AI打破了教授的知识垄断，让大部分大学教授变得毫无价值！|博士后|学术论文|数学|研究生|科学

大学教授是一个注定会没落的职业，因为ai打破了教授的知识垄断，让大学教授失去了大部分价值；更重要的是，大学教授失去了统战价值，一会仔细解释。

大学教授主要有4点社会价值：教学、科研、政府/企业咨询、作为知识权威引导社会舆论。但是，这4点正在被AI慢慢取代。

第1点：教学

现在的大学课堂，纯粹是互相浪费生命，一个假装在讲、一个假装在听。现在的大学生，知识主要来源是 B站看教学视频 + AI答疑，不是大学课堂。

B站上，有MIT、斯坦福、清北等大量教学视频，还有高等数学、电路设计、计算机原理、量子场论等几乎所有学科的课程。这些视频，随时都能看；看不懂还可以后退几秒，重复看；再看不懂，就直接问AI。之前有不懂的知识，还需要教授答疑；现在有了AI后，可以直接问AI，不再需要教授答疑。

中国现在很多大学生，都自称是bilibili大学毕业的。在未来，中国大部分大学生都将是“中国B站大学”毕业。

其实吧，教授讲课是一种非常低效的学习形式：必须在固定的时间、固定的地点上课；一旦走神，后面就听不懂了；进度完全统一，无法照顾不同学生的差异；并且，无法反复回看和精读。这种落后的学习形式，不会消失，但注定会没落。

自学能力，是一个人一生最重要的能力。应该在大学里，大力提倡这种“看教学视频+AI答疑”的自学形式。

因此，即使大学教授裁员50%，也基本不影响大学的教学，因为其实已经不再需要教授讲课。

不过，AI无法取代工科的实验课、医学的临床实践等，这些需要实际操作的课程。

第2点：科研

之前，大学教授需要花十几年读几百篇论文，才能在脑子里建立起对某个领域的直觉，知道往哪个方向挖容易出成果。现在，AI能把人类有史以来的文献全扫一遍，还能找出跨学科之间的隐秘联系。这就意味着，以前教授靠“看得多、懂得多”建立起来的灵感壁垒和方向感，AI也能做到。

之前，一个教授掌握某种统计方法、数值模拟方法、做实验的方法，算是一种科研竞争力。现在，AI也能帮你统计数据、写代码、选择实验方法。

之前，写论文是教授的“职业特长”。现在，AI也能写，而且写的更快。

因此，大多数大学教授，其研究工作被AI替代的可能性很高，我个人认为时间尺度可能在10年左右。

在未来，AI能自己从海量论文中提出猜想，AI自己购买实验材料(需要人审核)，并且AI指挥机器人做实验。在这个过程中，人类主要负责提供经费、检查伦理道德，并且核查最后的实验结果。这个过程，一个普通大学生就能做，不再需要教授。

因此，大学教授的主要任务，估计只剩下申请经费+管理团队+行政杂务。

不过，人类的顶尖科学家不容易被AI替代，因为他们的核心价值在于 提出新问题、选择科研方向。

很多底层民众，智力不足，对大学教授依然存在着美好的滤镜，觉得大学教授做的东西有多么高大上。实际上，大多数科研成果是“金玉其外败絮其中”。

全球一年发表330万篇SCI论文，真正能产生社会价值的论文只有5000~10000篇(ChatGPT给我的答案，大概的数量级是差不多的，不会差距太大)，也就是说，只有0.2%的SCI论文，才有现实价值；也就是说，平均500篇SCI论文，才只有1篇有现实价值（跟我的体感估计差不多）。

1个大学教授，一辈子平均发表100篇左右SCI论文。500篇才有1篇有现实价值，也就是说，5个大学教授做一辈子科研，才能做出1个有实际价值的科研成果！

换句话说，80%的大学教授，做了一辈子科研，科研成果对社会的贡献为0！！剩下的20%大学教授，科研成果才有社会贡献。

马斯克曾经多次表达，“most papers are pretty useless大多数论文其实相当没用”、“Most PhDs do not turn into something useful大多数博士研究最终并没有变成有用的东西”；大多数博士论文的实际效用很低，甚至可能接近零。

做科研需要很高的智力吗？

其实不需要。除了基础数学和理论物理，其它研究领域其实不需要多高的智力，智商120就足够。全中国大约有10%的人，智商120以上。也就是说，10%的人都有足够的智力，胜任科学研究。给一个普通大学生一台冷冻电镜，她也能发表《自然》、《科学》论文。

大多数40岁以上大学教授，表面上是科学研究人员，其实是科学“销售”人员。他的首要任务已经不再是亲自投身一线科研，而是为课题组争取经费、项目和资源，这本质上是一种“销售”行为。

教授将自己的研究计划、团队能力、个人声誉“包装”成有吸引力的“产品”，向政府、企业等“客户”进行推销，以获得资金支持。

因此，院士≈金牌销售，杰青≈银牌销售，普通教授≈铜牌销售。硕士、博士、博士后、40岁之前的青年教授，才是真正的科学研究人员。

科学“销售”，不怎么增加蛋糕，主要是在分蛋糕。问题来了，我们真的需要那么多教授去“全职分蛋糕”吗？就像下面图片一样：

一些教授或许觉得冤枉，我跟企业合作，3个硕士两年完成了一个80万的企业研究项目，这不是“做大蛋糕”，创造社会价值了吗？

如果企业自己招聘员工，一个硕士一年综合成本20万左右，3个硕士两年就是20万×2×3=120万。但是，对于教授来说，不需要给学生发太多钱，一个硕士一年最多给3万人民币，3个硕士两年就是3万×2×3=18万。

也就是说，这个项目，如果企业自己做，成本120万；如果教授做，成本18万；企业以80万外包给教授，企业节省了120万-80万=40万，教授赚了80万-18万=62万。教授再从这62万里面，上交20%给大学，作为管理费。这样一来，企业、教授、大学都赚了。但是，代价呢？这里面谁亏了？当然是牛马硕士啊！

硕士本来一年创造了20万的价值，教授只给3万。因此，在这个项目里面，教授只是帮助企业剥削了牛马硕士，并没有做大“蛋糕”；只是“分蛋糕”，把硕士做的蛋糕，放到了自己和学校兜里而已。

而且，给企业做项目，往往也没啥技术含量，因此，也不存在向企业输送先进技术。

企业愿意找大学教授合作项目，大部分情况下，不是因为大学教授技术强，而是因为“跟教授合作”企业会减税，还能骗政府高科技补贴。这个就不能说多了，说多了容易封号。

当然，也有少量情况下，是企业真解决不了某个技术难题，需要教授协助。有些中小企业，雇佣两个博士是养不起的，但是跟教授合作一个横向课题，就能撬动一个教授带三四个研究生驻场解决问题。

第3点：咨询

之前，只有大学教授了解科学前沿知识，政府和企业只能找教授去咨询。但是，AI来临之后，直接问AI就行了。5年之后，对于政府/企业的问题，估计至少90%的问题，AI能给出跟大学教授同质量的答案。

第4点：卡脖子问题

20年之前，攻破“卡脖子问题”需要大学教授参与，比如说核武器、提炼稀土、催化剂、发动机等等，教授有很大的功劳。

但是，现在芯片、大飞机、大模型、可重复火箭等“卡脖子问题”，主要靠企业，大学教授基本靠边站了。

以芯片为例，中科院很多实验室仍处于“小作坊”状态，设备老旧、工艺落后，与企业的先进产线差距巨大。这种脱节导致教授们的科研成果，往往停留在论文和样品阶段，难以转化为实际生产力。

因此，政府现在正在推动，将“卡脖子”技术攻关的主导权，从高校转移到企业。

某些大学教授通过造假、夸大技术成果，来骗取国家经费、骗取企业家投资，最终却无法实现产业化。这是一种非常普遍的现象，比如说：有企业花200万买断高校污水处理专利，结果中试阶段良率只有40%，折腾大半年无果，最终两百万打了水漂。

我身边也有几个企业家被大学教授“忽悠”骗钱。

我个人有一个比较偏颇的观点，真正驱动中国技术进步、国防进步的不是大学教授，而是奋斗在各行各业的工程师，也就是“工程师福利”。大学教授的主要作用，其实是在大学里教育培养了工程师。

但是，在AI时代，工程师通过“B站教学视频+AI答疑”就能学习，似乎不再需要大学教授上课了。

第5点：大学教授丧失了舆论话语权

这点最重要。之前电视、报纸时代，大学教授是科学的主要载体，牢牢掌握着科学的解释权。大学教授通过科学，引导着社会舆论。

但是，在自媒体时代，整活能力更强的自媒体 + AI查资料，取代了大学教授的舆论话语权。

当教学失去了90%的价值、科研失去了70%的价值、政府/企业咨询失去了80%的价值、舆论话语权失去了90%的价值，大学教授这个职业还有什么价值？！

估计只会剩下 学生培养(例如科研启蒙、批判性思维训练、个性化指导等)、挑选人才、行政事务。

大学教授不再垄断知识 → 社会话语权下降 → 公众崇拜下降 → 社会口碑下降，最终的结果就是：大学教授的统战价值大幅降低！！

政治家是极其现实而残忍的，当大学教授失去这么多价值后，政府注定会对大学教授这个职业动手。

最近几年，大学教授的社会评价也越来越低。政府也越来越穷，不会再养那么多无价值的人了。当政府开始“收拾”大学教授这个群体，估计大部分老百姓会拍手叫好。

就像电视台，20年前，电视台是居民获得信息的主要途径，因此，电视台拥有极高的统战价值，中央、省、市、县的电视台养了很多编制人员。但是，自媒体时代到来了，电视台逐渐没落了，工作人员要么降薪、要么转岗、要么被迫离职。同样的道理，大学教授之前也有极高的统战价值；但是，现在AI也能给大学生教学、AI也精通前沿科学知识、AI也能做部分科研、自媒体+AI取代了大学教授的公众舆论话语权，因此大学教授的统战价值大幅降低，注定会有一部分大学教授降薪、转岗、裁员。

我个人认为，40岁以下的大学教授，是科学研究的主力，主要负责“做大科研蛋糕”，依然有价值，应该被政策保护。但是，40或50岁以上的老教授，主要负责“分蛋糕”；全职“分蛋糕”的老教授实在是太多了，应该裁员或转岗一大批。

其实，科学研究跟体育很相似，运动员是一个“吃青春饭”的群体；其实大学教授也是一个“吃青春饭”的群体。