最近吃饭的时候，我闲着没事问一个顶尖名校的大三学生，他的同学有多少人用人工智能作弊。我原以为这个数字会很高，但即便如此，我还是感到震惊：他猜大约是 60%。随后我在 X 上对大学教授和高中教师进行的民意调查也得出了类似的结果：大多数人认为至少 40% 的学生至少提交了一些来自人工智能聊天机器人的作业。
这些数字必然是不科学的。我们从来没有准确统计过作弊者的数量，因为如果作弊行为能够可靠地检测出来，学生就不会打扰。AI作弊更难被发现，因为每篇论文都是独一无二的，使得论文数据库等工具毫无用处。
我们的公开调查有所不同：斯坦福大学研究人员去年的一篇论文表明，自人工智能出现以来，作弊行为总体上并没有增加。（尽管它也表明增加的空间不大：大约三分之二的高中生报告以某种方式作弊。）然而，Wiley 今年发布的一份报告得出的结论是，教师和学生都认识到作弊现象在高中生中激增。去年，我们担心这种趋势可能会持续下去。
无论你相信哪一种，都有理由感到震惊，因为这项技术还处于起步阶段，随着时间的推移，学生们会变得更好。人工智能作弊很可能首先在像我十几岁的晚餐同伴就读的学校那样的学校中成为一个问题，那里充满了最有机会接触和熟悉新兴技术的高收入学生。如果他的估计有一半正确，他的同学可能会成为即将到来的作弊浪潮的领头羊，这将挑战所有学校，特别是大学，如果它们无法适应，可能会面临生存威胁。
存在主义听起来是不是太残酷了？好吧，我并不是说所有的学院和大学实际上都会不复存在。但人工智能聊天机器人的使用越普遍，它就越威胁到大学文凭的价值，因为大学文凭是向雇主发出的信号，表明你勤奋、聪明，并为白领就业做好了准备。文凭提供的经济价值越低，家长和纳税人就越不愿意花钱帮助学生获得文凭。
当然，许多学者会对大学的目的是提供工作证书的观念感到愤怒。但实际上，这就是支付教授工资的钱的来源。1929 年至 2013 年间，教育机构在国内生产总值中所占的份额增加了五倍，这并不是因为家长和纳税人希望学生学会思考或成为更好的公民，而是因为大学毕业生获得了高额工资溢价。
人工智能聊天机器人以两种方式威胁着这种溢价。首先，它从根本上贬低了大学教授的许多技能，例如（记者惊恐地停顿下来）研究某个主题并将这些事实转化为合格散文的能力。学校开始讨论如何教孩子们变得有价值的新技能，例如为聊天机器人编写有用的提示，但尚不清楚他们是否最适合这项任务。如果你要从头开始让人们具备人工智能素养，你可能不会选择一个起源于中世纪的机构，也不会选择一个由平均年龄为 49 岁的终身教授组成的机构。
当然，课堂作业和在职技能之间从来没有直接的界限。（我在芝加哥大学的 MBA 课程几乎没有提供关于如何采访主题或为专栏撰写主要段落的培训。）但是大学文凭也表明您是某种类型的人：能够进入一所精英大学如果您参加过其中一所，并且足够聪明和勤奋来完成四年的课程。这就是人工智能作弊成为问题的地方。如果雇主怀疑你的教授真的在对聊天机器人进行评分，他们会相应地减弱信号，并为拥有文凭提供更少的工资溢价。
这在某种程度上一直是一个问题，因为即使在我的恐龙时代，作弊也发生过。但人工智能使用起来更快，也更难检测。从经济角度来看，作弊的成本已经下降，因此我们应该预期它会增加，特别是随着技术的进步，它会增加。文字和创意行业的任何人都不应安慰自己，当前这一代人工智能模型过于通用，容易产生幻觉，无法产生真正出色的作品；与未来的模型相比，现有模型显得笨重且愚蠢。
人们可以想象有两种类型的学校能够抵御这种风险。人们倾向于人工智能，要求学生将其用于所有事情，从而期望他们做得更多、更好。这种方法的吸引力在于，学生将能够熟练地使用正在进入工作场所的技术。缺点是，即使教授足够精通人工智能，能够以这种方式进行教学（而且许多人不是），学生也可能会错过一些只能通过老派劳动才能获得的更深层次的学习。
作为一名作家，我的第一份工作是抄写公司财报电话会议，这项工作现在由机器完成。这很乏味，报酬也很低，但花几个小时认真聆听分析师与首席执行官的争论，让我对商业世界有了深入的了解，这是我通过浏览文字记录永远无法获得的，更不用说阅读人工智能摘要了。
因此，想要传授这些老式技能的学校可能不得不走另一个方向，就像一些教授已经在做的那样，转向手写的课堂考试、口头演示和分级课堂参与。但这种方法也有缺点。对于已经捉襟见肘的教授来说，对此类工作进行评分更加耗费人力。有些技能，例如研究和撰写冗长的学期论文，无法通过这种方式教授。这种方法并没有为新学校设施提供学生在进入工作场所时最终需要的人工智能。
这是一个没有吸引力的困境，我并不羡慕学者们所面临的选择。我只是说，他们的职业，就像我的一样，必须造就他们，因为无论你喜欢与否，人工智能即将到来。这无助于我们欺骗现实。