這支平均年齡不足30歲的團(tuán)隊(duì)里，有從斯坦福輟學(xué)的AI極客，有從華爾街轉(zhuǎn)行而來的量化交易員，還有在開源社區(qū)自學(xué)成才的編程少年——他們的集體履歷，或許通不過任何一家傳統(tǒng)科技巨頭的簡(jiǎn)歷初篩。

　　2023年初，當(dāng)Manus AI的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)在舊金山一間車庫(kù)改造的辦公室里敲下第一行代碼時(shí)，他們可能未曾想到，十個(gè)月后，他們的公司將帶著尚未完全成熟的產(chǎn)品，被Meta以數(shù)十億美元的天價(jià)收購(gòu)。

　　更令人深思的是這支團(tuán)隊(duì)的構(gòu)成——沒有一位成員擁有人工智能領(lǐng)域的傳統(tǒng)博士學(xué)位，核心工程師中過半沒有完整大學(xué)學(xué)歷，他們的技術(shù)能力證明來自于GitHub上高星標(biāo)開源項(xiàng)目，而非名校文憑。

　　這起收購(gòu)案如同一顆投入科技行業(yè)深水區(qū)的炸彈，其引發(fā)的漣漪正在重塑我們對(duì)“人才”的認(rèn)知。

　　Manus的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)像是一幅當(dāng)代科技人才的拼貼畫。聯(lián)合創(chuàng)始人之一亞歷克斯·陳，在麻省理工學(xué)院攻讀計(jì)算機(jī)科學(xué)兩年后選擇輟學(xué)，理由是“課堂進(jìn)度跟不上AI領(lǐng)域的發(fā)展速度”。

　　首席算法設(shè)計(jì)師莎拉·米勒，之前在對(duì)沖基金從事量化交易，完全通過在線課程和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)。

　　“我們只關(guān)心你能做什么，而不是你從哪里學(xué)過?！痹缙谕顿Y人這樣描述團(tuán)隊(duì)的招聘哲學(xué)?！皥F(tuán)隊(duì)里有人曾是美國(guó)國(guó)家機(jī)器人競(jìng)賽冠軍，也有人是在Reddit上通過解答技術(shù)問題被我們發(fā)現(xiàn)的天才。”這種對(duì)“實(shí)戰(zhàn)能力”的極致推崇，成了他們閃電速度的核心引擎。

　　這種“非典型”背景組成在傳統(tǒng)企業(yè)看來或許是冒險(xiǎn)，但在AI領(lǐng)域，卻展現(xiàn)出驚人的適應(yīng)性。團(tuán)隊(duì)在短短三個(gè)月內(nèi)構(gòu)建出第一個(gè)可用的多模態(tài)AI模型原型，又在隨后的七個(gè)月里迭代了十四個(gè)版本，最終產(chǎn)品在特定任務(wù)上的表現(xiàn)超越了多家大型科技公司的成熟產(chǎn)品。

　　“他們不受傳統(tǒng)思維的束縛，能夠以全新的角度解決問題?！盡eta收購(gòu)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人如此評(píng)價(jià)。

　　Manus的成功，像一束強(qiáng)光，照出了傳統(tǒng)人才評(píng)估體系在AI時(shí)代的裂痕。過去三十年間，名校學(xué)歷一直是科技行業(yè)招聘的黃金標(biāo)準(zhǔn)，但這一標(biāo)準(zhǔn)正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。

　　AI工具指數(shù)級(jí)的進(jìn)化速度重新定義了“知識(shí)”的價(jià)值。一項(xiàng)研究顯示，2022年發(fā)布的AI編程工具Copilot，能夠?qū)⒊跫?jí)開發(fā)者的生產(chǎn)力提升55%，這意味著“掌握現(xiàn)有知識(shí)”的重要性正在讓位于“快速學(xué)習(xí)新工具”的能力。

　　在Manus團(tuán)隊(duì)中，最受重視的技能不是特定編程語(yǔ)言的掌握程度，而是“模型思維”——理解AI如何思考、如何學(xué)習(xí)，并以此為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)解決方案的能力。這種能力很少在傳統(tǒng)課程中教授，更多是通過實(shí)際構(gòu)建、失敗和迭代獲得的。

　　哈佛大學(xué)教育科技實(shí)驗(yàn)室主任安娜·羅德里格茲指出：“我們正在見證一場(chǎng)從‘學(xué)歷認(rèn)證’到‘能力認(rèn)證’的轉(zhuǎn)變。在這個(gè)新范式下，一個(gè)人的GitHub貢獻(xiàn)歷史、Kaggle排名或具體項(xiàng)目成果，比學(xué)位證書更能說明問題?！?/p>

　　一個(gè)可見的趨勢(shì)是：可驗(yàn)證、可追溯的項(xiàng)目履歷，正在成為職場(chǎng)新的“能力護(hù)照”。在AI領(lǐng)域，這種趨勢(shì)尤為明顯。

　　以Manus團(tuán)隊(duì)招募工程師的過程為例，他們的篩選流程完全圍繞實(shí)際能力展開：

　　第一階段：候選人需要在72小時(shí)內(nèi)，使用指定的開源AI工具完成一個(gè)真實(shí)世界問題；

　　第二階段：審查候選人過去六個(gè)月的代碼提交記錄，關(guān)注代碼質(zhì)量、協(xié)作習(xí)慣和問題解決路徑；

　　第三階段：團(tuán)隊(duì)協(xié)作模擬，評(píng)估候選人與多元化團(tuán)隊(duì)配合的能力。

　　“我們發(fā)現(xiàn)，這種評(píng)估方式比學(xué)歷背景能更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)一個(gè)人在真實(shí)工作環(huán)境中的表現(xiàn)?！盡anus前技術(shù)總監(jiān)解釋道。

　　這種轉(zhuǎn)變正在催生新的教育形態(tài)。在線學(xué)習(xí)平臺(tái)如Coursera和Udacity報(bào)告顯示，2023年專注于AI實(shí)踐技能的專業(yè)證書課程注冊(cè)人數(shù)增長(zhǎng)了200%，而同期傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)科學(xué)研究生項(xiàng)目的申請(qǐng)量卻出現(xiàn)了下降。

　　“學(xué)生們?cè)絹碓揭庾R(shí)到，一個(gè)能夠展示真實(shí)能力的項(xiàng)目，比一份完美的成績(jī)單更有價(jià)值?！彼固垢４髮W(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授李飛飛在最近的演講中指出。

　　Manus的故事對(duì)仍在依賴傳統(tǒng)招聘機(jī)制的企業(yè)構(gòu)成了直接挑戰(zhàn)。一份來自硅谷人力資源協(xié)會(huì)的調(diào)查顯示，超過60%的科技公司仍然將“名校畢業(yè)”作為簡(jiǎn)歷篩選的首要標(biāo)準(zhǔn)。

　　然而，這套系統(tǒng)正在錯(cuò)失越來越多像Manus團(tuán)隊(duì)成員那樣的人才。“我們的研究表明，依賴學(xué)歷作為主要篩選標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)，錯(cuò)過了大約40%的高潛力AI人才。”人力資源分析公司TalentScope的首席研究員表示。

　　一些前瞻性企業(yè)已經(jīng)開始調(diào)整。谷歌于2023年宣布取消對(duì)80%技術(shù)崗位的學(xué)歷要求；蘋果則推出了“技能優(yōu)先”招聘計(jì)劃，專門尋找那些有卓越項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)但沒有傳統(tǒng)學(xué)歷背景的候選人。

　　“未來的招聘將更像職業(yè)體育的球探系統(tǒng)——關(guān)注實(shí)際表現(xiàn)和數(shù)據(jù)，而非背景?！盡eta人力資源副總裁在一次行業(yè)會(huì)議上坦言，“Manus團(tuán)隊(duì)的收購(gòu)讓我們加速了這一轉(zhuǎn)變?！?/p>

　　Manus現(xiàn)象引發(fā)了對(duì)高等教育根本價(jià)值的深層質(zhì)疑。如果最前沿的AI知識(shí)與技能主要不在大學(xué)里傳授，那么高等教育的角色是什么？

　　“大學(xué)正在從知識(shí)傳播中心轉(zhuǎn)變?yōu)?b>思維訓(xùn)練營(yíng)。”教育創(chuàng)新思想家肯·羅賓遜指出，“最重要的是培養(yǎng)適應(yīng)變化的能力，而非傳授可能迅速過時(shí)的具體知識(shí)。”

　　一些大學(xué)已經(jīng)開始響應(yīng)這一變化。麻省理工學(xué)院推出了“項(xiàng)目主導(dǎo)學(xué)習(xí)”計(jì)劃，學(xué)生50%的時(shí)間用于解決真實(shí)世界問題；密涅瓦大學(xué)則完全摒棄傳統(tǒng)課程結(jié)構(gòu)，專注于復(fù)雜問題解決和批判性思維的培養(yǎng)。

　　但更深層的挑戰(zhàn)在于，當(dāng)能力證明越來越不依賴傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)認(rèn)證時(shí)，大學(xué)學(xué)位本身的“信號(hào)價(jià)值”正在稀釋。“我們需要重新思考高等教育的價(jià)值主張——它必須提供無法被在線課程或?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗(yàn)輕易替代的東西?！惫鸫髮W(xué)校長(zhǎng)克勞丁·蓋伊表示。

　　Meta收購(gòu)Manus后，沒有要求團(tuán)隊(duì)成員補(bǔ)任何學(xué)歷認(rèn)證，而是立即將他們整合進(jìn)最核心的AI研發(fā)部門。這支團(tuán)隊(duì)的辦公室墻上掛著一行醒目的標(biāo)語(yǔ)：“能力不來自證書，而來自創(chuàng)造。”

　　當(dāng)AI不斷重新定義可能性的邊界，我們對(duì)人才的認(rèn)知也必須同步進(jìn)化。在技能本位的未來，每個(gè)人都將有機(jī)會(huì)以自己獨(dú)特的能力組合，定義屬于自己的價(jià)值坐標(biāo)系。

　　這場(chǎng)重構(gòu)或許會(huì)帶來陣痛，但它最終指向一個(gè)更加公平、更加注重實(shí)質(zhì)貢獻(xiàn)的人才評(píng)估體系——在這個(gè)體系中，你的代碼、你的創(chuàng)造、你解決問題的能力，才是你最真實(shí)的簡(jiǎn)歷。