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　　月，在新东方首届在线家庭教育论坛上，刘嘉教授的另一番言论，更是直接戳了家长的心窝子：

　　“头三年、头五年，说自己是北大清华毕业的好找工作，但这只管3-5年，之后如果还没干点东西出来，还说自己是北大的，大家一定知道你肯定很失败。”

　　话虽刺耳，却戳穿了一个让无数家庭焦虑到失眠的事实：那张曾经金光闪闪的大学文凭，含金量正在肉眼可见地往下掉。

　　我国2024届毕业生整体就业率仅55.5%。其中，硕博学历应届毕业生offer获得率为44.4%，低于本科生的45.4%。

　　同时，大学毕业生人数还在一路狂飙。根据最新预测，我国2026届高校毕业生规模达1270万人，同比增加48万人，再创历史新高。

　　根据美国劳工统计局数据，2025年第一季度，22~27岁拥有学士及以上学位的毕业生平均失业率为5.8%，这是自2012年以来（疫情时期除外）的最高水平，且显著高于美国失业率水平。

　　同一时期，加拿大25岁以下高学历青年失业率达11.2%，创20年非疫情期间新高。

　　即便找到了工作，薪资的满意度也大不如前。学历带来的“溢价”，正在被快速压缩。

　　美联储数据表明，美国大学毕业生的收入中位数和高中毕业生相比，曾在2015年达到69%的溢价，而到2024年，这一溢价猛降19%，仅有50%。

　　美国大数据公司Palantir，从2025年11月开始，直接招聘高中毕业生进入核心岗位；

　　2024至2025年，Google、Meta、OpenAI三家企业累计录用了超300名没有完成大学学业的求职者；

　　这场“抢人大战”，中国也没缺席。吉利控股集团启动“跨时代跃迁人才培养计划”，直接从高中毕业生中选人；腾讯的“青科实训营”面向13至18岁中学生开放；字节跳动、华为也在悄悄放宽学历门槛。

　　当学历溢价一降再降，我们不得不面对一个残酷的事实：在世界各地，大学学历已经无法和一个人未来前途，直接挂钩了。

　　学历贬值的加速，与AI的飞速发展密不可分，越来越多的人开始自嘲为“学历难民”。

　　于是，一个扎心的问题，摆在了所有家长面前：如今，拼尽全力供孩子上大学，还有意义吗？

　　说到底，AI并没有让上大学这件事儿变得没意义，而是把“学历”和“教育”之间那条本就存在的裂缝，彻底撕开了。

　　过去，我们把两者混为一谈，以为拿到文凭，就等于接受了教育；以为刷完四年大学课程，就自然具备了某种能力。

　　家长们的逻辑更是直接且清晰：考上好大学=找到好工作=人生稳了。于是，孩子寒九游体育网站入口窗苦读，家长全力托举，只为孩子能顺利踏进大学的校门。

　　这套打法在过去确实有效，因为那时的教育体系，本质上就是在培养“会做题的人”：记忆力好、逻辑清晰、能在有限时间内给出正确答案。

　　世界知名咨询公司Gartner于2025年7月对700多位首席信息官（CIO）进行调研。根据受访CIO的预测，到2030年，人类不借助AI独立完成的IT工作将为零，而在AI辅助下完成和AI独立完成的IT工作将分别占到75%和25%。

　　这意味着，未来的工作场景，“与AI协作”不再是加分项，而是生存的入场券。

　　而在AI时代，知识可以免费获取，技能可以被AI替代，但有一些东西，AI永远给不了，那就是一个人被反复捶打后长出来的判断力、韧性和自我认知。而这些，才是受到教育真正的结果。

　　而大学，恰恰是提供这些碰撞最集中的地方。所以，AI时代的大学，必须从“知识批发市场”转型为“能力锻造厂”——不是往学生脑子里塞东西，而是帮助学生从身体里长出东西。

　　复旦大学金力校长有一个很形象的比喻：大学要培养“干细胞式”的人才，而不是“成品式”的人才。因为干细胞有多向分化的潜力和持续自我更新的能力，而成品一旦定型，时代变化太快，今天的热门技能，明天就过时了。

　　刘嘉教授曾表示：“现代社会最可怕的，不是‘AI抢饭碗’，而是你根本不知道自己想要什么。”

　　AI能完成很多工作，但无法替代的是——你热爱什么，你想成为什么样的人，你在这世界上独一无二的天赋是什么。

　　过去的教育体系，把孩子从小训练成“标准答案输出器”，刷题、拼分、争排名，但几乎没人教孩子去问自己：“我到底喜欢什么？我擅长什么？”

　　换句话说，AI时代的第一个核心素养，是自我认知，是知道自己是谁、想要什么、能做什么。

　　未来，大模型不再是简单的搜索引擎。刘嘉教授将其定义为一个集“图书馆、老师、批评者、合作伙伴”于一身的“良师益友”。它能帮你迭代思维、发现逻辑漏洞，实现高效协作。

　　他甚至在课堂上公开“鼓励”学生用AI做作业，并且“要求学生必须使用大模型来完成写作任务”。在他看来，禁止使用大模型，如同工业革命初期捣毁纺织机一样愚蠢。

　　这不是“偷懒”，而是一种全新的工作方式。未来的竞争，不是“你会不会做题”，而是“你会不会问AI正确的问题”。

　　刘嘉教授曾明确指出，AI真正面临的两道坎：没有“0到1”的创造力，也没有像人类一样的自驱力。