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一位教授，教物理，也教电气工程和计算机，在美国密歇根大学安娜堡分校待了大半辈子。
他叫Roberto Merlin（罗伯托·梅林）。
2026年10月23日，他在《高等教育纪事报》上写了一篇文章，标题很直白：“不要用人工智能取代教授，要用它取代行政管理人员！
” 梅林说，大家都在盯着组织架构图的下半截，担心AI先把讲台上的人替了。
可讲台上那个人干的活，比如改作业，看学生眼神里那点困惑，把同一个问题换三种说法，讲到有人终于点了头，所有这些事AI现在做不利索，以后也未必做得利索。
真正该被机器吃掉的是另一摊东西：排课、审批、报表、会议记录、政策问答、录取材料初筛。
本质是信息的搬运和重组。
搬运和重组，机器比人快，也比人便宜。
这话说得不客气。
不过如果你在高校待过，或者只是去办过一张报销单，你就知道他不客气得有道理。
一张科研报销单要签的字，有时候比做实验的参与人数还多。
跑三四个窗口，排半小时队，领一张表，盖完章，被告知缺了一个此前没人提过的证明。
一天耗进去，真正办事的时间十几分钟。
教授的时间被切成碎片，喂给流程。
梅林的意思是：先把喂流程的那部分人换了，别急着换讲课的。
翻一翻旧账。
上世纪六十年代，美国大学还算精瘦。
教授大部分时间在教书，行政人员不多，干的都是非干不可的事。
后来联邦援助涌进高等教育，教学负担降了，行政队伍却像发了面的盆，一层一层往外溢。
副教务，副副教务，各类中心，各种办公室。
每个办公室都有自己的说辞，每个新岗位都能挂上一面“战略优先”的旗子。
问题是，学生走进校园感受到的不是战略，是迷宫。
数字是冷的，然而数字不说谎。
2015年到2024年，美国高校行政开支涨了13.
9%，同期教学开支只涨了2.
5%。
哈佛大学到2023年，行政人员与教师的比例到了七比一。
加州州立大学系统一边跟OpenAI签合同，一边砍掉3.
75亿美元预算，关掉哲学、经济、物理几个专业。
买AI的钱花出去了，裁的是底层行政和边缘专业，省下来的钱有没有回到课堂，两说。
路易斯安那州立大学2026年夏天倒是做了一个比较像样的动作：新校长上来裁了25名行政人员，首席财务官、处理歧视投诉的副校长、市场部16个写手和摄影师，一年省下370万美元，全部投去招新教师、支持一线科研。
这个路子接近梅林的设想。
可更多学校的选择是另一条：刀落在最底层、最没有保护的普通行政职员身上。
人走了，活没走。
留任的人被迫接盘，53%的人接手了离职同事的额外工作。
一线教师本来就被流程压着，管理层又催他们学新的AI办公软件。
工具号称减负，结果先给站讲台的人加了一堆活。
这里得说清楚一件事：行政不是天生多余的。
国外高校的行政体系里，有大量真正在“服务”而不是在“制造流程”的人。
学术顾问帮学生理清楚选课和毕业路径，招生人员处理申请材料，图书馆员维护数据库，IT人员保证选课系统不在截止日当天崩掉，学生事务的人在深夜接住一个情绪崩溃的电话。
这些岗位的核心不是审批，是承接。
承接学生的困惑，承接系统的摩擦，承接那些规则无法自动消化的东西。
布鲁金斯学会2023年的报告点名了最容易被自动化的一批行政岗：学术顾问、招生录取、图书馆与科研助理。
它们的共同点是规则清楚、重复度高、容错空间存在，不需要每次都从零开始判断。
换句话说，能被AI吃掉的是行政工作里“像机器”的那一部分，不是行政工作里“像人”的那一部分。
问题是过去几十年膨胀出来的那一层，很多既不“像人”，也不“像机器”，而是像流程本身。
一个办公室的存在，是为了协调另一个办公室；
一个委员会的任务，是研究另一个委员会该研究什么。
梅林那句话之所以扎人，是因为他把这个循环说穿了：在拿AI替换讲台之前，先拿它试试那个“为教授怎么用AI写战略报告”的办公室。
那个办公室上面还有一个上级，上级管着一个专门的办公室，办公室协调好几个委员会，委员会的核心议题，就是研究一线教授该怎么合理使用人工智能。
你把这个链条画出来，会发现它最擅长的事情是证明自己有必要存在。
AI进来，确实能砍掉其中一截。
国内一些高校已经在做类似的事：四川大学的“大川智问”把12个部门171项校务塞进一个对话框，请假、出差、查政策，说人话就能办；
华中师大把大模型嵌进教务、财务、科研、人事系统，做PPT、读文档、查流程，不用再为一张报销单跑三个办公室。
这些不是“裁人试验”，是把重复劳动从人手上摘下来。
一个老师每周少填三张表，就多改十份作业。
一个辅导员不用手敲两百条通知，就能多聊五个快退学的学生。
但有些东西摘不掉。
学生抑郁了，坐在办公室不说话，那不是一张工单。
退学申诉、学术不端听证、两个候选人只留一个的招聘决定，背后是具体的人，不是数据标签。
AI可以起草邮件、整理时间线、标出风险点，最后签字的人得能被追责。
达特茅斯学院2026年10月那件事是一个很好的注脚：教务长，学校的二号行政人物，在公开发表的文章里大量使用AI生成内
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