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最近科技圈又发生了不少事，但最让我揪心的其实不是哪个大厂又发了什么大模型，而是我越来越明显地感觉到，一种看不见的鸿沟正在大学生群体里悄悄成型。

很多同学可能觉得什么人工智能革命离自己还远得很，每天按部就班上课吃饭打打游戏挺好的。

但如果你稍微去扒一扒现在的校招要求，或者看看国外大学的新变化，就会发现这事已经实打实影响到年轻人的未来了。

前阵子翻世界经济论坛那份最新发布的未来就业报告，里面预测到2030年前，人工智能和大数据相关的数字能力会成为全球涨势最猛的核心技能。

同时，不管是互联网大厂还是传统企业，把AI技能写进招聘要求的现象已经越来越普遍。

你可以想象一下，两个同样是本科毕业的应届生，一个遇到任务能熟练调用大模型解决，另一个连基本的概念都不懂。他们俩踏入职场的那一刻，起跑线其实已经不在一条线上了。

这并不是什么危言耸听的理论，实际操作中的差距比想象中更明显。以前在图书馆死磕几十页的英文文献，熬夜憋论文，累得掉头发。后来换种思路，开始试着把ChatGPT和另外几个笔记类AI工具结合着用。

并不是直接让AI代写作业，那是作弊。正确的做法是先把大段大段的晦涩文献丢进去，让模型帮忙提取核心观点和逻辑脉络，相当于请了个不要钱的助教帮自己划重点。

遇到不懂的代码报错，也不再像无头苍蝇一样到处搜论坛，而是让AI帮着分析调试思路。

Coursera最近发的一份全球技能报告也印证了这个趋势。现在年轻人疯狂涌入生成式AI课程的学习营，连抢课都变积极了。

原因特别朴素，现在企业招人早就不仅看你考试考了多少分，而是看你能不能快速把一个烂摊子理出头绪。

20年前你要是能熟练用办公软件排版做表格，在办公室里绝对算个牛人。今天也是一模一样的道理，谁能把大语言模型调教得服服帖帖，谁就能在团队里成为那个效率天花板。

很多家长总念叨，孩子在学校把专业课学好就行了，搞那些花里胡哨的没用。专业基础固然重要，这没什么好争辩的。

可如果在啃专业书之余，顺手掌握一点AI工具，那种体验绝对是降维打击。

比如你要查个冷门资料，以前要在搜索引擎里翻几十页垃圾信息，现在把诉求丢给模型，几秒钟就给你整理得明明白白。