一眨眼，第一批「AI 原生」本科生，最近就要毕业了！

2022 年入学的那批本科生，几乎在 ChatGPT 的全程陪伴下完成了大学学业。

就在这一时间点，OpenAI 宣布了「未来之星」计划，点名表扬了26 个大学期间高频使用 ChatGPT 的年轻人和团队。

全部是二十岁左右的年纪，全部都是 AI 加持的超级个体。

过去四年里，「AI 到底该不该深度参与大学教育」这事儿大家吵得急头白脸，没有一个定论。

但就 OpenAI 这份名单来看，答案或许是——

不必担心。

AI 时代的大学生，正在交出一张张惊艳答卷：

让 1 亿多张星系图像变得可搜索

隔着废墟搜救灾害幸存者

保护濒危语言

绘制 150 万个此前未知太空物体的分布图

……

ChatGPT 未来之星

OpenAI 搞了个「AI 之星严选」项目（ChatGPT Futures），专门表彰这一届「AI 原生」学生里最令人意料之外的年轻人和团队。

在他们看来，观察 AI 走向最清晰的方式之一，就是看看下一代人今天正在怎么使用它。

这也是他们发起这个项目的原因——鼓励年轻人拥抱 AI，同时通过这种形式向全世界展示，学生 +AI 的组合，到底能创造多少可能性。

今年是首届举行，每位入选者都会获得 1 万美元奖金，外加 OpenAI 最前沿技术的使用权限。

共 26 个团队，每个都有超链接，我把自己感兴趣的几个都点开仔细读了下。

说实话，一开始以为，就是找几个 GPA 高的学霸，搞点噱头。

结果点进去一看。

这些人做的事情……让人看了有点压力山大。

22 岁的 Ethan 和26 岁的 Jamie。

两个人搞了个叫 Icarus Robotics 的公司，做太空机器人。已经融了610 万美元。

空间站里其实有很多时间都花在了维护和搬货，宇航员真正做科研的时间反而不够。

Ethan 他们想解决的就是这个问题，方法是造台能从人类操作中学习、然后自己干活的机器人，

2027 年初准备上国际空间站实测。

接下来是三人组：Nayel、Arhan 和 Rushil。

这仨人，最大的 19 岁。

项目叫Wi-Find，旨在用 Wi-Fi 信号穿墙检测被困人员。

简单来说，就是在灾难现场周围放路由器组成一个 mesh 网络，信号穿透废墟的时候，如果里面有活人在呼吸，信号会产生细微的变化。

他们的机器学习模型就是抓这些变化，来判断废墟下面有没有人。

Nolan, 25 岁。

天文系学生，用 GPT-4.1-mini 给将近 30 万张没有标注的星系图像生成了描述文字，然后训练了一个叫 AION-Search 的语义搜索引擎，现在能搜超过1 亿张望远镜图像。

通过 AION-Search，天文学家可以直接用自然语言描述他们想找的东西，比如「带有恒星流的星系」，然后 AI 就能帮着将其从海量图像中捞出来。

如今，Nolan 已经用这个工具找到了36 个这样的星系，正在被研究用于理解暗物质。

一个人，用 AI 给宇宙编了索引。

Zeyneb，19 岁。

Zeyneb 是土耳其人，她从小听着祖辈在土耳其和西亚说不同的濒危语言长大。

但这一过程中，她也亲眼见证着这些语言一点点消失。

这让她做了一个叫The Revive Project的项目。

用 AI 来解码、保存和复兴濒危语言。

具体而言，她直接和当地社区合作，收集了超过 500 分钟的语言数据和口述历史，开发出高效的低数据量算法，并发表了相关研究。

基于这些方法，再结合 ChatGPT 等工具，她完成了对濒危方言 Romeyka 的首个结构化语言学记录，其中包括翻译后的口述历史。

19 岁，在用 AI 给这些快被人遗忘的语言续命。

……

看完这些人的故事之后，坦率的讲，心情有点复杂。

一方面是焦虑，实在太年轻了，又这么早就取得了成就。

但更多的，当然还是兴奋——

今天的大学校园里，不止有人在用 AI 写课堂论文。

AI 时代的大学教育

从 ChatGPT 出现那一刻起，关于 AI 与大学教育的争论就没停过。

核心矛盾其实就一个：当 AI 随时能给你答案的时候，我们真的还在思考吗？

这个担忧不是没道理。确实有学生把 ChatGPT 当成了作业外包工具，有人论文每行字都是 AI 写的……

但类似的故事以前不是没发生过。

谷歌搜索刚出来的时候，有些大学也不让学生用，觉得信息获取成本太低了，太碎片化，太浅薄，会影响深度阅读和独立思考，要求学生必须到图书馆里自己检索资料。

听着是不是有点耳熟？

后来呢？

搜索引擎没有让我们变蠢。

它淘汰的，只不过是那些死记硬背的学习方式。

这也是我觉得，ChatGPT Futures 这些获奖者的亮眼履历之下，最值得思考的地方。

过去，一个本科生想要给 150 万个未知太空天体编目录，他需要什么？

博士学位，一个成熟的研究团队，望远镜的使用分配权，可能还要排好几年的队……

现在，Nolan 一个人用 GPT-4.1-mini 就干了。

资金雄厚的科研人员和积极进取的学生之间的机会差距，正在被 AI 急剧压缩。

想法本身，最原始的那份起心动念，再次成为了最宝贵的东西。

19 岁的 Zeyneb 能给濒危语言续命，不是因为她比那些语言学教授更懂语言学，而是因为她有那份来自家族记忆的使命感。

平均年龄 18 岁的三个小孩能做出穿墙搜救系统，不是因为他们比专业工程师更会写代码，是因为他们真的去了搜救一线，看到了痛点。

AI 只是一个放大器，意义一直是人类赋予的。

以前的大学教育像是在教你怎么造锤子。你得先学冶金，再学锻造，再学打磨，最后花四年才能造出一把还算能用的锤子。

现在 AI 直接递给你一把锤子，问题变成了——

你想拿它敲什么？

太空机器人、灾区搜救、星系搜索引擎、濒危语言……

每一个都不是 ChatGPT 帮着罗列出来的选题。每一个背后都是真实的热爱、真实的经历。

Ilya 说的很对，价值函数是如今 AI 缺失的终极算法。这也意味着，我们仍然需要人来填上这一块——

动机加上 AI，会成为新的生产力公式。

因此，比起纠结 AI 是不是在「毁掉」大学教育，我们或许有更重要的事需要解决：

如何帮学生找到属于他们的方向？

如果没有方向，有没有 AI 都一样迷茫。

但只要你有方向，AI 会帮你把「实现这件事」的门槛，压到前所未有的低。

One More Thing

2026 届毕业生，是真正意义上第一批从大一到大四，全程都有大模型「陪读」的本科生。

他们大一入学不久，ChatGPT 发布。

大二，GPT-4 彻底给 Scaling Law 打爆后，开始高速发展。

大三，多模态、Agent、各种开源模型井喷。

等到大四写毕业论文，已经有模型能搞定从选题到文献综述的一条龙服务了。

整整四年。曾经一个本科生必须经历的所有硬核学术训练——查文献、写论文、做幻灯片、敲代码……正被这一代学生一步步用 AI 全面覆盖。

之前好像在哪看过一篇文章，说现在我们经历的时刻特别像互联网刚普及那会儿。

那时候有一批年轻人，成天在车库里日夜倒腾。

乔布斯、贝佐斯、Larry Page……都是从车库里走出来的。

20 年后再回头看，那成为了整个数字经济的起点。

我们现在可能正站在一个类似的节点上。

只不过这次，车库变成了宿舍，编程语言变成了 Prompt……

而且入局的人越来越年轻，这些在宿舍里 Vibe Coding 的新兴「鲶鱼」，清一色都是 20 岁出头。

而如今，这批 AI 原生的大学生即将走出校园和宿舍。

欢迎来到现实世界。