开学季，一句暴论冲上了知乎热榜：“没有Token的CS学生，应立即退学。”
说这话的是南京大学计算机学院副教授蒋炎岩，写在他秋季新课《生成式软件工程》的课件里，还特意标注了”个人观点”。评论区出乎意料地一边倒：有人说这话”太保守了”，建议取消所有课堂、把课时费全换成Token按人头发给学生；还有人干脆说，不给学生买Token的计算机系应该立刻撤系。
第一次读到时我也觉得味冲。但顺着他的官网和知乎的文章一路看下来，我反而品出另一层味道：这不是哗众取宠，而是一位圈内顶尖的学者，在替所有人问一个不太好回答的问题——
当AI把”学习”、“文凭”和”被选中”拆成三件不同的事之后，我们还剩下什么？
一、作业完成了，但学习发生了吗？
蒋老师在这门课上给学生摆了三重焦虑，每一重都扎得很准。
第一重：“AI替我上大学”。老师用豆包出题，学生用豆包做作业，一整个流程走下来，只有学生没有受到训练。他反问：假设每门课都开卷、都用AI答题，每门课都能拿高分——可等到毕业才发现，每门课都很好，自己却什么都没学会。
第二重：“听话学了四年，发现被大学骗了”。认真听讲、认真做作业的好学生，毕业时确实学会了一些东西，但这些东西AI全都会做。四年下来，“我这四年，到底学了个啥？”
第三重最扎心：“为了刷出一份完美的简历，输了人生。“蒋老师收到过一份堪称完美的简历——CCF期刊列表上的论文、Accept、在投，该有的都有。他给这份简历打了零分：没有GitHub链接，没有个人主页，甚至连一篇Preprint都没有。
理由只有一句：“你和你的竞争者已经完全无法区分了。”
二、头衔的通货膨胀
这份”零分简历”让我在意的，不是简历本身，而是它背后那套评价体系。
过去，论文、录用通知、竞赛奖项之所以值钱，是因为它们稀缺且难以伪造，能大致代理一个人的能力。而现在，这个代理链条开始松动：作品不再等于能力留下的痕迹——同一份作业，可能对应着完全不同的能力。当”看起来有能力”的证据可以批量生产时，头衔和证书就进入了通货膨胀：单位面值越来越大，购买力却越来越低。
有意思的是，说这话的人恰恰是现行体系里最成功的玩家之一。蒋炎岩拿过两次ICPC区域赛金牌，拿过CCF优博，五次获CCF-A类会议论文奖，包括ICSE 2021唯一最佳论文奖和SOSP 2023最佳论文奖。可他在课程简介里怎么介绍自己？——“副教授，但是临时工。”
一个把现行游戏玩到顶配的人，却对这套游戏的计分方式如此刻薄。这大概是最值得玩味的地方：他不是酸，他是真的见过山顶，然后告诉你山顶的空气没有想象中好。他能给出的替代方案也朴素得近乎原始：GitHub、个人主页、Preprint——公开的、可链接的、可验证的产出。这些东西骗不了人，因为任何人点开就能看到你真正做过什么。
三、Token是耗材，问题才是稀缺品
回到那句暴论。蒋老师的完整逻辑其实有三条课堂准则：禁止古法编程、Token自费、不需要Tokenmaxxing。
所谓”Token自费”，不只是让学生掏钱。他的说法是：Token是AI时代的实验耗材，亲自使用，才能形成成本—质量—延迟的意识。就像化学系的学生必须亲手碰过试剂，才知道实验不是课本上的插画。他还补了一句极清醒的注脚：
“真正稀缺的不是Token，而是值得花Token的问题、清晰约束和可靠验收。”
这句话我认为是整门课的灵魂。AI把”生成”的成本打到近乎为零之后，价值的天平必然滑向两端：一端是提出正确问题的能力，另一端是验证答案的能力。中间那段”执行”，正在迅速贬值。他自己也说得直白：学生不只要会写代码，还要学会给AI拆任务、挑模型、控成本、验结果——模型生成得再快，如果人不知道它写得对不对，照样白搭。
而”禁止古法编程”也并非一刀切，他自己都调侃：真被关进小黑屋、AI工具一关，最后能救命的还是LeetCode和肌肉记忆——不过他觉得，总有一天，这个事情会改变的。
四、人还剩下什么活？
那么，在AI写代码越来越快之后，人还剩下什么？
蒋老师给出的答案带着系统软件学者特有的冷峻：AI可以加速实现，却不会自动暴露未知、分配责任或验证结果；工程的目标不是让demo跑起来，而是让系统在约束、变化和协作中继续活着。他还举了Mars Climate Orbiter的单位接口事故——真正的工程能力，是建立能在发射前叫停错误的闭环。
至于大学还能教什么，他给了三个词：信息差（知道哪里不知道）、能坐牢（为取舍承担后果）、能驾驭（让人、Agent与反馈持续对齐目标）。
五、写在最后：我在增长能力，还是在增长证据？
这场讨论最终指向的，其实是每个人的那道自选题：
我是在增长能力，还是在增长”看起来有能力”的证据？
这两件事在过去是绑定的——想证明能力，只能真的去获得能力。而AI松开了这根绳子，让”证明”可以脱离”拥有”单独存在。于是每个人都被推到了岔路口：一条路通往堆积纸面证据的舒适区，越走越拥挤，也越走越廉价；另一条路通往真实但缓慢的能力增长，通向GitHub上一个个具体的commit、一篇篇被人真正读过的Preprint、一个个能被链接打开的作品。
蒋老师选择用一句冒犯所有人的暴论来提醒学生这件事，我倒觉得，被冒犯到的应该不止学生。科研的评价体系、职场的晋升逻辑、乃至我们每个人的年度总结，有多少是在验证能力，又有多少只是在收集证据？
头衔会通货膨胀，Token会降价，模型会一版比一版强。剩下真正保值的，大概只有那些公开、可验证、骗不了人的东西——以及那个持续生产它们的你。