AI浪潮席捲校園，年輕人的焦慮卻與日俱增。史丹福大學一份研究顯示，22至25歲青年在最受AI影響的職位中，就業率一年內下跌13%；《光明日報》調查更指，青年群體普遍存在AI焦慮。但另一邊廂，清華大學數據指出，學生用AI後研究速度提升3倍，全國兩會上多名院士為AI教育定調——不是學不學的問題，而是「點樣學」。
2026年3月全國兩會期間，周志華、丁奎嶺、楊金龍等院士齊齊發聲，從「AI+創新創業」到「能力三級跳」，為年輕人劃出路線。半年後，2026世界人工智能大會（WAIC）上，鄂維南院士與圖靈獎得主薩頓（Sutton）圓桌共識：AI時代，提出好問題比找到答案更重要。
記者整合多名院士及學者的公開言論，拆解這波「學AI」論述的核心：與其盲追工具，不如練好基本功、保持批判，甚至抓住「一人公司」的創業機遇。
梅宏院士：擁抱AI，但不要讓它替你思考
在今年6月新華網專訪中，梅宏院士劈頭就說：「青年科研人應積極擁抱AI工具，但切勿讓AI代替人做決策。」他強調，最終判斷必須由科研人員自行負責——AI可以加速運算、梳理文獻，卻不能替代人類的直覺與判斷。
梅宏的擔憂並非無的放矢。清華大學AI人才培養模式報告指出，經濟學學生亦須學習Python，編程已成各學科基礎；浙江大學、南京大學、哈爾濱工業大學等已將AI列為本科必修課，杭州更在中、小學全學段推AI通識教育。但梅宏提醒，基礎學科不能丟，「敢闖無人區」才是科研靈魂。
「AI是工具，不是大腦。你必須有足夠的知識儲備去判斷它給出的答案是否合理。」
事實上，圖靈獎得主薩頓在WAIC上亦潑冷水——當前AI仍然「弱小」且「不可靠」。年輕人若一味迷信AI產出，反而會忽略底層邏輯。
周志華院士：一人公司（OPC）機遇，是年輕人的新賽道
相比梅宏的審慎，周志華院士對年輕人的創業前景更為樂觀。今年4月他在南京大學專訪中，進一步闡述「一人公司」（One Person Company，OPC）概念：AI讓個體可以擁有全棧能力，一名大學畢業生只要敏銳捕捉特定場景痛點，就能獲取定制化算法技術，創辦微型公司。
早在兩會期間，周志華已提倡「AI+創新創業」新模式，強調AI降低創業門檻，年輕人不再需要龐大團隊才能起步。他舉例：一個懂農業的學生，可搭載AI圖像識別做作物病害檢測；一個心理學背景的畢業生，可開發AI情緒支援聊天機械人——關鍵在於「場景痛點」。
這種論述與清華大學的觀察一致：AI讓研究速度提升3倍，同樣讓產品開發週期壓縮。但周志華的建議實際操作上仍有難度——如何獲取定制化算法？他回答：跟高校合作、用開源模型微調，甚至直接用API串接，重點是「先用起來」。
丁奎嶺院士：AI加速成果兌現，年輕人也能挑戰大項目
上海交通大學校長丁奎嶺院士在全國兩會上相當樂觀。他指出，以前只有院士級別的科學家才敢承接的項目，現在年輕人因為AI工具，亦敢於挑戰。「AI令科研成果加速兌現，這是時代賦予年輕人的紅利。」
丁奎嶺透露，上海交大已推出全面AI賦能方案，覆蓋10個領域，包括醫學、工程、金融等。他認為，AI可以幫助年輕人快速跨過知識門檻，更快進入創新階段。
但這種樂觀也引來反思：若年輕人只靠AI「加速」，卻缺乏深度思考，研究會不會變「快餐」？丁奎嶺未直接回應，倒是同濟大學校長楊金龍院士給出了更均衡的框架。
楊金龍院士：從「會用」到「善用」再到「共創」，三級跳加負面清單
楊金龍院士主張構建「AI+教育」新生態，推動學生能力三級跳：第一級「會用AI」——掌握基礎操作；第二級「善用AI」——能結合專業知識判斷輸出；第三級「共創AI」——參與模型設計或改進。
他更強調監管不能缺位，倡議完善風險監管及負面清單制度，避免AI被濫用。這份謹慎與梅宏呼應，但楊金龍的框架為年輕人提供了路徑——先學會用，再思考如何用得更好。
而對於初入職場的年輕人，史丹福的數據顯然是警號。22至25歲就業率下降13%，某程度上反映初級職位最易被AI取代。楊金龍的「共創」階段，可能就是對抗被取代的方法：讓自己從使用者變成創造者。
鄂維南院士與薩頓：好問題比好答案更值錢
今年7月WAIC上，鄂維南院士主持圓桌討論，與圖靈獎得主薩頓、復旦教授邱錫鵬等達成一項共識：AI時代真正的瓶頸已從「如何得到答案」轉向「如何提出關鍵問題」。
邱錫鵬直接對年輕人說：「與其追求AI給出完美答案，不如學習提出帶有洞察力的問題。」這番話與周志華的「痛點捕捉」異曲同工——找到對的問題，AI才能成為你的助手。
薩頓則從技術層面潑冷水：當前AI即使看似強大，實際上仍「弱小」且「不可靠」，無法取代人類的創造性判斷。他呼籲年輕人保持理性，不要被生成式AI的流暢文字誤導。
值得留意的是，鄂維南在圓桌總結時說：「AI平台應該讓人人獲益，而不是只服務頂端精英。」這意味着，年輕人不應被技術門檻嚇倒，門檻其實正在降低。
校園教育已經變天：從中小學到清華，AI必修成常態
回看2025至2026年的校園變化，AI教育已從大學延伸至中小學。杭州率先在全學段推AI通識教育，浙江大學、南京大學、哈爾濱工業大學等將AI列為本科必修課。清華大學的數據顯示，學生使用AI後研究速度提升3倍，編程成為各學科基礎技能——這意味着，即使不讀計算機，也必須掌握基本程式語言。
但學界亦有微調。2025年7月《光明日報》調查發現，青年群體普遍存在AI焦慮，建議透過實訓基地、技能交換、AI互助社群降低門檻。這種焦慮，某程度上來自「怕被淘汰」的心態。
歸根結柢，多位院士的共識是：AI要學，但不要盲信。梅宏說要「敢闖無人區」，周志華說要「捕捉痛點」，邱錫鵬說要「提出好問題」——這些能力，恰恰是AI暫時無法替代的。
如果你的孩子問你：「點樣學AI？」或者你自己感到迷茫，答案或許不在某個課程，而在於保持質疑、主動迭代。正如鄂維南所言：「提出一個好問題，比找到一百個答案更有用。」
