诺奖得主莱维特称 AI 时代学历价值下降-低调大师

诺奖得主莱维特称 AI 时代学历价值下降

2025-10-22 45

在日前于上海举行的2025年可持续全球领导者大会上，诺贝尔化学奖得主、斯坦福大学教授迈克尔·莱维特（Michael Levitt）在接受新浪财经独家对话时，谈到AI与教育的未来，莱维特提出了一个颇具争议的观点：学历将变得越来越不重要。

莱维特教授认为，人工智能正在彻底改变知识的获取方式。“过去，教育是知识的入口；现在，AI让任何人都能获取知识。”他指出，世界上许多科技巨头创始人——比尔·盖茨、扎克伯格、谷歌的拉里·佩奇与谢尔盖·布林——都在大学中途退学。“他们能进入顶尖大学，说明足够聪明；但他们的想法比课堂更重要。”

“未来，一个没有大学文凭但会用AI的年轻人，可能比传统意义上的‘名校毕业生’更具竞争力。”AI让知识变得“可说即得”，哪怕一个不识字的人，只要能说话，也能通过AI完成任何事情。这意味着教育特权正在被削弱。

“未来，一个聪明但没上大学的年轻人，与名校毕业生的差距，会越来越小。”

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一篇《LLMs CAN GET "BRAIN ROT"!》（大语言模型也会“脑腐”！）的论文，大概意思是推/微博刷多了大模型也会变得更笨、更黑暗。 https://arxiv.org/abs/2510.13928 这篇论文的核心是提出并验证了 “大语言模型脑腐假说”（LLM Brain Rot Hypothesis），就是持续向LLM投喂网络上的“垃圾数据”，会导致其产生持久性的认知能力下降。如何定义“垃圾数据”？他们从真实的Twitter/X语料库中，通过两种方式来定义和构建“垃圾数据”与其对照组： 1️⃣M1 (Engagement Degree - 互动度指标)：将短小但互动量极高（点赞、回复、引用多）的帖子定义为“垃圾”数据。与之相对，长篇且无人问津的帖子被视为“对照”数据。这模拟了社交媒体上追求“短平快”和病毒式传播的现象。 2️⃣M2 (Semantic Quality - 语义质量指标)：将内容耸人听闻、使用点击诱饵（Clickbait）语言、包含阴谋论或肤浅生活方式的帖子定义为“垃圾”数据。而内容事实准确、逻辑清晰、有教育价值的被视为“对照”数据。他们...

2025-10-22

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2025-10-22

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