摘要：人类曾以“万物灵长”自居，靠的是独一无二的思考能力。但如今，当人工智能仅需输入一串指令，就能生成一篇结构严谨的论文、一段逻辑缜密的科普视频时，我们不得不直面一个残酷的问题：当思考变得廉价，人类还会继续创造新知识吗？

人类曾以“万物灵长”自居，靠的是独一无二的思考能力。但如今，当人工智能仅需输入一串指令，就能生成一篇结构严谨的论文、一段逻辑缜密的科普视频时，我们不得不直面一个残酷的问题：当思考变得廉价，人类还会继续创造新知识吗？

高校象牙塔里，一场静默的革命正在发生。
复旦大学一份内部文件曝光——“用AI写作业直接判零分”。这并非孤例，天津科技大学甚至规定“AI生成内容超过40%的论文必须重写”。为何高校如临大敌？因为AI已让学术训练沦为“流水线作业”。

一名学生坦言：“用ChatGPT写论文大纲，输入几个关键词，3分钟就能生成5000字初稿。”更令人咋舌的是，某些学生连数据造假都交给AI——伪造实验图片、编造研究结论，甚至用AI生成“参考文献”，而这些文献压根不存在。某985高校教授痛心疾首：“以前学生熬夜查资料是常态，现在连‘思考的痛苦’都被AI代劳了！”

第三方调查显示，近六成高校师生每天使用AI工具，近三成学生直接用它写论文。当“知识生产”变成“AI代工”，大学培养的究竟是独立思考者，还是熟练操作AI的技工？

打开短视频平台，你会看到这样的奇观：
一个讲《红楼梦》的博主，用AI生成林黛玉“仿妆教程”，播放量百万；一条“量子力学速成课”，文案竟与某AI写作软件的模板高度雷同。“知识”成了流量生意，而AI是最有效率的帮凶。

某百万粉丝账号被曝“用AI编造历史事件”——其发布的“每20个80后就有1人去世”谣言，源头竟是AI运算偏差导致的错误数据。当算法比真相更懂流量，当知识被切割成15秒的碎片，人类还有耐心去深究一个问题的本质吗？

某自媒体人透露：“用AI一天能生产50篇情感鸡汤文，而真人作者写一篇要3小时。”当思考的价值被算法量化，人类的知识生产终将沦为一场“比谁更快的竞赛”。

有人坚信：“AI只是工具，思考永远是人类的特权。”但围棋界的血泪史早已撕碎了这份傲慢。

AlphaGo击败李世石，人类引以为傲的围棋智慧一夜间崩塌。“大雪崩定式”“妖刀定式”……这些传承千年的经典招法，被AI判定为‘低级错误’。更讽刺的是，AI走出一步“毫无美感”的棋，却能碾压人类九段高手。

职业棋手柯洁曾绝望道：“AI出现后，我们过去学的全是错的。”北京交通大学与豆包大模型发布的VideoWorld（视频世界），仅通过观看围棋对战视频，就从“小白”跃升为职业五段水平。它不需要人类棋谱，仅凭自我进化就能重构围棋逻辑。

Katago程序被曝“误判棋局死活”，但事后证明——它并非失误，而是发现了人类规则中未明示的漏洞。当AI开始质疑人类制定的规则时，谁还敢说“工具没有思想”？

人类总以“想象力”“创造力”为荣，但AI已在叩击这最后的高地。
腾讯“绝艺”AI辅助中国围棋队训练，棋手们发现：AI不仅能推演棋局，还能生成人类从未想过的“诡谲棋路”。聂卫平感叹：“AI打开了围棋的新维度，它比人类更懂什么是‘可能性’。”

谷歌DeepMind开发的AlphaFold，破解了困扰生物学界50年的蛋白质折叠难题；VideoWorld模型通过观察视频自学物理规律，生成的画面再也不会出现“球往天上飞”的荒谬场景。当AI在数学、物理、生物等领域不断突破人类认知边界时，我们还能理直气壮地说“思考是人类的特权”吗？

AI不会让知识消亡，但它正在改写知识的游戏规则。

高校的反击已开始。复旦大学划定“AI禁用区”：论文核心论点、实验数据、插图创作等必须由学生独立完成；中国传媒大学学生发起倡议——“AI辅助≠AI替代”，要求标注每一处AI生成内容。这背后的逻辑很明确：低阶的知识生产可以交给AI，但人类必须守住创新的火种。

《自然》杂志刊登了一篇奇特的论文：研究者用AI筛选数万份基因数据，却由人类科学家发现了关键的癌症靶点。AI是矿工，人类是炼金师——这才是知识进化的新范式。

正如围棋界的蜕变：职业棋手不再与AI对抗，而是学习它的思维模式。AI拆解定式，人类理解原理；AI计算胜率，人类谋划战略。聂卫平说：“AI提高了全世界的围棋水平，但真正的大师，永远是那些能跳出算法框架的人。”

人类对未知的恐惧总是相似的。18世纪末，当蒸汽机车喷着黑烟碾压过英国乡间道路时，农夫们攥紧马鞭争论“铁马能否替代血肉之躯”；三百年后，同样的焦虑投射在人工智能身上。但历史早已给出答案：技术革命从不会让文明倒退，只会逼迫人类进化出新的生存形态。

2025年，全球生成式AI市场已突破万亿美元规模，但这场革命才刚刚起步。就像1829年的“火箭号”蒸汽机车时速仅46公里，而今天的复兴号高铁已达350公里，AI的技术曲线远未触及天花板。

中国“百模争鸣”的狂飙印证了这一点。百度的文心大模型迭代至4.0版本时，长文本理解能力已突破百万字级；华为盘古气象大模型将台风路径预测误差缩小到30公里内，而传统数值模型需要耗费超级计算机数小时。更惊人的是，初创企业“月之暗面”推出的Kimi智能助手，仅用两年时间就实现200万汉字上下文长度的突破，相当于让AI读完一部《资治通鉴》后还能精准应答。

但技术的突飞猛进也带来“成长的烦恼”。OpenAI的GPT-3单次训练耗电量达128.7万度，相当于1200个中国家庭全年用电量；支撑ChatGPT日常运行的日均耗电量50万度，足够驱动一座小型城市。这种能源消耗的指数级增长，恰似工业革命初期煤矿疯狂开采时的阵痛。

数字音乐摧毁了唱片工业，却催生出网易云音乐日均1.2亿次的UGC内容创作；短视频杀死传统影视宣发，却让贵州侗族大歌通过抖音走向世界。社会从来不是非此即彼的零和游戏，而是充满裂缝的生命体，总能在坍塌处萌发新芽。

教育领域的变革最具启示。当AI批改作文准确率达92%时，北京某重点中学反而强化了“思辨写作课”——学生必须当面驳斥AI的评分逻辑才能获得高分。该校语文组长直言：“我们培养的不是会写标准答案的机器，而是能驯化AI的造物主。”这种对抗中的共生，恰似当年马车夫转型为汽车修理工的历史重演。

更值得玩味的是知识付费市场的逆势增长。2024年，得到APP上线“AI辩论擂台”，人类讲师与智能体就“元宇宙伦理”展开激辩，单场直播付费人数突破50万。当机器能生产知识时，人类思考的稀缺性反而被重新定价。

抛却低层次思考的枷锁，人类正在进入一个更纯粹的认知时代。当AI接手80%的重复性脑力劳动，剩下的20%将成为孕育大师的沃土。

生物学界的“AlphaFold时刻”具有里程碑意义。2023年，谷歌DeepMind破解2亿种蛋白质结构，将人类认知边界推进了半个世纪。但真正的突破发生在实验室之外——北大团队利用AI生成的合成数据，仅用三个月就发现新型抗癌化合物DL0716，而传统药物研发平均需要10年。

这种“AI猜想+人类验证”的模式正在重塑科研范式。华为盘古气象大模型推翻62项传统气象学假设，其中关于“台风眼墙动力学”的新理论，帮助中国气象局将预警准确率提升37%。当AI成为科学家的“外脑”，人类终于可以从数据苦役中解脱，回归“仰望星空”的本质。

哲学领域正在发生静默革命。2024年，清华大学AI伦理实验室训练出能理解《道德经》的“道悟”模型，其生成的“有无相生与量子纠缠”论文引发学界震动。更有趣的是，当该模型被问及“庄周梦蝶的现代意义”时，竟结合脑机接口技术提出“意识上传的蝴蝶效应”假说。

这种跨界碰撞催生出新的知识形态。上海交大建立的“虚实哲学院”平台上，来自127个国家的学者与AI共同撰写《后人类宣言》，书中关于“数字永生与伦理边界的47条论纲”被译成28种语言。当思考不再为稻粱谋，思想的野马终于挣脱缰绳。

未来的知识疆域必将呈现双重图景：AI如同吞噬数据的黑洞，人类则是事件视界旁的观察者。但正是这种危险的平衡，将缔造前所未有的文明奇观。

教育领域出现颠覆性实验。华东师范大学的“孔子学院2.0”项目中，AI负责传授《论语》字句释义，人类教师专注引导学生思考“己所不欲勿施于人的现代悖论”。结果令人震惊：实验班学生的批判性思维得分比传统教学组高出41%。

这种分化在2024年诺贝尔奖得主中初现端倪。物理学奖得主团队利用AI筛选出暗物质探测新路径，但获奖致辞强调：“最关键的突破点，来自凌晨三点咖啡杯旁的灵感闪现。”当AI解决“如何做”，人类终于能专注“为什么做”。

结语
站在2025年的历史坐标回望，AI对知识的冲击与五百年前印刷术引发的恐慌何其相似。古登堡印刷机没有消灭思想，反而让《圣经》从修道院走向民间；今日的AI也不会终结思考，只会迫使人类摘下“万物灵长”的傲慢王冠，在碰撞中寻找新的存在意义。

未来的大师或许就诞生在这样的时代——他们不再需要为毕业论文熬夜查重，也不必在短视频里翻炒知识残渣。当AI接管所有功利性思考，那些依然选择在深夜推演公式、在旷野追问星空、在书斋雕琢思想的“顽固分子”，将成为真正的文明火种。

正如帕斯卡尔在《思想录》中所写：“人是一根会思考的芦苇。”而今，这根芦苇正在将自己的脆弱交给AI，将真正的坚韧留给思想。

来源：正正杂说