The Despair of the Professor in the Age of A.I.
“如果作弊足够容易，是不是一直都有一半的学生会作弊？”
作者：杰伊·卡斯皮安·康
2026年5月26日
插图：George Wylesol
在我的写作中，以及闲暇的思绪里，我常常回想起阿朱那在眺望俱卢克舍特拉战场时发出的哀叹——他不得不亲手杀害自己的亲友。在那个非同寻常的时刻，他的职责究竟是什么？那么，在远为平凡、也少有惊心动魄的境况下，我的职责又是什么呢？
这个问题贯穿于与克里希纳的对话之中，出现在《薄伽梵歌》的第一章——一本我直到大学上印度教课时才恍然知晓其存在的书。我并非一名好学生，经常逃课，但又担心旷课和成绩不佳会带来某种代价，因此偶尔也会努力一下。我读过几本书，其中就包括《薄伽梵歌》。起初，我其实并不太懂这本书，直到我的教授——一位颇具魅力、头发灰白却沉静如磐的学者，常见于新英格兰各文理学院的宗教系——以一种宽广而亲切的方式向我解释道：人应当尽己之责，而不必计较结果。尽管我已记不清自己在那门课上的表现如何，但过去的二十五年里，我却一直反复思索着阿周那的绝望与克里希纳的教诲。
每当我想到我九岁的女儿是否需要上大学时，我多半希望她不必那么做。因为我觉得，这个国家不该如此严重地依赖一套既昂贵、又难以获得、耗时漫长的学历认证体系，以至于它根本不值得投入。但我也确实担心，她会错过像我这样的经历——一位19岁的年轻人曾被迫去读一些他原本不会读的书，并在一位耐心的教授引导下，哪怕只是些平淡或自以为是的领悟，也让他有所收获。究竟该如何衡量这样一种经历的价值呢？
总会有那么一些怀揣理想、笔耕不辍的人，他们愿将毕生精力投入学术研究——他们的使命，正是激励年轻人像他们一样热爱思想。然而，在学术界，这种传承如今却日益受到人工智能在课堂上的阻隔。今年四月，宗教研究教授简·斯隆·彼得斯发表了一篇振奋人心的Substack文章，她在文中回顾了自己几年前设计的一门课程：这门课旨在探讨历史上人们为信仰所甘愿承受的一切。这门名为“狱中书信”的课程，通常以学生们尝试提炼出贯穿全书的主旨作为结课方式。“四年前我刚开始教这门课时，学生们还很难自己提出独到的主题，”彼得斯写道。但经过头脑风暴与反复修改，学生们最终总能形成一种既贴近自身经历、又充分展现他们对指定文本深入思考的理解。
去年，这场挣扎终于结束了——或者至少被彻底颠覆了。“我‘狱中书信’课上的六十名学生中，没有一个真正为这项任务而苦心钻研，”她写道，“我收到的全是些条理清晰的文本摘要——那种你在书封上常见的精彩书评——还有些空洞乏味的课程主题，它们看似面面俱到，实则毫无实质内容。”彼得斯怀疑，许多学生其实是请人工智能帮忙完成作业的。和众多面对学生作业这一令人沮丧的新现实的教授一样，彼得斯也做出了调整，在课程中加入了一些手写头脑风暴环节，希望能使课程变得不易受人工智能影响。然而，当她向学生们提出这些新要求时，却发生了意想不到的事。“一股深深的悲伤涌上心头，我竟然在全班同学面前哽咽起来，”彼得斯写道，“我告诉他们：‘在人工智能出现之前，学生们总是竭尽全力去构思自己的想法。我会给予帮助，他们也会经历挣扎，但最终总能得出属于他们自己的成果。可如今，这种情形已不复存在，对此我深感痛惜。’”
过去几年里，我与多位大学和高中阶段的学者及教师交流过，他们也表达了类似的看法。他们谈到一种深深的失落感与绝望情绪，因为曾经赋予他们意义的事物如今已被人工智能的到来抹去或彻底湮没。与彼得斯一样，大多数人并不责怪学生，也不认为所有学生都欢迎新技术带来的变革。“我亲眼见过，有些学生对那些任由人工智能肆意使用的老师表现出明显的轻蔑，”彼得斯说，“他们满腹委屈，仿佛在质问：‘为什么你们对我们要求的就这么低呢？’因此，即便学生们确实开始使用人工智能，他们内心深处依然期待我们能对他们提出更高的标准。”
“这是一种长期存在的、以交易为导向的教育模式的加剧，”彼得斯告诉我。学生们被告知，他们上学是为了拿到一张学位证书——而这张证书代价高昂，对许多人来说更是背负着沉重的债务。他们被告知，自己的表现将由提交的作业来评判。而且，由于人工智能让他们能够提交出彼得斯承认表面上“质量相当不错”的材料，他们或许根本意识不到问题的严重性，因为他们连自己生成的内容都解释不清。“每当我看到句子中出现拼写错误和语法结构拙劣的情况时，内心都会涌起一阵如释重负的轻松感，”彼得斯说，“因为这表明他们确实在亲自努力钻研。”
我所采访的教师和教授们对人工智能目前所发挥的作用及其未来可能带来的影响持有不同的看法。但一些共同的担忧逐渐浮现。以下是彼得斯及全国各高校另外十一位教职员工的证言，他们讲述了人工智能如何改变了他们的工作。
苏珊娜·F·博克索尔
加州州立大学奇科分校哲学讲师
我对自己的职业前景感到非常悲观。我即将年满四十五岁；如果到我五十岁时我的工作还存在，那我就会觉得自己很幸运了。
人工智能的引入，加之人口结构悬崖式下滑，对高等教育造成了毁灭性打击。我认为，那些顶尖研究型高校能够挺过这场风暴，但像我所在的这类中低水平大学则会萎缩，甚至彻底消失。早在新冠疫情之前，线上教育就已掀起一股热潮；疫情过后，许多课程为了生存纷纷转为线上教学。然而，随着人工智能的出现，所有这些课程都沦为颁发文凭的“流水线”。我在人工智能出现前后都曾从事过在线教学。在人工智能出现之前的年代，在线教育的质量确实逊于面对面授课，但那时它并非儿戏。如今，在线课程却成了教育的空壳：学生们假装在学习，而我也不得不假装自己真的在教他们什么。
面对面授课仍能保持一定程度的严谨性，只要所有作业都在课堂上完成，作弊现象便可降至零。然而，问题在于，这并不能真正解决教育质量下滑的问题——如今我已无法再布置纸质作业了，因为百分之七十到一百的学生都会使用人工智能。本学期，我得以对一个仅十一人的小型研讨班实施一次全面的口试期末考核。即便如此，我也不得不预订一间教室，安排长达六小时的时段，才能与学生们展开有意义的交流——而当学生人数多达一百五十多人时，这种模式根本无法推广。此外，由于并非所有教师都像我一样关注人工智能的使用问题，加之学生在网课中普遍依赖人工智能，他们的认知能力已远不如从前。
凯文·孙
北卡罗来纳大学教堂山分校计算机科学助理教授
鉴于近期计算机科学专业入学人数的下降，我对人工智能对教育整体以及我个人职业发展的影响持相当悲观的态度。
我教学中最为明显的改变，就是取消了以往课程中占据重要地位的难题作业。我一直在尝试借助社会压力来激发学生的学习动力，比如组织小组测验和课堂展示。然而，考虑到人工智能、成绩通胀、就业市场以及学生评价等系统性因素，单靠一位教师能做的毕竟有限。我担心，正是这些力量让许多学生得以轻松混日子，却没能像过去那样真正学到东西。我认同布莱恩·卡普兰的观点：大学教育本质上更多是种信号传递，而非真正的学习。只要大学对雇主而言仍是一种有用的信号工具，它就能继续存在下去。但随着大学教育变得越来越容易，这种信号的作用也会逐渐减弱，未来究竟会如何变化，还真不好说。
值得肯定的是，人工智能帮助我撰写了课程大纲、授课计划、考试试题等。目前，我们甚至可以利用人工智能对学生进行评分和/或提供反馈——尽管我本人尚未实际采用这一方式。此外，我还借助人工智能设计了课堂作业，让学生对人工智能生成的代码或内容进行评估。在计算机科学领域，人工智能已将教学重点从编写代码转向了代码评估。为了培养学生的这种能力，我会向他们展示由人工智能生成的代码——这些代码要么完全正确，要么仅存在一些不易察觉的细微错误，并要求他们对这些代码进行评价。
我有一位同事，他已彻底接受了人工智能。据我了解，他的课程比以前难多了，但学生在考试时却可以使用人工智能。我理解其中的用意——人工智能本应提升我们的技能和生产力，因此理应期待学生们产出更多成果。然而，我并不希望出现这样一种情况：学生们因为对基础知识掌握不牢，而不得不毫无抵抗力地依赖人工智能。
丹尼尔·西尔弗
多伦多大学士嘉堡分校社会学教授
人工智能从根本上改变了我的教学方式，也促使我重新思考我们究竟想要达成什么目标。今年，它大大增加了我的工作量，因为我花了大量时间设计新型的社会学作业。其核心理念是：通过多智能体模拟，让学生们以可视化的方式呈现亚当·斯密或马克斯·韦伯等思想家的理论，然后亲自动手进行实验。这对我、学生以及助教们都是一项巨大的挑战，但这一切都是值得的。那些最出色的期末项目展现出的创造力和学术深度，远远超过了普通二年级论文所能达到的水平。
除此之外，学生们依然会不加思索地使用人工智能，将其当作自己思考与判断的替代品。因此，我特意点名指出这一点，并要求他们亲自与我面谈。我见了数十名学生，每次谈话往往持续三四十分钟。我希望能真正了解他们的出发点和真实想法。我会在作业上给他们零分，但允许他们在我们讨论过如何明智使用人工智能之后重新完成作业。通常，他们的表现都有所改进，但并非每次都如此。我觉得，与他们面对面交流这一环节最为关键——这让他们感受到，尤其是作为教授的我，正在关注他们以及他们的成果。遗憾的是，在规模较大的高校里，这种关注往往十分罕见。
我还会向他们展示“替代水平作业”，其模式借鉴了体育分析领域中的“胜场超越替代水平”这一概念。这些作业本质上是人工智能生成的各类任务变体。学生们能清楚地看到，这些作业看起来大同小异。充其量，它们也只是C级水平的答案；学生们也明白，他们必须产出比替代者更出色的作品。
总的来说，人工智能确实打破了我相当舒适的一套教学习惯，这引发了不少情绪上的波动。但我确实觉得，包括学生们在内，我们都在学习如何与之共处，而最终，我们一定会迎来更好的局面。
伊丽莎白·斯特罗姆
南佛罗里达大学公共事务学院副教授
我教授很多完全在线的课程。在完全在线的课堂上，确实很难杜绝人工智能的使用。偶尔也会遇到一些情况，人工智能的回答离谱得让我不得不给学生该作业打F，但大多数时候，要弄清楚一篇由素未谋面的学生撰写的短文的出处，却相当棘手。这些学生既不认识我，也往往不熟悉班上的其他同学，因此缺乏一些能促使他们独立完成作业的社会规范约束。通常，只有一小部分学生会对主题特别感兴趣，他们会积极利用各种机会与我面对面交流或通过Microsoft Teams沟通，并努力阅读相关材料、与我讨论作业；不过，这样的学生毕竟是少数。对另一些学生而言，这只不过是一种轻松获取三学分的捷径而已。我曾尝试设计一些作业，以增加逃避阅读的难度——比如要求提供引用文献、页码，或者表达自己的观点。我还努力设计一些富有吸引力的作业形式：就这个话题展开辩论！扮演一下这个情景！把这个内容改写成表情包！然而，即便如此，学生们仍有可能钻空子，而我也很难辨别出这些作品的原创性。
除了“遵循导师的指导”之外，这所大学并未就人工智能的使用制定任何相关政策，因此我认为学生们甚至都未能收到一致的信息。尽管有些教师声称自己总能辨认出由人工智能生成的作业，但当我面对五十篇短文时，我并不这么认为。曾有学生交上一些明显是人工智能生成的胡言乱语，他们根本懒得对照作业要求进行核对；也有时候，学生的作业内容过于空泛、缺乏细节，一眼就能看出他们根本没有认真阅读过相关材料。然而，目前尚无确切的方法来验证这一点。更何况我带了五十名学生，实在不愿把时间浪费在玩“CSI：谁写了这篇论文？”这样的游戏上。
尼尔·赫伯特
格兰布林州立大学视觉与表演艺术系助理教授
我是一名戏剧教授。在讲授剧本时，我并不把它们当作文学作品来解读——相反，我会引导学生将这些剧本想象成人体的骨骼。只有借助这些骨骼，我们才能在舞台上“还原”出一出完整的人类戏剧。学生们需要撰写论文，但这些论文并非研究型论文。相反，我会要求他们例如列出两个能体现剧中物理世界特征的词语，然后用一段文字说明自己为何选择这两个词。这样做的目的，是希望学生们能够像演出中的潜在合作者一样去思考：比如设计师、演员和导演。
第一次读到学生们关于奥古斯特·威尔逊的《篱笆》的论文时，我感到十分兴奋。我选中这部剧作，是因为学生们既可以阅读剧本，也可以观看电影——如果他们想以这种方式体验的话。在一门入门课上，我不得不假设，对一些学生而言，这可能是他们生平第一次阅读戏剧作品，他们或许需要一些帮助来展开想象。
在四十名学生中，绝大多数人选择了相似的词汇、句式和概念，而大部分论文都带有那种独一无二的ChatGPT风格：“这不仅仅是一个关于不公的简单故事——它更是一声振聋发聩的呐喊，呼吁我们以积极的态度去理解正义。” 如果你像我一样，最近刚有过十年左右的公立高中英语与戏剧教学经验，那么大语言模型吐出的这些词汇模式其实很容易辨认。这就像电梯里的背景音乐，只不过换成了文字版而已。
此后，我重新修订了这项作业。我专门搜寻那些鲜为人知的选集，寻找那些很少被搬上舞台或出版、甚至过于冷门以至于连ChatGPT都无从了解的剧作。如今若在这些作业中使用ChatGPT，它就会胡编乱造人物、情节——简直是在瞎扯，因为它根本没有任何依据可循。我明确告知学生：在他们的写作过程中严禁使用ChatGPT；一旦发现有人用了ChatGPT，我立刻就能识破；如果查实确有作弊行为，我会在这次作业上直接给学生不及格——而且，如果经过正式申诉程序后仍被认定为作弊，甚至可能整门课程都算不及格。我已经不再甘心做这些入门课程的合作者，转而成了一个严查抄袭的“警察”，对此我多少有些不满。我本希望成为像我的老师们当年对我那样的一位教授。
即使在高年级的课程中，我有时还是会收到假论文。我对戏剧专业的学生们说：“无论我让你通过还是不通过，我的报酬都一样。但你们刚才做的这件事，却向我和我们系里的所有人表明：你们懒到宁愿把合作任务外包给某个应用程序，也不愿冒风险成为一名真正的艺术家。” 有时候，这话能促使他们老老实实地完成论文；有时候则不然——而且，在一门历史剧课程里，我根本没法证明这一点，因为我需要讲授的许多剧本都是经典之作，而这些剧本正是用来训练人工智能模型的。
我担心，如果我们开始培养出一批连认真阅读和思考自己所表演——或未来可能表演——的剧作都懒得去做的学生，那么下一代戏剧从业者就只能以最平庸、最乏味的方式去认识并批判他们所处的世界。你能想象由人工智能打造的“表演艺术垃圾”吗？那将是ChatGPT及其同类产品生成的图像在舞台上的戏剧化翻版：毫无灵魂、死气沉沉，一上台便已胎死腹中？我能。
劳伦·奥莱特
马萨诸塞大学阿默斯特分校心理与脑科学系助理教授
高等教育领域围绕人工智能的紧张局势，似乎不再仅仅是行政管理与教职员工之间的简单对立，而更像是一种机构反应速度与教职员工在课堂上所面临的、更为缓慢且尚未解决的教学问题之间的不匹配。高校理所当然地正迅速应对人工智能带来的挑战，但往往正是教职员工在面对最棘手的实施难题：何为学生的作业成果？评估方式应如何调整？又该如何保护学习过程中不可或缺的挣扎与独立思考能力？
与此同时，我确实认为人工智能拓展了我的科学探索能力。对我而言，最大的影响在于它降低了通过计算（即借助代码）尝试新事物的成本。编码已成为我工作中相当普遍的一部分，如今我能更快地从一个想法过渡到分析脚本或概念验证。这并不能取代科学判断，但却让某些想法比以往更容易进行验证了。
因此，对我而言，一个矛盾之处在于：那些对研究真正有用的工具，也可能给教育带来不稳定因素。“人工智能帮我写代码”并不意味着“人工智能对高校大有裨益”。
奥永·西迪克
加州大学洛杉矶分校安德森管理学院决策、运营与技术管理副教授
我们的管理部门确实鼓励教职员工积极拥抱人工智能，但不同教职员工的采用程度各不相同。默认政策是允许使用人工智能，具体何时禁止则由教职员工自行决定。
我为一年级MBA学生讲授核心统计学课程。我们鼓励学生们利用人工智能处理那些繁琐的细节工作（例如编程），以便他们能更专注于概念的理解。实际上，我们还特意将考试设计得百分之百适合人工智能使用——作为一项实验，唯一的限制就是不允许用手机拍摄试卷。尽管如此，班级平均分仍只有75%，这表明那些真正迷失方向的学生似乎并未因人工智能而获益。不过，这种情况未来或许会有所改变。
有趣的是，学生对这些工具的自愿使用情况也参差不齐。在许多情况下，学生们直到我的课堂要求他们使用时，才真正开始定期使用这些工具。不过，这种情况也在迅速改变。
人工智能确实让我重新思考教学方式。老实说，它为我腾出了更多脑力，让我能更专注于讲座的结构、节奏、趣闻轶事以及案例研究等等，而不再被制作PPT课件和布置作业这些琐碎事务所占据。因此，从个人角度而言，我觉得这令人倍感振奋。当然，我们仍难免会有些许焦虑——担心自己可能会完全被人工智能取代。不过，我认为这种情况短期内不太可能发生。我坚信，无论何时何地，人类之间的互动与情感联结都将始终存在需求，尤其是在高等教育领域，这种需求甚至可能愈发强烈。
大卫·罗奇
坎贝尔斯维尔大学历史学助理教授
我在课堂上看到了令人震惊且令人沮丧的大量人工智能应用。我每年都要教授几门在线课程，据我估计，有一半的学生在这些作业中使用过人工智能。在我最近讲授的两门线下历史调查课中，我认为略超过一半的学生在他们的最后一份短论文中使用了人工智能。
起初，针对我的线下课程，我采取了弱化课外写作的做法；而对于线上课程，我则想方设法对作业进行监管：设计一些可能引发人工智能给出错误答案的提示语，或者隐藏一些与作业相关但可能会让人工智能联想到其他演讲或文档的词汇。然而，这两种方法都对学生的学业以及我的教学体验产生了负面影响。我认为，学生需要通过撰写作文来练习表达自己的想法——他们需要经历组词造句时的摩擦与挑战，从而学会如何思考。因此，我感到十分沮丧，因为我无法按照自己期望的方式去教学。
我也逐渐意识到，如今学生们深知教师要证明学生使用人工智能作弊是多么困难。早在几个月前，也就是ChatGPT刚问世、许多教师尚未察觉之时，我无意中在一段提示词中犯了个拼写错误，却因此成功识破了学生利用人工智能作弊的行为。当时我与八名学生进行了交流——约占全班人数的百分之十——其中除一人外，其余所有人都承认自己使用过人工智能。而就在过去这一年里，我在多次与学生探讨人工智能问题时，只有一个人承认自己用过它。
我对这一切的情感反应难以言表，介于厌恶与绝望之间。难道一直以来，只要作弊足够容易，我们总有一半的学生会作弊吗？如果他们知道作弊很难被证实呢？想到这一点，实在令人难以释怀，不禁陷入绝望之中。
大卫·宋
东洛杉矶学院亚裔美国人研究教授
在我的课堂上，我允许适度使用人工智能，但必须注明出处，并严格遵守所有常规的学术诚信规定。当然，即便内容是明显由人工智能生成的，也没人真去在意这些要求。
对于社区学院的学生而言，许多人只是想完成通识教育的必修课程，因此通常对真正学习的投入较少，更多地关注如何在转学前把所有要求都“打卡”完成。我想，任何设有毕业要求的院校都会出现类似情况。其中，最猖獗的滥用现象往往发生在那些非同步的在线课程中——在这些课程里，学生完全看不到彼此的脸庞。
这又引出了另一个主要问题，而这个问题似乎更特别地存在于社区学院。据称，近期发生了大量经济援助欺诈事件：一些假冒学生注册课程，并利用人工智能实际完成各种作业。这种现象始于几年前。我还记得，在我上美国亚裔历史导论课时，就隐约觉得有些不对劲——每次阅读学生的自我介绍，总能发现三到四位学生的名字听起来像是典型的盎格鲁-撒克逊白人名字——而我们的学生群体以拉丁裔为主，亚裔比例相对较少。这些学生在自我介绍中声称自己早已修过有关亚裔美国人议题与文学的其他课程，这听起来简直荒唐至极。
贝丝·里特-康恩
贝尔蒙特大学宗教系助理教授
师生之间信任的逐渐消逝，对我而言是最难熬的部分。教学，尤其是教授本科生，最神奇之处在于：在最佳状态下，它是一种充满发现与好奇的体验——人们尝试各种新想法，审视哪些仍契合自己的成长背景，又有哪些需要抛开，以便真正实现自我成长。在这个过程中，有试错，有因失误而获得的顿悟；课堂则宛如一个安全的实验室，让你能与同样在探索的同伴们展开对话，共同完成这一旅程。然而如今，我总觉得，自己已无法像从前那样完全信赖学生们愿意和我一起大胆尝试、犯错并从中学习了。
转折点出现在去年——当时我竟然让荣誉班的学生——没错，就是荣誉班的学生！——用人工智能来写反思日志。这项任务简直再简单不过了：“告诉我你内心的真实想法。” 根本不存在什么对错之分。它就只是要求：“说说你对这件事的感想吧。” 然而，有些学生居然把这项任务外包给了机器人。如果作业本身就不够真诚，我又怎能给出诚实的反馈呢？如果你连自己大脑都没动过，没亲自告诉我你的所思所想，我又怎么能帮你理清思路、明确自己想要以怎样的方式看待世界呢？此外，如果大家全都依赖人工智能来概括指定文本，我们也就无法展开一场坦诚而有意义的课堂讨论了。
因此，整个通识教育过程似乎又多了一道难以逾越的障碍。自去年以来，我对自己的教学策略做了一些调整。我们现在课堂上更多地进行写作练习；我改用纸笔考试，不再依赖我们的学习管理系统。对于教材，我特别强调必须提交纸质版；要求学生亲手记录课堂笔记；还规定手机和笔记本电脑必须收起来。本学年的情况有所改善。但即便如此，这种额外的管理要求仍让我倍感压力——要么严格管控，要么干脆放弃，索性不做了。
简·斯隆·彼得斯
圣文森特山大学宗教研究助理教授
在1993年的诺贝尔奖获奖演讲中，托妮·莫里森选取了一个耳熟能详的寓言，将其转化为对语言的力量与脆弱性的深刻反思。一群年轻人问一位年长而睿智的妇人：他们藏在背后的小鸟是活的还是死的？她回答道：“这全取决于你们。” 这只小鸟，便是语言。
在原版寓言中，年轻人被描绘成愚昧而嘲讽，长者则显得沉稳睿智。但在莫里森的重述中，她将老少之间的关系刻画为一种彼此无法理解的状态；那位长者并非智慧，而是自私且胆怯。她着重凸显了老妇人未能以尊重之心对待年轻人提出的问题。隐藏在他们与鸟儿的戏弄背后的，其实是一种恳求——恳求她认真对待他们，承认她这一代人如何辜负了他们的这一代。他们问道：“难道就没有一句话、没有一个词，能让我们突破你那堆满失败记录的档案吗？突破你刚刚给予我们的、根本算不上教育的教育……？”
每当我想到人工智能如何重塑师生关系时，就会不禁联想到莫里森的那番讲话。学生们即便对这项技术可能给自己的人生带来的影响心存疑虑，仍会使用人工智能。在某种程度上，我认为他们正期待着教授们为他们提供使用人工智能的指导，甚至更迫切地希望得到确认：他们的言语依然重要，他们本身依然重要。
杰里迈亚·克罗斯特
休斯顿城市学院英语讲师
休斯顿城市学院是一所规模较大、位于都市地区的社区学院，实行开放入学政策。它是美国国际化程度最高的社区学院之一——我们招收了大量来自非洲、亚洲、墨西哥和中美洲的学生，还有少数来自南美洲，甚至还有来自欧洲的学生（不知为何，我们这里喀山斯坦人特别多）。此外，我们学院的学生中也有很多来自休斯顿本地的。我完全有可能带一堂课，其中三成是移民，三成是休斯顿本地人，另外三成则是从美国其他地区搬来此地的人。我们的学生中，绝大多数要么是拉美裔，要么是非裔；而在这些群体内部，同样也混杂着不少移民和土生土长的休斯顿人。学生的年龄构成也非常多元。我的大多数学生都二十出头，但平均每个班里总有三到四名学生年过三十，有时甚至还会有一两位比我年纪还大的学生。在经济状况上，我们的学生普遍属于贫困或工薪阶层。他们往往还要面对家庭生活中的种种困难。偶尔也会有那么一两个来自中产阶级的学生，他们的父母只是想省下一笔钱，送他们来社区学院就读，不过这种情况极为罕见。
ChatGPT推出后的第一年还算过得去。真正问题爆发、人人都开始使用它，是在2024年春季学期。如今，写作中几乎已经很难听到独特的声音了。我估计，在那一年大量使用ChatGPT期间，我线下授课的学生中，大概有百分之五十到六十都在用它，而且大家的写作风格都变得高度趋同。而在我的线上课程里，这一比例更是轻松达到百分之八十到九十。
我做了一些尝试。对于线下课程，我现在采用蓝皮书式论文。这确实有一定帮助，但也阻碍了学生在课余时间独立思考的能力。过去，我常建议学生如果写作陷入困境，就出去散散步找找灵感；但使用蓝皮书时，这种做法便行不通了。针对较短的作业，我已从书面回答转为视频回答——学生们上传自己讲话的视频。其中一些人仍会照着屏幕念稿，但大多数人都能直接说出自己的真实想法。最后，我现在还会在论文评分中扣分，以惩罚那些人工智能写作中常见的套路：三段式列举、过度使用形容词等等。依我的经验，ChatGPT的写作水平依然相当糟糕，根本无法应对生成一篇有说服力的论点所涉及的潜在风险。
说到我自己的未来，我倒不太担心：我今年四十九岁，觉得还能撑到退休金计划启动呢。不过，说到大学写作教学的未来，我就没那么乐观了。大多数教师都反对在课堂上使用人工智能，但也有一些人乐于接受；而校方则坚信，人工智能是自切片面包问世以来最伟大的发明——他们正积极努力让那些持反对态度的教师加入进来。可我就是没看到人工智能在课堂上有任何真正好的用处。我知道，在生物医学工程等领域，人工智能或许能加快研究进程，从而推动医疗领域的进步，但这跟我们文科尤其是人文学科所从事的工作，可是大不相同啊！
我有个朋友过去常说，对待大学学习有两种截然不同的方法：一种是帮助学生真正获得教育，另一种则是帮助他们拿到学位。在人工智能出现之前，后一种“拿学位”的方式就已经占了上风；可如今，随着人工智能的登场，那种注重教育的过程似乎正逐渐变成历史书里才会提到的东西。或者，说不定真会由人工智能来完成。♦
本文作者：《纽约客》的特约撰稿人杰伊·卡斯皮安·康是《最孤独的美国人》一书的作者。
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