Tôi đã thấy nhiều sự phân chia đồng sáng lập ngay từ đầu trong tuần này, cả từ những đội ngũ mà các đối tác vừa mới gặp nhau và quyết định xây dựng cùng nhau. Họ đã thực hiện tất cả các bước được khuyến nghị để kiểm tra lẫn nhau - thử nghiệm công việc sâu, đánh giá tính cách, một loạt các tham chiếu từ kênh riêng - nhưng vẫn, khi một giai đoạn xung đột thực sự xảy ra, những sợi chỉ lỏng lẻo bắt đầu lộ ra và sự không đồng nhất bắt đầu âm ỉ. Họ có sự chính trực và tầm nhìn để thấy những dấu hiệu đó và hành động. Điều này khiến tôi nhớ rằng ngay cả việc "kiểm tra người sáng lập" tốt nhất cũng hiếm khi tái tạo được kết cấu của một lịch sử chung thực sự. Những đồng nghiệp cũ đã cùng nhau hoàn thành những việc khó khăn. Những bạn học đã thức trắng đêm cùng nhau. Cậu bé ở bên kia đường mà bạn đã từng lập trình cùng vào cuối tuần trước khi cổ phần sáng lập thậm chí còn chưa tồn tại như một khái niệm đối với bạn. Loại lịch sử đó trở thành một bộ giảm chấn khi mọi thứ trở nên khó khăn. Không phải là những cặp đôi mới không thể hoạt động - họ có thể - nhưng các nhà sáng lập nên trước tiên tìm đến những người mà họ đã có uy tín. Bối cảnh chung không đảm bảo sự đồng nhất, nhưng nó làm tăng đáng kể khả năng mối quan hệ sẽ uốn cong thay vì gãy.

Vào năm 2026, tôi mong rằng chúng ta sẽ thấy sự ra đời của trường đại học đầu tiên mang tính bản địa AI. Trong vài năm qua, các trường đại học đã thử nghiệm với việc chấm điểm, dạy kèm và lập lịch trình bằng AI. Nhưng điều đang nổi lên bây giờ là một tổ chức học thuật thích ứng sâu hơn, học hỏi và tối ưu hóa bản thân theo thời gian thực. Hãy tưởng tượng một tổ chức nơi các khóa học, tư vấn, hợp tác nghiên cứu, và thậm chí cả hoạt động xây dựng liên tục thích ứng dựa trên các vòng phản hồi dữ liệu. Lịch trình tự tối ưu hóa. Danh sách đọc phát triển hàng đêm và tự viết lại khi có nghiên cứu mới xuất hiện. Các lộ trình học tập thay đổi theo thời gian thực để phù hợp với nhịp độ và bối cảnh của từng sinh viên. Chúng ta đã thấy những dấu hiệu ban đầu. Sự hợp tác toàn trường của ASU với OpenAI đã tạo ra hàng trăm dự án do AI điều khiển trong giảng dạy và quản lý. SUNY hiện đang tích hợp khả năng hiểu biết về AI vào các yêu cầu giáo dục chung của mình. Đây là những viên gạch xây dựng cho việc triển khai cơ bản hơn. Trong trường đại học bản địa AI, các giáo sư trở thành kiến trúc sư của việc học, lựa chọn dữ liệu, điều chỉnh các mô hình, và dạy sinh viên cách thẩm vấn lý luận của máy. Đánh giá cũng thay đổi. Các công cụ phát hiện và lệnh cấm đạo văn nhường chỗ cho việc đánh giá nhận thức về AI, chấm điểm sinh viên dựa trên cách họ sử dụng AI, chứ không phải liệu họ có sử dụng hay không. Sự minh bạch và ứng dụng khéo léo thay thế cho sự cấm đoán. Và khi mọi ngành công nghiệp đều gặp khó khăn trong việc tuyển dụng những người có thể thiết kế, quản lý và hợp tác với các hệ thống AI, trường đại học mới này trở thành nơi đào tạo, sản xuất ra những sinh viên tốt nghiệp thông thạo trong việc phối hợp, giúp tăng cường lực lượng lao động đang thay đổi nhanh chóng. Trường đại học bản địa AI này sẽ trở thành động lực tài năng cho một nền kinh tế mới. Bạn có nghĩ rằng một trường đại học bản địa AI sẽ xuất hiện vào năm 2026 không? Hãy để lại suy nghĩ của bạn trong phần bình luận.