我信任的，交心的，交流的，心與心的，我愛的大學，嫌我沒有 token 了。

「沒有 Token 的 CS 學生應該立即退學。」

這句話出現在南京大學計算機學院副教授蔣炎巖開設的《生成式軟件工程》課程 PPT 上。

聽起來像故意找罵。

@比特罐罐

果不其然，被上傳至社交媒體討論了，說這句話的蔣炎巖老師還關注了知乎上的問題：如何評價南大副教授蔣炎巖在課件中提出「沒有 Token 的 CS 學生應該立即退學」？

蔣炎巖老師想表達的並不是學生手頭沒有 token 就該被勸退，而是 token 本身正在變成一種需要被認真對待的資源。

資源是能力的一部分嗎

CS 學生該不該接觸 AI，這個問題已經沒什麼討論空間。今天的軟件行業裏，很難再找到完全不借助 AI 輔助的編程崗位，用人單位也早已習慣招進來的新人能直接上手，不再花時間從零培養。一個學生如果在校期間就摸清楚怎麼和 AI 一起寫代碼，走出校門時自然比同齡人多一點從容。

不過，token 讓能力如此赤裸地和一個人的錢包掛上了鉤，那接觸 AI 所帶來的成本究竟在多大程度上要由學生負擔？

當你在毛衣上看到 Claude Max 的年度計劃價格時

有的學生家境允許，隨手訂閱幾個模型接口毫無壓力，用起來毫不猶豫，敢於反覆試錯。有的學生要精打細算，甚至要在生活費和 token 之間做取捨。

買得起 token、用得高效的學生，被認為是懂得成本意識，買不起或者用得吝嗇的學生，則容易被認為沒有跟上時代。

美國不少高校已經注意到，真正強大的 AI 工具往往藏在付費牆後面，低收入學生比例較高的學校，學生開始糾結要不要自己掏錢訂閱。

研究者把這種現象歸納成一種新的使用鴻溝。美國 Middlebury 學院一項針對本科生 AI 使用的調查發現，80% 以上的學生用的是免費版本，只有一小部分人訂閱了付費模型。哈佛大學針對本科生的調查顯示，付費使用 AI 的學生和免費使用的學生之間，無論是使用頻率，還是對 AI 輸出的信任程度，都存在統計上顯著的差異。

過去的教育不平等，主要體現在師資、教材、課外輔導這些看得見的地方，token 帶來的不平等，卻在不可見的地方。

一所大學，一間教室，要替這道新出現的門檻想點辦法，不是靠一句勸退式的玩笑把責任推回給學生個人。

賬該算在誰頭上

一個自然的追問是，這筆錢到底該由誰出。讓學生自己全部承擔，問題前面已經說過。

讓學校來出，又會繞到另一個疑問上：token 對 CS 學生來說，到底更像是美術生離不開的顏料，還是大學生本來就該享用的圖書館。

顏料是消耗品，買多少用多少，浪費了是學生自己的損失。圖書館是公共資源，借書不用太節制，歸還就好。token 顯然更接近前者，它按次計費，用一點少一點，學校要是敞開供應，很難保證沒有人把它當成不用心疼的東西隨手浪費。

蔣老師在課上也說，他原本想過替學生報銷一部分 token 費用，只是選課人數超出了預期。

OpenAI 曾經在期末季向美國和加拿大的在校生免費開放 ChatGPT Plus，這類臨時性的慷慨可以緩解一陣子的焦慮。

再往下想，token 該不該省着用，好像也是一種值得學的能力。

寫代碼不是無限試錯的遊戲，有時候該自己想清楚再動手，有時候可以放手讓 AI 鋪一遍草稿。

從這個角度看，token 有限反而未必是壞事。

《高等教育紀事報》的一篇報道里，研究者 O'Brien 提到一種擔憂；學校如果按人頭買固定額度的訂閱，很多賬號根本用不完，改成集中採購一大批 token 再分發給全校師生，反而可能更省錢，前提是管理得當。

這樣，買得起大批 token 的大學和買不起大批 token 的大學之間，也會拉開一道新的鴻溝。

有意思的是，業界內部用 tokenmaxxing 描述過度使用的狀態，指的是不計成本地刷用量，彷彿用量本身就是能力的證明。

什麼樣的教育值得被討厭

有人有條件上競賽班，有人可以買昂貴的參考書；有人假期可以去國外參加夏校，有人只能留在家裏；有人從小就有人教他怎麼寫代碼、怎麼表達、怎麼選擇專業，有人直到大學才第一次知道什麼叫實習、科研和職業規劃。

最後大家坐進同一間教室，拿到同一份試卷，老師看見的是一個個分數，自然地得出結論：這個學生更優秀，那個學生不夠努力。

可一個學生的能力，究竟有多少是天賦和努力換來的，又有多少其實是運氣和家境給的入場券。

AI 時代，焦慮的大學忙着做加減法。

2026 年本科專業目錄首批列入「具身智能」「腦機科學與技術」等新專業，北京理工大學面向所有專業推行「AI+專業」升級，上海交大、華東師大則設立 AI+數字內容創作、AI+美術這類微專業。

華東理工大學 2025 年停招了人力資源管理、國際經濟與貿易這類容易被 AI 替代的流程化專業。

彷彿只要專業目錄跟上技術變化，教育就完成了自己的使命。

這些新興專業的學生有足夠的 token 用嗎？他們不能不用吧。

教育原本應該是那道讓出身不同的人，有機會站到相對公平起點上的門。如果它只是不斷更換着篩選的標尺，卻始終假裝看不見門外那些從一開始就沒有入場券的人，那麼無論專業目錄換成什麼名字，它都只是把舊的不公平，包裝進了一個更時髦的殼子裏。

針對開放式問題「你對未來生成式人工智能最擔心的是什麼？」的大學生回答生成的詞雲圖

身處其中的大學生比任何一屆學生都更早地感受到，自己腳下的地面並不牢固。

大一入學時選定的專業，可能在畢業前就被學校列進「縮招」名單；曾經被視為鐵飯碗的會計、法務、翻譯，正被反覆問及「會不會被 AI 取代」；許多老師自己都說不清楚，四年後等待學生的會是怎樣的職業圖景。

學生本該向內學習、向外探索的四年，正在被一種向前張望、隨時準備轉向的焦慮填滿。

AI 幾秒鐘就能寫出一篇論文初稿，學生埋頭苦練的那些技能，究竟是在打磨不可替代的能力，還是在重複一件機器早已做得更快更好的事情？

值得一提的是，蔣老師開設的《生成式軟件工程》的完整錄播被放在了自己的 B 站賬號「綠導師原諒你了」上。

如果你去看了，就會知道這是一門不計入保研成績的選修課，評定方式也只有 Pass 和 No Pass 兩檔。

蔣老師的主張是，AI 時代的課堂應當把實踐放在中心位置，老師站在講台上講授的環節反而退居輔助，所以他甚至不鼓勵學生按時來教室，寧願大家去看他精心剪輯過的錄播，把有限的課堂時間留給真正需要面對面解決的問題。

「沒有 Token 的 CS 學生應該立即退學」這句話能提醒人們去關注 token 成本，去關注 AI 時代教育資源該如何分配。

不過，它承受不了教育公平這樣更深層的討論，也不該被用來當作評判一位老師、一門課程的全部依據。