歌离职,目前在 Anthropic 工作。

而谈及帖文中所说的「Opus 这项技术可以把我六年的工作压缩到几个月」时,他表示,这主要指的是工程层面:性能优化、在真实约束条件下拼装分布式系统等。

也正是这些内容,让 Yuchen Jin 有感而发:「这与我的亲身经历完全一致。」

他认为,当前 AI 正在显著压缩学习曲线,并以惊人的速度把初级工程师「拉升」为高级工程师。在大型代码库中的新员工入职熟悉周期,已经从过去的几个月缩短到现在的几天。曾经需要花上数小时在 Google 和 Stack Overflow 上查资料的问题,如今往往只需要一个 Prompt 就能解决。同时,AI 也正在成为一位优秀的导师和结对编程伙伴。

「现在真正稀缺的,只剩下主动性。」

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更进一步地,他认为不仅是在工作中,如果再早一些,在读博期间就会各种 AI 工具出现的话,那么,可能毕业时间也会大大缩短,也就是在文章开头所发的帖子。

在他看来,「当前的教育模式还处于人工智能出现之前,需要根本性的更新。」

不过,不同于对 AI 工具在工作中所带来影响的积极认可,关于 AI 工具在教育中的作用,大家开始出现了分歧。

有网友认为,就像 Yuchen Jin 所言,博士期间约有 25% 的时间是用来阅读大量论文的,但 AI 的出现让这一部分变得不一样了。「我以前需要花几个小时来解析晦涩的论文,而现在只要请 Claude 帮忙解释关键见解,并对照实际论文进行验证就可以了。」

当然,他也坦言,虽然现在还不能算是完美,但这只是时间的问题。

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网友 Thierry Laurent 也持相似看法,他说自己目前正在攻读遥感硕士学位,以往需要几个月才能积累的脚本素材,现在在 Codex/CC 里只需要几天时间就可以了。「我们目前正处于一个转折点,但大学尚未准备好。」

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但一位名为 alyxya 的网友并不这样认为。在他看来,对于学生来说,仍然需要花费时间来学习批判性思维、推理行业理解能力。「AI 就像个人导师一样,我可以不断地向他提问,但 TA 不能强迫我立刻内化这些知识。」

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网友 Palmi 也有类似的看法,他认为,也许 AI 工具的接入会让毕业时间加快,但是,「你会像现在这样优秀吗?」AI 确实加快了工作、学习进程,但对于个人来说,并不会获得任何(处理过程中)的知识。

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网友 Burhan 甚至觉得那些曾经「浪费」的时间让自己成长了。他内心深处开始思考一个问题:这「5 年半的挣扎」是否真的在我们身上构建了一些「1 年冲刺」所无法带来的东西。换句话说,这种用「笨办法」死磕硬磨所带来的阻力,是否反而锻造出了一种更深层的专业造诣?

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还有网友调侃称,「兄弟,不过别忘了,你不是唯一有AI工具的人,也许你的导师很快就会把研究生要求定为:需要50篇第一作者论文。」

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最新信息是,Yuchen Jin 又发了一个案例,说他一位从事 AI 研究的朋友正在教自己 8 岁的孩子用 Claude Code 写 PyTorch 代码。

他表示,自己对这种虎妈式的做法感到震惊。但真正的信号是:当一个 8 岁的孩子能建造出需要多年学校和训练的东西时,「高等教育」就变得过时了。

「经验年限现在远不如品味、好奇心、主动性,以及与人工智能合作的能力重要。」

目前,关于这一观点的争论还在继续,各路网友都在基于自身的经验或认知来阐述自己的立场,帖子热度也在继续高涨。

那么你呢,你如何看待持续快速发展的 AI 对教育带来的影响?

https://x.com/QuanquanGu/status/2007947084608246188

https://x.com/Yuchenj_UW/status/2007512853625090095