2026年9月22日，風險投資機構安德森·霍洛維茨（通常被稱為a16z）宣佈在舊金山成立霍洛維茨·安德森學院。該學院募集了4200萬美元。負責人是Udemy聯合創始人加根·比亞尼。
首批預計招收約50名學員，2027年9月入學，學費全免。申請人只需高中畢業，不一定要滿18歲。學院依據學員做過的事情來選拔，而不是看成績單。這裡沒有分數，也沒有人們熟悉的那種考試。大約四分之三的時間用於做產品、研究和動手製造。
每名學員可獲得超過5萬美元的計算資源和5000美元的差旅費。他們有一個月在海外，三個月在十家合作企業之一工作，其中包括OpenAI、谷歌、英偉達、Anthropic、Meta和Stripe。黃仁勳、薩提亞·納德拉這樣的人物會前來演講。
但這不是慈善活動。該學院是一家營利性公司，未獲認證，也不頒發學位。如果獲得監管機構批准，從2028年起，學院將開設兩年制項目。預計每年學費在6萬至9萬美元之間，與美國頂尖私立大學相當。比亞尼直言，教育是一個2萬億美元的行業，是巨大的商業機會。
也就是說，霍洛維茨·安德森學院相信，家長願意為一個不頒發學位的地方支付哈佛級別的學費。唯一條件是，他們相信自己的孩子能在那裡學到大學不教的東西。
這不是大學第一次受到挑戰。2011年，彼得·蒂爾創立蒂爾獎學金，資助年輕人暫停大學學業去追求一個項目。目前的資助金額為25萬美元。值得注意的是，比亞尼本人也承認，對大多數學生而言，傳統大學仍是合理的選擇。
大學的四年還必須創造什麼價值？
我同意。這類模式無法取代大學。它們更不適用於醫學、藥學或建築工程，在這些領域，一個失誤可能給社會帶來嚴重後果。但它們提出了一個難以迴避的問題：當知識幾乎可以即時獲取、職業技能不斷變化時，大學的四年還必須創造什麼價值？
這個問題讓我想起自己的一段經歷。2008年，我和三位企業家朋友創辦了企業家學校。我們想打造一個為期兩年的項目。除了管理、財務、營銷和企業運營之外，學員還要學游泳、跳舞、做公益、瞭解宗教，甚至學習走進賭場時的心態。不是為了從賭場賺錢，而是為了觀察自己坐在賭桌前時的貪念。
我們認為，做經營的人不能只會看財務報表。他們必須知道如何在一屋子陌生人中應對自如而不侷促。他們必須懂得在失敗時不失尊嚴，在給予時不讓人感到渺小……由於種種原因，那套實戰課程最終未能落地。
18年後，我發現當年的那道題依然原封不動。它只是換了一個情境重新出現，而且帶著來自人工智能大得多的壓力。
長期以來，大學做四件事：通過研究創造新知識，傳授已被驗證的知識，用文憑確認能力，以及營造讓年輕人成長的環境。人工智能不會抹去這些，但會迫使大學重新審視哪一件事才是真正重要的。
今天的學生可以坐在家裡聽世界頂尖教授的課。遇到難懂的概念，他們可以讓人工智能用例子、圖表或更簡單的說法再解釋一遍。如果去上課只是為了聽人把教材再念一遍，學生有權問：我來這裡是為了什麼？
我見過不少學了四年管理的學生，卻從未參加過一次股東大會，也從未旁聽過一次真正的董事會會議。畢業後，企業又不得不幾乎從頭開始教他們。
然而，有很多信息未必就是知識。人工智能回答得很快，而且往往非常自信，即便答案有錯也一樣。學習者仍然必須知道信息從何而來、基於什麼假設、可能錯在哪裡，以及如何複核。因此，老師的角色並未消失，只是工作方式改變了。他們不再把大部分時間用來給出答案，而是幫助學生提出問題、尋找證據並捍衛自己的觀點。
把“實戰”帶進課堂
文憑也是如此。對許多家長和招聘方來說，它仍被視為一種保障。我們仍然需要對醫生、藥劑師或建築工程師進行嚴格篩選。但除了文憑，學生還需要帶來說明自己做過什麼、曾在哪些地方失敗、並能解釋自己工作成果的證據。
這種壓力更大，因為入門級的工作正在消失。以前，剛畢業的本科生可以從起草文件、彙總數據、翻譯資料或準備演示開始。通過這些小事，他們觀察前輩，逐漸理解一個組織如何運轉，然後才接手更難的工作。如今，人工智能做這些事更快也更便宜。企業尚未取消所有面向新人的崗位，但會招得更謹慎、要求更高。年輕人陷入一個悖論：沒有經驗，所以得不到難活；而幫助積累經驗的簡單活，卻越來越少。
常被提到的答案是，把“實戰”帶進課堂。我同意，但對這兩個字仍持保留態度。如果只是一味追逐眼前的招聘需求，課程很容易變成一堆當下流行的工具、幾招銷售技巧和幾套賺錢公式的集合。學習者能立刻做幾件事，但也會很快落伍。企業看的是未來幾年，而大學必須為一個人工作幾十年做準備。雙方需要同行，但學術標準、獨立思考與道德底線必須由學校來守住。
從哪裡開始？
我認為不必等待一場大改革。大多數學校其實已經擁有三種資源，只是沒有用足。
第一是校友。一個歷史悠久的經濟繫有成千上萬名校友，其中不少人已是總經理、董事會成員、企業主。假設每人每學期只認領一次課。他們可以讓一組學生參加一次例會，一起讀一份匿名處理過的檔案，或者聽他們講述一樁失敗的交易。就這樣，學校便擁有了一支無需支付薪酬的協同教學隊伍。
想讓學生參加真正的股東大會也不難。校友可以持有一家上市公司的一小部分股票，然後授權學生出席。成本只有幾百萬越盾，但那堂課學生們會記得比整整一章公司治理課程還要久。
第二是畢業論文。不需要增加新課程，只需讓學生選擇用一個項目來替代論文，去解決企業或社區提出的真實問題。項目附帶工作日誌：數據從哪來、在哪個環節用了人工智能、哪些部分是自己做的、在哪裡出錯以及如何修正。答辯委員會裡增加一位來自企業的人。能力檔案就從這個項目本身形成，無需另建一套系統。
企業也有好處。他們以低成本解決了一道難題。他們還能連續數月觀察候選人的真實工作狀態，這是任何一次面試都做不到的。如果在最後一年能這樣做，學校完全可以把一個類似的小問題放到大一。曾經接觸過具體問題的學生，學理論時會帶著截然不同的問題。
第三是考試方式。不必一次性全部改變。每個院系選幾門核心課程做試點。學生可以在考場裡使用人工智能，但必須選擇方案、解釋為何這樣選，並指出人工智能可能出錯的地方。批改這樣的答卷比批改選擇題更費工夫，因此更要從小處開始，積累經驗後再擴大。當前的大學自主機制給各校留出了更多嘗試空間。
“教人做人”這一部分，也不應全部交給課外活動，更不是多開幾堂道德課。把它放進項目中。學生是否可以在不申報的情況下使用人工智能？是否可以調整數據讓結果更好看？當公司利益與客戶利益衝突時，我們站在哪一邊？當一款產品能賺錢卻傷害社區時，不可逾越的界限在哪裡？還有委員會在每次答辯上都該問的問題：如果這個結果是錯的，誰來負責？
人工智能可以很快地寫代碼、建財務模型、勾畫營銷方案。它也能複述數百種倫理學說。但它不能替人生活。它做出錯誤決定時不會失去什麼，也不必站在員工、客戶或社區面前承擔責任。
因此，擺在越南大學面前的問題，不是禁止還是允許學生使用人工智能，也不是兩年還是四年。問題是：在大學度過這些年之後，學生能否做成一件有用的事？是否懂得核查機器給出的東西？能否與他人合作，並且有足夠的勇氣為自己的決定負責？
當機器承擔越來越多原本屬於人的工作時，大學不必在記憶或回答的速度上與機器競賽。大學需要幫助年輕人學會提問、學會選擇、學會負責。
簡而言之，大學必須教會人變得更像人。
越南中文社