Gpt-5.5来了：四条指令就能写论文，教育该怎么办？
上周，OpenAI发布了GPT-5.5。宾夕法尼亚大学教授Ethan Mollick拿到早期访问权限后做了测试，结论让所有人坐不住：四个提示词，零人工修改，AI写出了一篇达到博士二年级水平的学术论文。
这不是噱头。Mollick的测试显示，GPT-5.5 Pro完成一个复杂的3D港口城市模拟程序——从公元前3000年建到公元3000年——只用了20分钟。而上一个版本GPT-5.4 Pro做同样的事需要33分钟。不只是快了，是质变了：只有GPT-5.5 Pro真正模拟了城镇的"演化"，而不是简单地把建筑替换来替换去。
更值得注意的是"三驾马车"效应。Mollick反复强调，AI的能力不再只看模型本身，而是模型（Model）+应用（App）+工具链（Harness）的组合。GPT-5.5是好模型，Codex是好应用，新的图像生成能力是好工具。当三者叠加，效果不是1+1+1=3，而是指数级跃升。
Mollick还用GPT-5.5完成了一件他拖延了十年的事：把几百个众筹数据文件整理成一篇完整的学术论文。文献综述全部真实，统计方法相当复杂。他只需要给四个提示词。当然，作为领域专家，他认为AI提出的假设"不够有趣"，因果关系仍有疑虑——但这是专家视角的批评，不是能力不足的批评。
对教育领域来说，这释放了一个极其明确的信号：AI能力还在加速，不是趋缓。去年还做不到的事，今年轻松完成。今年做不到的事，明年大概率也能做。
具体到教育场景，这意味着三件事。第一，作业评估体系必须升级。如果四个提示词就能产出博士水平的论文，传统论文写作评估已经形同虚设。第二，教学重心要从"产出结果"转向"判断质量"。Mollick能批评AI论文"假设不够有趣"，是因为他是领域专家。学生如果没有这个判断力，就会被AI的表面完美所迷惑。第三，AI工具链的教育应用需要加速。不是简单的"用ChatGPT写作业"，而是像Mollick那样，把AI当成研究伙伴，用它来处理繁琐工作，把精力集中在真正需要人类判断力的环节。
当然，AI的"锯齿前沿"依然存在。Mollick让GPT-5.5创作了一款101页的桌面角色扮演游戏，规则完整、插图精美，但叙事依然扁平——所有角色说话腔调一样，比喻堆砌到令人疲惫，还有莫名其妙的细节。AI的创作能力提高了，但创造力的边界仍然清晰。
这个边界，恰恰是教育最应该守护的地方。AI越来越擅长完成，但仍然不擅长选择。教学生做什么选择、为什么做这个选择——这件事的价值只会越来越高。
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