当“Token”成为新门槛：南大副教授的激进言论与AI时代的教育公平隐忧

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“没有 Token 的 CS 学生应该立即退学。”这句极具挑衅意味的话，赫然出现在南京大学计算机学院副教授蒋炎岩《生成式软件工程》课程的 PPT 中。乍听之下，这像是一句故意招骂的玩笑，但事实远比表面复杂。随着截图在社交媒体发酵，甚至引发了知乎上关于该言论的评价讨论，蒋老师本人也关注了相关话题。他并非真的劝退贫困生，而是试图揭示一个残酷现实：在 AI 编程日益普及的今天，Token（令牌）已不再仅仅是技术术语，它正演变为一种必须被严肃对待的核心资源。

当下的软件行业，几乎找不到完全脱离 AI 辅助的岗位。用人单位期待新人能直接上手，而非从零培养。因此，在校期间掌握人机协作写代码的能力，已成为毕业生的核心竞争力。然而，这种能力的获取成本，却赤裸裸地与学生的钱包挂钩。家境优渥者可以随意订阅 Claude Max 等高端模型，敢于反复试错；而经济拮据的学生则需在生活费与 API 调用费之间精打细算。这种差异导致了一种新的认知偏差：买得起且用得高效被视为具备成本意识，反之则可能被贴上“落后于时代”的标签。

这种现象在美国高校中已被归纳为“新的使用鸿沟”。Middlebury 学院的调查显示，超过 80% 的本科生仅使用免费版本 AI 工具；哈佛大学的调研进一步证实，付费用户与免费用户在 AI 使用频率及信任度上存在显著统计差异。过去的不平等体现在师资、教材等可见资源上，如今，Token 带来的不平等却隐匿在不可见的数字后台。大学若不能正视这道新门槛，仅靠一句戏谑将责任推回给学生，显然无法解决根本问题。

那么，这笔账该由谁承担？让学生自费，加剧了阶层固化；由学校全包，又面临资源浪费的风险。Token 更像美术生的颜料，属于消耗品，而非图书馆的书籍。蒋炎岩曾考虑报销部分费用，但因选课人数超预期而作罢。OpenAI 曾在期末季向美加在校生免费开放 ChatGPT Plus，此类临时性慷慨虽能缓解焦虑，却非长久之计。《高等教育纪事报》引用研究者 O'Brien 的观点指出，按人头固定订阅往往造成浪费，集中采购再分发或许更省钱，但这又可能在财力雄厚与薄弱的高校间拉开另一道鸿沟。业界甚至出现了“tokenmaxxing”一词，形容那种不计成本刷用量以证明能力的扭曲心态。

更深层次的忧虑在于教育公平的异化。从竞赛班到夏校，从昂贵的参考书到早期的职业指导，出身不同的学生早已站在不同的起跑线上。AI 时代，这种差距被进一步放大。2026 年本科专业目录新增“具身智能”等新专业，北理工推行“AI+专业”，华理停招易被替代的传统专业。高校忙着做加减法，仿佛更新专业目录就完成了使命。但如果教育只是不断更换筛选标尺，却无视那些缺乏“入场券”的学生，那么无论外壳多么时髦，内核仍是旧有的不公。

身处其中的大学生，比任何一届都更早感受到地面的松动。大一选定的专业可能毕业前就被缩招，会计、翻译等传统铁饭碗正面临被取代的质疑。老师们也难以描绘四年后的职业图景。学生本该向内探索的四年，被随时准备转向的焦虑填满。他们苦练的技能，究竟是在打磨不可替代性，还是在重复机器早已做得更好的工作？

值得注意的是，蒋炎岩的课程录播发布在其 B 站账号“绿导师原谅你了”上。这是一门不计入保研成绩、仅分 Pass/No Pass 的选修课。他主张实践为中心，甚至鼓励学生看录播而非按时上课，以便将有限的课堂时间留给真正需要面对面解决的问题。那句惊世骇俗的“退学论”，其价值在于提醒人们关注 Token 成本及资源分配问题，但它承载不了教育公平的全部重量，也不应成为评判一位教师或一门课程的全部依据。在技术狂飙突进的当下，如何确保教育的普惠性，才是比争论一句话更值得深思的命题。