摘要：这小哥用AI“作弊”，硬生生拿下亚马逊、Meta、TikTok三大硅谷巨头的offer，震惊四座！结果呢？

哥大本科生靠AI横扫硅谷大厂offer：当技术革命撞上教育铁幕，谁该为未来让路？

最近科技与教育圈有一个热门新闻：

主角是个哥大（哥伦比亚大学）大二学生Roy Lee。

这小哥用AI“作弊”，硬生生拿下亚马逊、Meta、TikTok三大硅谷巨头的offer，震惊四座！结果呢？

哥大震怒，3月11日（今天）要开听证会收拾他，可Roy Lee头铁得很，买了张单程票跑路，还放话要退学，顺便预测“程序员两年内淘汰” 。“Roy Lee目前当上网红，开发AI作弊神器“Interview Coder”卖60美元一个月刀，创办公司5月，就破百万美元收入。

这事儿一出，有人喊“天才”，有人骂“作弊狗”，还有人感慨“Interview Coder”这破玩意儿，Roy Lee的骚作、学校的态度、AI创新，引发了巨大争议。

一、从作弊神器到百万创业：一个00后如何用AI掀翻硅谷招聘体系

2024年3月，哥伦比亚大学的一封纪律处分邮件，意外揭开了科技行业最荒诞的现实：

一位大二学生开发的AI作弊程序，正在瓦解硅谷引以为傲的“精英筛选系统”。

Roy Lee的逆袭剧本，这位戴着Meta雷朋智能眼镜的00后，用600小时刷LeetCode的痛苦经历，亲手验证了技术面试体系的荒谬性。

面试题硬得像铁板：摄像头盯着你，45分钟解一道“Merge Intervals”这种算法难题，还得假装现场想出来“这哪是面试，分明是为高管演戏！”。

当他在摄像头前第237次背诵《算法导论》中的红黑树实现时，突然意识到：“这根本不是编程能力的测试，而是一场记忆力的军备竞赛。”

于是，Interview Coder应运而生——这款售价60美元/月的AI工具，能够实时解析屏幕上的编程题，生成带完整解题思路的答案。

在Meta的在线面试中，Roy通过隐藏窗口共享，用AI生成的方案完美解决了LeetCode第56题（合并区间），整个过程行云流水。

更讽刺的是，当他将作弊视频上传YouTube后，亚马逊的HR竟在48小时内发来offer。

于是，他决定“用魔法打败魔法”。

2024年底，他开发了AI工具“Interview Coder”，目标直指大厂面试。2025年初，他用这神器连闯亚马逊、Meta、TikTok三关，拿到offer，成了“AI作弊第一人”！

“Interview Coder”咋这么牛？

原理简单得像外挂：

拍下题目照片，扔给ChatGPT，秒出答案和解题思路。

Roy Lee把这工具优化到极致，功能硬核：

99%不可见性：

屏幕共享只秀LeetCode窗口，答案窗口用“Show/Hide”快捷键一键隐藏，面试官压根儿发现不了。

智能截图：自动抓取题目文本和代码，AI分析快准狠。

解决方案生成：不仅给代码，连“思考过程”都写好，Roy Lee直接照读，假装现场推导。

实时调试：AI还能帮改bug，丝滑得像开了修改器。

他在GitHub开源代码（1.3k stars），还放了段Meta面试视频：右边答案窗口明晃晃，他淡定读思路、粘贴代码，面试官懵然不知。X上有人惊呼：“这简直是作弊界的爱马仕！”

结果呢？亚马逊、Meta、TikTok三家offer到手，Roy Lee用事实证明：AI能吊打大厂的“算法表演”。可好景不长，有人匿名举报，哥大和亚马逊炸了锅。

同时，正是这种“用魔法打败魔法”的策略，让Interview Coder上线3个月就实现70万美元ARR（年度经常性收入）。

GitHub上1.3k星标的开源代码，X平台3万粉丝的追捧，以及1600名付费用户中已有327人拿到FAANG offer的实战数据，构成了对传统招聘体系最犀利的嘲讽。

二、教育体系的震怒VS技术革命的狂欢：谁在定义“作弊”？

Roy Lee风光无限，可哥大不干了。

有人匿名举报，亚马逊撤回offer，还给哥大发投诉信：“我们和哥大合作多年，这种作弊让我们痛心！”哥大定于3月11日开听证会，要按学术诚信条例收拾他。

当哥大宣布启动纪律听证会时，Roy早已预订了飞往旧金山的单程票。这位00后创业者的回应堪称经典：“如果教育系统还在用1990年代的标准评判2024年的技术应用，那退学或许是最理性的选择。”

争议背后的深层撕裂，校方逻辑：维护学术诚信→保护企业合作关系→维系传统就业通道

Roy的反击： “当Meta工程师60%的日常工作都在用Copilot时，凭什么要求求职者表演徒手造火箭？” “LeetCode系统本质是维护既得利益者的护城河——那些靠刷题进入大厂的工程师，最恐惧后来者找到捷径。”

数据证明这种矛盾绝非个案：

1. 据Levels.fyi调查，83%的硅谷工程师承认在面试中使用过AI辅助工具

2. GitHub统计显示，2023年“面试作弊”相关仓库同比增长420%

3. Blind匿名社区投票中，62%从业者支持“AI应该成为技术面试标配”

Roy的X账号粉丝从500到3万只用了72小时，每条推文的互动率高达17.8%（行业平均值为0.45%）。

这种传播势能揭示了一个残酷真相：年轻人正在用脚投票，选择相信代码而非校规。

这事儿掀起巨浪。支持者认为，Roy Lee戳破了技术面试的虚伪面具。X评论：“LeetCode就是大厂的智商税，他干得漂亮！”前Meta工程师Yangshun Tay的评论极具代表性：“作为面试官我恨他，但作为程序员我爱他。”

三、工具革命VS制度霸权：我们该不该给AI作弊发诺贝尔奖？

当Roy在听证会前夜发文“LLM将使程序员在两年内失业”时，他触碰的不仅是教育体系的红线，更是整个技术伦理的禁区。

历史照妖镜下的创新悖论

1878年英国《红旗法案》要求汽车前方需有人持红旗步行开道

1995年哈佛开除开发网络爬虫的天才学生Aaron Swartz

2023年Stack Overflow禁止ChatGPT生成的代码答案

这些案例共同指向一个规律：所有颠覆性创新，初期都会被既得利益集团污名化为“作弊”。哥大计算机系教授Mark的分析一针见血：“我们的课程还在教学生手写排序算法，但现实是企业都在用AutoML优化神经网络——教育体系已落后产业需求至少5年。”

工具哲学的终极拷问：

Roy事件引发的核心争议在于：当AI能将技术面试转化为“人机协同测试”，我们到底在考核什么？

传统派：独立解题能力是工程师的底线

革新派：工具使用能力才是未来竞争力

证据显示天平正在倾斜：

MIT最新研究指出，使用AI工具的程序员效率提升53%，代码质量提高27% ；

Gartner预测到2025年，70%的技术面试将允许使用AI辅助；

亚马逊撤回offer后，其招聘官网悄悄删除了“禁止外部工具”条款

四、红旗法案的幽灵：当教育成为技术进步的绊脚石

哥大听证会的真正隐喻，是旧秩序对技术平权的恐惧。当Roy说“LLM让大厂工作失去意义”时，他揭示了一个更深刻的命题：教育机构正在沦为技术垄断的守门人。

数据揭示的制度性虚伪：哥大工程学院2023年接受Meta等企业的研究捐赠达2300万美元，同一份《学术诚信手册》中，允许学生使用Grammarly修改论文，却禁止用GPT4解题；另外，校内AI实验室正在研发比Interview Coder更先进的面試辅助系统

这种双重标准暴露了精英教育的根本矛盾：

他们培养创新者，却恐惧创新颠覆自己的权威体系。

正如硅谷风投报告指出：“顶尖大学正在系统性地压制学生创业项目，以维持其作为大厂人才供应商的垄断地位。”

从蒸汽机取代手工业者，到AutoML取代数据科学家，每次技术跃迁都会经历“作弊冲突接纳”的三部曲。

Roy Lee的60美元订阅服务，本质上是在完成一场“算力平权运动”——让没有资源刷600小时Leet Code的普通学生，也能获得与大厂精英同台竞技的工具。

五、写在听证会前夜：给教育体系的最后通牒

当哥大教务长在准备处分文件时，旧金山湾区已有17家VC向Roy发出投资邀约。这场闹剧的结局早已注定——正如马车夫无法阻挡汽车，教育官僚也终将向技术革命低头。

给大学的三个灵魂拷问:

1. 当企业招聘系统已全面AI化，凭什么要求学生保持“原始人”状态应试？

2. 如果使用工具是作弊，那戴着心脏起搏器参加马拉松是否也该取消成绩？

3. 当知识获取成本趋近于零，大学的核心价值究竟应该是认证资质，还是培养创新思维？

未来已来的生存法则:

教育机构必须重构评估体系：从“防范作弊”转向“人机协同能力评估”

企业需要放弃算法八股文，开发真正模拟工作场景的面试系统

政策制定者需警惕“数字红旗法案”，避免用19世纪法律约束21世纪技术

在Roy的GitHub主页上，最后一行代码注释意味深长：“Education should teach us HOW to think, not WHAT to think.”（教育应教会我们如何思考，而非思考什么）。这或许就是00后留给旧时代最优雅的战书。

我想说的是“工具没有原罪，傲慢才是”。从石器到GPT4，人类文明的每次飞跃都始于对工具的掌握。当教育体系为维护权威而抗拒变革时，它就已背叛了“大学”一词的拉丁文原义——universitas（探索者的共同体）。Roy Lee的故事终将写入教科书，不过不是作为作弊案例，而是作为数字文艺复兴的第一声号角。

来源：天哥教育