本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/06/07/gaokao-in-the-age-of-ai-is-the-top-tier-degree-worthless

大家好，我是Tony Bai。

今天，2026年6月7日，千万名考生再次走向战场。

考场外，红色的横幅依然高悬，旗袍与鲜花依然簇拥。但在喧嚣之下，空气中却弥漫着一种前所未有的复杂情绪。

数据已经给出了最直观的反馈：在经历了2024年1342万人的历史峰值后，2025年和2026年的高考报名人数连续两年出现下滑。2026年全国高考报名人数仅为1290万人，比2025年的1335万人还减少45万人

生源的两连降，折射出的是无数家庭最深层的理性觉醒。在这个2026年的夏天，生成式AI、智能Agent和全自动工作流已经深度嵌入社会的每一个齿轮。

前阵子，一位本科毕业于某顶尖985高校、刚刚工作两年的程序员在社交平台上发帖：

“当年高考，我是全省前0.5%的做题家。辛辛苦苦在985卷了四年，以为拿到了中产阶级的入场券。结果工作不到两年，公司引入了AI 研发工作流。我现在每天90%的工作——写基础代码、debug、甚至写技术文档，AI两秒钟就能做得比我更好、更无懈可击。我开始怀疑，我那十二年的寒窗苦读，到底算什么？”

这条帖子瞬间引爆了全网的共鸣与焦虑。

今天的高考，我们还在为什么而战？如果连最顶尖的985、211学历，在AI面前都显得如此脆弱，我们付出的巨大代价，究竟在交换什么？

斯坦福的残酷研究：为什么我们的大学无法对抗AI的清算？

要回答“今天的高考还在为什么而战”，我们必须先看清一个长期被我们忽视的真相：我们的高等教育，正在让最聪明的年轻人“停止成长”。

斯坦福大学联合北京大学、清华大学、俄罗斯高等经济学院等全球顶尖机构，在《Nature Human Behaviour》（自然-人类行为）上发表了一篇具有里程碑意义的长期追踪研究。

研究团队对中国、美国、印度、俄罗斯数万名计算机和电子工程专业的学生进行了长达四年的标准化测试，得出了两个极具颠覆性的结论：

入学时，中国高考生是无可争议的“世界霸主”

在18岁踏入大学校门的那一天，中国大一新生的学术能力和数理基础处于全球同龄人的金字塔尖，其批判性思维（Critical Thinking）能力也与美国同龄人完全持平。

这证明，我们高强度的高考选拔，确实筛选出了这个星球上最聪明、最能吃苦、逻辑最严密的一批年轻人。

毕业时，我们的学生经历了残酷的“技能退化”

然而，追踪到大四毕业时，情况发生了戏剧性的逆转。

在大学四年里，美国学生的批判性思维能力实现了大幅度增长（约0.5个标准差）。而中国、印度和俄罗斯的学生，在四年里批判性思维几乎“零增长”，甚至在后两年出现了绝对值上的显著下降。

在数学和物理等专业学术能力上，中国学生在大一结束后，也出现了明显的、绝对的技能损失（下降约0.3标准差）。

这篇《Nature》论文揭示了一个近乎残酷的事实：中国的高考生在18岁那年达到了认知和技能的巅峰，然后，在大学四年里，他们被“严进宽出”的淘汰机制、陈旧的专业划分、以及重灌输轻思辨的教学模式，温水煮青蛙般地削弱了。

当这群大四毕业生拿着“高起点、低增值”的认知系统，一头撞上2026年已经进化到能够自我迭代的AI系统时，悲剧就发生了。

那些在大学里靠死记硬背应付考试拿下的GPA，在AI面前，连一秒钟的抵抗力都没有。

AI时代的清算：被替代的90%，到底是什么？

为什么那位985毕业生会感叹“AI替代了我90%的工作”？

因为在2026年的今天，AI首先消灭的，恰恰是那些“有明确标准、有套路可循、依赖信息检索和加工”的白领工作。

而这些工作，正是过去的大学教育最擅长培养、也是中产家庭最向往的就业方向：

• 初级程序员：AI自动编程工具已经能完成大部分基础代码的编写与测试。
• 翻译与文案策划：多模态大模型能够瞬间生成符合各种文化语境的译文和营销方案。
• 基础数据分析师：复杂的报表统计、趋势预测，AI可以在极短时间内完成可视化输出。
• … …

反思一下：这些被替代的工作，其核心特征不就是“做题”吗？

给出一个明确的需求（题目），寻找最优的算法或方案（标准答案）。

高考，是一场关于“寻找标准答案”的终极训练；而我们的大学，在过去很长一段时间里，只是这场训练的延续。

当“做题”的能力被AI彻底平替，我们十二年寒窗苦读积累的优势，在这一瞬间被抹平了。

2026年的质问：今天的高考，我们还在为什么而战？

既然如此，我们为什么还要支持孩子去考场？高考在今天，究竟还有什么意义？

如果我们依然把高考当成“通往高薪工作的自动售票机”，那我们一定会失望。因为那台售票机，已经坏了。

但如果我们换一个视角，高考在2026年，依然是一场不可替代的“成人礼”。我们今天在高考中战斗，是为了拿回三样AI永远无法夺走的东西：

1. 战的是“深度专注与抗挫折的底层神经元”

高考不仅考查知识，更是一场对意志力、抗压能力、多任务管理和长期深度专注力的极限训练。

在碎片化信息和即时反馈（如短视频、快餐娱乐）毁掉一代人脑前额叶的时代，能够为了一个长远目标，日复一日地进行深度学习、克服枯燥和焦虑——这种“深度专注的神经机制”，是你未来驾驭AI、不被AI深度娱乐化奴役的唯一底层硬件。

2. 战的是“在无标准答案世界里，寻找最优解的勇气”

很多人抱怨高考僵化，但高考恰恰教给普通人一件事：在规则极其明确的系统里，如何通过自我迭代，把自己的能力逼出极限。

这种“在给定约束条件下，调动一切资源求得最优解”的肌肉记忆，在走出考场后，可以无缝迁移到任何一个充满未知、没有标准答案的领域。

3. 战的是“改写自身命运的入场券”

尽管学历在贬值，但不可否认，高考依然是这个社会最公平、杂质最少的一次阶层跃迁和朋友圈重组的机会。

你考上的名校，它所能给你的最大价值，已经不再是课堂上的专业知识（那些网上都有），而是和你并肩站在一起的、同样经历过极限训练的同龄人群体，以及这个平台带给你的眼界和高维认知。

自救路径：考完之后，如何重塑你的“免裁系统”？

明天之后，高考生们将迎来人生中最长的一个暑假。但请记住，真正的分水岭，从交卷的那一刻才刚刚开始。

如果你不想在四年后成为那个被AI替代90%的“失业做题家”，你必须在大学第一天起，按照以下三步路径，重新设计自己的成长曲线：

步骤一：从“答题者”转变为“提问者”

未来的价值，不取决于你脑子里记了多少标准答案，而取决于你能否向AI、向世界提出最具洞察力的问题。在大学里，多去问“为什么（Why）”和“如果……会怎样（What if）”，而不是仅仅去背诵“是什么（What）”。

步骤二：建立你的“AI-Native”个人工作流

不要把AI当成作弊工具，而要把自己当成一个“AI团队的PM（项目经理）”。去学习如何编写结构化的Prompt，如何用多款AI工具协同完成一个研究报告、一个独立网站或一个创意视频。未来的竞争，不是人与AI的竞争，而是“掌握了AI的人”与“没掌握AI的人”的竞争。

步骤三：死守“人性的护城河”

去体验真实的生活，去和不同背景的人深度交流，去大自然中感受风、光与温度。去阅读那些不考的经典著作，去思考没有标准答案的伦理与道德。

人类特有的同理心、直觉、审美、物理世界的交互能力，以及在迷茫中坚守信仰的感性，是AI在很长一段时间里无法跨越的终极护城河。

小结

后天，当千万名考生走出考场，迎接他们的将是一个与他们父母辈完全不同的世界。

这个世界充满了不确定性，甚至有些冰冷。

但请不要害怕。高考从未保证过我们一生的无忧，它只是给了我们一次证明自己可以“为了梦想竭尽全力”的机会。

今天的高考，我们不为那张逐渐贬值的文凭而战，我们为那个在重压下历经淬炼、拥有无限自驱力、随时准备重塑自我的自己而战。

祝所有2026届考生，考场得意，金榜题名；更祝你们，在人生的下一场AI风暴中，乘风破浪。

资料链接：https://www.researchgate.net/publication/349707487_Skill_levels_and_gains_in_university_STEM_education_in_China_India_Russia_and_the_United_States

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/06/06/geohot-slams-ai-agents-as-the-most-expensive-software-disaster

大家好，我是Tony Bai。

在 AI 辅助编程疯狂席卷全球的今天，几乎每个开发者的双眼都被“效率翻倍”、“一键生成应用”的狂热口号晃得睁不开眼。大厂管理层在积极推进“全员 AI 编码”，创业者在吹嘘“氛围编码（Vibe Coding）”。

然而，就在这个全民狂欢的时刻，科技界最著名的叛逆天才、传奇黑客 George Hotz（网名 Geohot） 站了出来。他曾在 17 岁时成为全球首位解锁 iPhone 的人，随后又单枪匹马破解了 PS3，并创办了自动驾驶独角兽 Comma.ai。

最近，Geohot 在他的个人博客上发表了一篇名为《The Eternal Sloptember（永恒的垃圾九月）》的文章。在这篇文章里，他用极其冰冷且辛辣的笔触写道：

“我在这里立个 flag：在软件开发中引入 AI Agent，将是行业历史上代价最昂贵的错误之一。因为 Agent 根本不会写程序，而人们需要花越来越长的时间才能意识到这一点。”

这篇文章迅速引爆了开发者社区。在 Reddit 的 r/webdev 板块上，该话题斩获了数千个高赞，引发了无数一线架构师和开发者的强烈共鸣。

为什么这位顶级黑客会把 AI Agent 视为软件工程的毒瘤？他口中的“永恒垃圾九月”究竟隐藏着怎样可怕的行业真相？

典故溯源：什么是“永恒的垃圾九月”？

要理解 Geohot 的愤怒，我们首先需要理解他借用的一个历史梗——“永恒九月（Eternal September）”。

在互联网早期的 Usenet 时代，每年九月，都会有大批大学新生接入网络。这群新手由于不懂网络礼仪（Netiquette），会短暂地破坏原有技术社区的纯粹与优雅。但过去，老用户们只需花费一个月时间，就能将这些新生“同化”。

直到 1993 年 9 月，美国在线（AOL）向其数百万普通用户全面开放了 Usenet。新手的涌入再也没有停止过，原有社区的精致文化被彻底、永久地稀释了。从那以后，老网民将这个悲剧称为“永恒九月”。

Geohot 认为，现在的软件工程正在经历一场由 AI Agent 带来的“永恒垃圾九月（The Eternal Sloptember）”：

大模型（LLM）本质上是“高度复杂的统计模型，旨在模仿人类编程的分布”。它们吐出来的代码，在语法和格式上看起来天衣无缝，但在底层逻辑和系统架构上，往往是坏的、错的。最致命的是，这种“错”被包装得越来越隐蔽，越来越难以被察觉。

无数根本不具备底层系统思维的“调参手”，正在用 AI 疯狂向世界的开源社区和企业代码库里倾倒垃圾代码（Slop）。

“老虎机”效应：Geohot 历时半年的亲身实验

和那些只会纸上谈兵的评论家不同，Geohot 亲自用 AI 进行了长达 6 个月的深度开发实验。

他尝试用 AI Agent 编写他的深度学习框架 tinygrad 的部分代码，甚至尝试用 AI 逆向工程一块 USB 到 PCIe 的芯片。

他的实验结论可以用两个词来概括：极其失望。

“AI 确实非常擅长快速搭建一个原型（Prototype），”Geohot 承认。但当你试图去打磨它、消灭最后 5% 的边缘 Bug、让其达到工业级标准时，AI 就会变成一台“老虎机（Slot Machine）”：

[输入 Prompt] ───> 摇下老虎机摇杆 ───> [输出 buggy 代码 A]
                                             │ (发现错误，重新 Prompt)
                                             ▼
[输入修正 Prompt] ───> 再次摇下摇杆 ───> [输出稍微不同的 buggy 代码 B]

你一次次地拉下摇杆（修改 Prompt），AI 一次次给你吐出看似不同、实则依然带有微妙缺陷的代码。你感觉自己只差临门一脚，但你永远无法真正跨过那条代表“完美交付”的终点线。

“这种试错和盲目摸索（类似Ralph loop），比我自己从第一性原理出发去手写，要慢得多。”Geohot 坦言，“这完全达不到我工作过的任何一家公司的基本技术门槛。”

相比之下，他发现一个古老的自动漏洞挖掘工具 AFL（American Fuzzy Lop，模糊测试工具） 找出的代码漏洞都比大模型多。因为 AFL 是纯粹确定性的，它没有人类社交焦虑，更没有被 AI 公司的“心理战（Psyops）”所污染。

大厂病灶：为什么非技术管理层会成为“垃圾代码”的帮凶？

既然 AI Agent 开发如此低效，为什么现在各大巨头依然在疯狂推进？

Geohot 揭示了企业管理层一个极其荒谬的逻辑漏洞：对“虚假指标”的崇拜。

在大型企业中，管理层通常是非技术出身的。他们无法辨别代码的高级设计与品味，他们只能看懂看得见的指标——比如“开发进度图表”和“代码产出行数（Lines of Code, LOC）”。

“那些底层的、平庸的开发者（Bottom Performers），通过使用 AI，突然产出了 10 倍的代码量。”

管理层看到图表后大喜过望：“看啊！我们的团队多有效率！这个星期我们提交了 100 个 PR！”

但他们不知道，这多出来的 10 倍代码，全部都是无法维护的“工业垃圾（Slop）”。

这造成了极度扭曲的恶性循环：

1. 底层开发者用 AI 疯狂复制粘贴，提交海量垃圾 PR。
2. 由于大企业的反馈循环极慢、极官僚，这些黑盒垃圾代码顺利混入主干分支。
3. 认知负担转嫁：高水平的资深工程师（Top Performers）不得不花费双倍、甚至十倍的精力和认知负载（Cognitive Load），去帮这些 AI 审查代码擦屁股、Debug。

这就是为什么 Geohot 说：“AI Agent 对大企业的伤害，远比对个人或小团队的伤害要深得多。”

终局梦醒：当黑盒代码的“账单”到期

Reddit r/webdev 板块上的大批大厂老兵，用自己身边的真实惨剧，印证了 Geohot 的预言。

一位在 Fortune 100 强企业工作的开发者留言道：

他们的管理层在大会上狂热地宣称“AI 将接管一切开发，以后周五下午直接让 AI 部署 1 万行代码上线”。

“我们这些一线的工程师在下面默默看着。等这波 AI 狂热退去，账单到期，面对一堆无人能懂的‘黑盒代码（Black Boxes）’在半夜 3 点崩溃时，这些管理层会迎来极其残酷的梦醒时刻。”

目前的微服务和企业级软件，本就已经因为复杂的业务需求和拼凑的库而变得极其脆弱。一旦你引入 AI，让它用“在 StackOverflow 上抄来的、似是而非的代码”去填补这些系统的空隙，你实际上是在制造一个“无法被任何人理解、也无法被任何人重构”的终极怪胎。

“没有经验的 junior 开发者加上 AI，就是一场灾难的配方。” 另一位老兵写道。

幸存者法则：别在“AI 妄想症”中自残

面对这场由大厂和 AI 巨头联手制造的“AI 妄想症（AI Psychosis）”，真正的工程师该如何自救？

Geohot 在文章的结尾，给出了一个极具力量、甚至带有一丝英雄主义的生存守则：

“这个时代真正的故事，将是谁能在这场‘AI 妄想症’中保持清醒，不伤害到自己。”

1. 回归第一性原理（First-Principles）：放弃用 AI 盲目试错。当你遇到技术难题时，去读书，去查阅最干净、最硬核的一手的底层文档，搞清楚 CPU、内存和操作系统的底层运行机制。
2. 把 AI 降级为助手，而不是总监：Geohot 并不排斥 AI，但他对 AI 的定位极其清晰——它是一个更聪明的谷歌搜索，是一个帮你写样板代码、帮你写测试基准（Benchmarks）的高效秘书。但系统的架构设计、核心逻辑和最终决策，必须牢牢握在你自己的手里。
3. 拒绝成为平庸的羊群：当周围的人都在用 AI 批量生产垃圾代码并为此沾沾自喜时，保持克制，坚持对完美、优雅和高性能的代码品味的追求。

技术世界正在迎来一场由大量平庸代码构成的泥石流。但泥石流终会退去，那些在风暴中死守底层常识、拒绝交出思考方向盘的真正工程师，将在废墟之上，重建这个世界的数字基石。

资料链接：

• https://www.reddit.com/r/webdev/comments/1tvsfgj/im_calling_it_now_the_adoption_of_ai_agents_into/
• https://geohot.github.io/blog/jekyll/update/2026/05/24/the-eternal-sloptember.html

今日开放讨论：

你同意 Geohot 关于“AI 降低了代码质量，最终会拖垮大企业系统”的悲观论调吗？在你的团队里，是否也出现了“LOC（代码行数）增加，但系统却变得越来越像黑盒”的苗头？

欢迎在评论区分享你的一线工程经历，我们一起在这个狂热的时代保持冷峻的思考！

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