安德烈·卡帕西是全球AI领域最具影响力的实践者之一。他拥有斯坦福大学计算机博士学位，师从李飞飞（Fei-Fei Li），早期在谷歌大脑团队工作，后加入OpenAI成为创始研究员之一，对深度神经网络、计算机视觉和大模型发展有奠基性贡献。
2017年，他加入特斯拉，担任AI高级总监，主导Autopilot自动驾驶系统的AI架构设计，将神经网络大规模应用于实时视觉感知，被誉为“特斯拉AI大脑之父”。2023年离开特斯拉后，他并未远离一线，而是积极投身AI教育与普及，通过博客、演讲、开源项目影响全球开发者。
2025年创立Eurenka Labs，标志着他从技术构建者正式转向教育变革者，试图用AI重塑学习本身。
安德烈·卡帕西宣判“AI作业战争”彻底失败：教育系统该醒醒了！
2025年11月26日，AI界重量级人物、前OpenAI研究员、特斯拉前AI负责人安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）在社交平台X上扔下一颗重磅炸弹：“你永远无法检测出学生作业是否用了AI。”
这句话看似简单，却直接宣判了全球教育系统过去三年试图“围堵AI作业”的努力彻底失败。
他直言不讳地呼吁：学校别再浪费精力去“查AI作弊”了，这条路从一开始就是死胡同。技术上不可行，操作上充满漏洞，更重要的是，它正在毒害师生关系、制造焦虑，并把教育引向一场注定失败的“猫鼠游戏”。
卡帕西认为，教育界必须承认一个残酷现实：AI已经渗透进每个孩子的书桌、手机和大脑，我们无法、也不该把它“关回去”。教育评估体系必须彻底重构——把战场从“家庭作业”转移到“课堂现场”，让学生在可控环境下展示真实能力，同时拥抱AI作为未来必备工具。
检测AI？从根子上就是一场注定失败的幻想！
卡帕西的核心论点直击当前教育界最头痛的问题：AI检测工具根本靠不住。
他说，“你永远无法检测AI生成的文本，这是原则上注定失败的。”虽然市面上已有不少AI检测器，比如Turnitin、GPTZero、Copyleaks等，但它们要么误判率极高（把人类写的文章判为AI），要么轻而易举被绕过（学生只需用简单改写、换语言再回译、提示词微调等技巧就能“洗白”AI内容）。
更讽刺的是，即使某个检测器在某次特定实验中表现尚可，也无法代表它在复杂多变的真实世界有效。卡帕西指出，AI模型本身就在不断进化——新模型生成的内容越来越像人类，语义更连贯、风格更多样、错误更隐蔽。而检测器却只能靠统计特征“猜”，这种技术代差注定了检测方永远慢半拍。更可怕的是，这种“监视文化”正在摧毁教育的本质：信任。
当老师把精力花在“抓包”而不是“引导”上，学生感受到的不是学习的乐趣，而是被监控的窒息感，甚至激发逆反心理——“既然你怀疑我，那我干脆真作弊给你看”。
课堂考试才是未来评估的唯一出路：翻转教室2.0时代来临
既然家庭作业无法监控，那评估怎么办？卡帕西的答案清晰而坚定：把考试搬回教室！
他主张，未来学生的主要成绩应基于在课堂上、在教师监督下完成的任务或考试。这样一来，学生清楚知道——最终评判标准是“不靠AI的独立能力”，因此即使在家用AI辅助学习，也必须确保自己真正理解内容，因为考试时AI可不在身边。
这种模式并非倒退，而是一种“有策略的回归”：它既保留了AI作为学习工具的价值（学生在家可用AI查资料、练写作、做题解），又确保了核心能力评估的公平性。卡帕西甚至将其比作数学教育中的计算器政策：学校允许学生用计算器完成复杂运算，但基础四则运算和逻辑推导仍需手算考察——因为只有掌握底层原理，学生才能在计算器出错（比如输错数字、公式错误）时及时发现。
AI比计算器更“狡猾”，它可能一本正经地胡说八道（hallucination）、逻辑看似通顺实则荒谬，因此“人类判断力”比任何时候都重要。
双重能力模型：既要会用AI，也要能脱离AI生存
卡帕西提出的教育目标，是一个看似矛盾实则精妙的“双重能力模型”：学生既要精通AI工具的使用，又要具备在没有AI时独立解决问题的能力。他强调，“我们不希望学生赤裸裸地走进这个充满AI的世界”，所以教会他们高效使用AI是必须的；但同时，如果学生完全依赖AI，连基本思考、逻辑推理、表达组织都丧失了，那他们将沦为AI的“提线木偶”，一旦AI出错或不可用，就彻底瘫痪。
这种“可脱离性”（detachability）正是教育的核心价值所在。而实现这一目标的唯一路径，就是“翻转课堂”（flipped classroom）的AI时代升级版：学生在家利用AI预习、探索、练习、试错；课堂则变成深度互动、思维碰撞、能力验证的场所。
老师不再只是知识传授者，而是引导者、评估者和思维教练。
卡帕西认为，这种模式不仅能提升学习效率，还能重建师生之间的信任——因为评估不再基于“是否用了AI”这种模糊标准，而是基于“你是否真的懂”。
从理念到实践：卡帕西亲自下场创办“AI原生学校”
卡帕西不是空谈理论家。他已用行动验证自己的理念——2025年，他正式创立教育科技公司Eureka Labs，目标是打造一所“AI原生学校”（AI-native school）。
这所学校的核心架构是：由人类教师设计高质量课程内容和教学逻辑，而AI助手则负责个性化辅导、即时反馈、进度追踪和资源推荐。每个学生都有自己的“AI学伴”，能24小时答疑、调整学习节奏、生成练习题，但所有正式评估（如单元测验、项目答辩、期末考试）都必须在实体教室中完成，确保能力真实。
Eureka Labs的目标不是取代老师，而是把老师从重复性劳动（批改、答疑、出题）中解放出来，聚焦于更高阶的教学设计与情感互动。
卡帕西相信，这种“人机协同”模式，才是未来教育的终极形态——既不抗拒技术，也不被技术奴役。
教育者必须放下“控制幻觉”，拥抱AI时代的教学范式革命
卡帕西的呼吁，本质上是对教育系统“控制幻觉”的一次彻底击碎。过去几年，无数学校、教育局、考试机构投入巨资开发AI检测系统，出台严苛的AI使用禁令，甚至设立“AI作弊黑名单”。
但事实证明，这些措施不仅无效，还适得其反——它制造了对立、浪费了资源、扭曲了学习动机。与其在不可能赢的战场上死磕，不如主动重构游戏规则。
卡帕西提醒教育者：孩子们不是在“对抗AI”，而是在“与AI共同成长”。
今天的小学生，未来进入职场时，AI将像电力、互联网一样无处不在。我们的任务不是教会他们“如何不用AI”，而是教会他们“如何在AI辅助下更聪明地思考、更高效地创造、更批判地判断”。这需要的不是更严的禁令，而是更智慧的课程设计、更灵活的评估机制、更开放的教育心态。
对比计算器历史：AI不是洪水猛兽，而是新式“算盘”
卡帕西反复用计算器的普及史来类比AI。20世纪70年代，计算器刚进入课堂时，也曾引发巨大恐慌：“学生会不会因此不会算术了？”“考试还能公平吗？”“数学教育是不是要完？”但几十年过去，教育系统成功找到了平衡点：低年级禁止使用，确保基础运算能力；高年级允许使用，聚焦高阶数学思维。
AI的挑战更大，因为它不仅能“计算”，还能“创作”“推理”“表达”，但原理相通——工具本身无善恶，关键在于如何使用。
卡帕西说：“没人希望学生赤手空拳面对AI世界。”但同时，如果学生连“2+2=4”都要问AI，那他们将永远无法判断AI是否在说“2+2=5”。
因此，教育的底线必须守住：核心思维能力、逻辑判断力、事实核查力——这些无法外包给人类的部分，必须通过“无AI环境”下的训练来夯实。
全球教育界的十字路口：堵还是疏？卡帕西给出明确答案
当前，全球教育界正处于一个关键十字路口。一边是继续投入资源搞AI检测、制定越来越复杂的AI使用条款、试图用技术手段“围堵”AI；另一边则是像卡帕西所倡导的，承认技术不可逆，主动改革评估体系，把AI纳入教学工具箱。前者是防守，注定被动且耗尽心力；后者是进攻，虽需重构体系，但能掌握主动权。
卡帕西的立场非常明确：战争已经输了，现在该收拾残局、重建秩序。他呼吁学校立即停止“AI作业警察”行为，转而设计更多课堂内、限时、无AI干扰的评估任务。同时，教师培训也需升级——不是教老师如何查AI，而是教他们如何设计能激发深度思考的任务，如何利用AI提升教学效率，如何培养学生的“AI素养”（AI literacy）——包括提示工程、结果验证、伦理判断等新能力。
未来已来：教育必须为“AI共生时代”重新定义“学会”
卡帕西的终极观点是：在AI时代，“学会”（learning）的定义本身正在被重写。
过去，“学会”意味着记住知识、掌握技能、独立完成任务；未来，“学会”将意味着懂得如何与AI协作，如何提出好问题，如何验证AI答案，如何整合AI输出进行创造性表达。
但这一切的前提，是学生拥有扎实的底层认知能力——没有这个“地基”，AI只是空中楼阁。
因此，教育评估必须区分“过程”与“结果”：在家使用AI探索、试错、优化的过程应被鼓励；而在课堂展示理解、逻辑、创造力的结果必须真实。这种区分，不是妥协，而是进化。卡帕西相信，只有这样，教育才能真正培养出既善用工具、又不被工具奴役的新一代人才。