大模型推動的 AI 工具進(jìn)入生活，最大的呼聲可能不是寫字樓的「牛馬」白領(lǐng)，而是學(xué)校中的學(xué)生們，因為用 ChatGPT 生成一份作文或者短論文，實(shí)在是太輕松了。
正因如此，大模型誕生后，很多老師最快的反應(yīng)是「禁用 AI」，或者重新定義作弊規(guī)范。
但有一些人很快意識到：真正的危險，可能不是作弊，而是學(xué)生們，正在把大腦的「學(xué)習(xí)過程」本身，全面外包給 AI 。
看起來，寫作業(yè)更容易了，成績上去了。但一個令人焦慮的問題也同時出現(xiàn)：當(dāng)學(xué)生越來越依賴 AI 寫作、答題、總結(jié)、思考時，他們到底還在「學(xué)習(xí)」嗎？
又或者，在 AI 時代，學(xué)生還需要「學(xué)習(xí)」嗎？
01 看上去學(xué)了，實(shí)際上沒學(xué)
自 2022 年底推出 ChatGPT 以來，OpenAI 可能也不得不承認(rèn)，他們最忠實(shí)的一批用戶，是學(xué)生。
回顧過去兩年，媒體一度爆出 OpenAI 用戶增長陷入停滯，但一到 9 月份，用戶數(shù)量又大幅增長，波動的原因很簡單——學(xué)生開學(xué)了，暑假結(jié)束了。
AI 改變教育的第一個動作，就是把「完成作業(yè)」這件事變得異常輕松，不會就問 AI。
一項調(diào)查顯示，到 2024 年底，已約有七成美國青少年使用過生成式人工智能工具，超過一半青少年用 AI 來幫助完成家庭作業(yè)。
國內(nèi)也有不少調(diào)查說明 AI 在校園使用的普遍性。DeepSeek 誕生之前，學(xué)生會直接使用文心一言、豆包等本土 AI 工具。
寫論文、讀書報告，做數(shù)學(xué)題，看起來學(xué)生作業(yè)完成得越來越漂亮，但問題來了——他們真的學(xué)會了嗎？
賓夕法尼亞大學(xué)的研究團(tuán)隊 2024 年做了一個真實(shí)實(shí)驗：
一群高中生在學(xué)數(shù)學(xué)時被分為三組，一組用自由使用基于 GPT-4 的 AI 聊天機(jī)器人，一組用「GPT Tutor」（不給答案只給引導(dǎo)），還有一組不使用 AI。
結(jié)果，在練習(xí)階段，自由使用 AI 組表現(xiàn)最優(yōu)秀，幾乎完勝。
但當(dāng)進(jìn)入最終考試，不準(zhǔn)使用 AI 輔助，AI 組反而比完全不用 AI 的組平均分低了 17%。
使用了「GPT Tutor」的學(xué)生，在練習(xí)環(huán)節(jié)的表現(xiàn)高出了 127%，但最終考試成績與不用 AI 的那組大致相同。
圖片來源：賓夕法尼亞大學(xué)研究團(tuán)隊論文結(jié)果
賓夕法尼亞大學(xué)研究人員由此得出結(jié)論，不受限制的人工智能已經(jīng)成為一種「拐杖」：學(xué)生們在練習(xí)期間依賴聊天機(jī)器人來完成繁重的工作，并且「沒有足夠深入地學(xué)習(xí)底層數(shù)學(xué)概念」，無法自己解決類似的問題。
他們認(rèn)為，AI 在學(xué)生做作業(yè)時會給他們一些支持，讓其產(chǎn)生一種掌握知識的假象，但最終在考試中卻暴露出他們的不足。有 AI 這個「拐杖」，腿腳卻越來越不靈。
這成了教育的「AI 悖論」：
AI 讓你看起來更聰明，實(shí)質(zhì)卻有可能學(xué)得更少。
圖片來源：賓夕法尼亞大學(xué)研究團(tuán)隊論文
02 AI 讓認(rèn)知能力下降？
不單單是做題的問題，AI 對認(rèn)知能力影響的研究，近兩年開始多起來。
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)和微軟的研究人員今年發(fā)布的一項研究稱，生成式人工智能工具如果「使用不當(dāng)……會導(dǎo)致本應(yīng)保留的認(rèn)知能力的下降」。
一項發(fā)表在《自然》雜志上的研究稱，可能降低學(xué)生和教師的獨(dú)立決策能力，使學(xué)生依賴技術(shù)而減少自主思考。這可能導(dǎo)致懶惰，并影響學(xué)習(xí)質(zhì)量。
認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者一般會說，學(xué)習(xí)的本質(zhì)，就是大腦反復(fù)掙扎之后，產(chǎn)生的新連接。教育工作者們擔(dān)憂，AI 讓學(xué)生把「掙扎」省略了，也就把學(xué)生的成長抹去了。
類似地，《社會》雜志今年發(fā)表的一項研究稱，「頻繁使用 AI 工具與批判性思維能力之間存在顯著的負(fù)相關(guān)，這種負(fù)相關(guān)是由認(rèn)知卸載的增加所介導(dǎo)的。與年長的參與者相比，年輕的參與者對 AI 工具的依賴程度更高，批判性思維得分也更低。」
「認(rèn)知卸載」是指人將認(rèn)知任務(wù)委托給 AI。研究者提到，這種影響在年輕人中尤為明顯，而受教育程度較高的人無論是否使用人工智能工具，往往都能保持更強(qiáng)的批判性思維能力。
當(dāng)然，值得注意的是，這項研究強(qiáng)調(diào)的是相關(guān)性而非直接因果關(guān)系。
圖片來源：Societies Journal
學(xué)界之外，AI 在教育中的問題近兩年也常常見諸報端，除了老師控訴學(xué)生作弊問題，另外一個常見現(xiàn)象，就是一些教師發(fā)現(xiàn)，那些頻繁使用 AI 的學(xué)生，成績飆升，論文優(yōu)秀——但當(dāng)一離開 AI，一切打回原形。
比如，「一個平均水平的學(xué)生，用了 ChatGPT 或者 DeepSeek，交出一篇高分論文。但一到課堂討論，有時連最基本的概念都答不上來。」
AI 自動摘要、自動寫作文、自動翻譯、自動生成思辨框架等等，直接替代了閱讀、理解、思考、表達(dá)這四個重要的學(xué)習(xí)動作。
當(dāng)有人慶幸 AI 是學(xué)習(xí)的福音，學(xué)習(xí)效率翻番，另一些人卻擔(dān)心過度依賴正在造成能力滑坡。《高等教育紀(jì)事報》援引部分部分本科生的話，「我變懶了，AI 讓閱讀變得更容易，但它卻慢慢地讓我的大腦失去了批判性思考和理解每個單詞的能力。」
「我做作業(yè)的時候，真的連十秒鐘都離不開 ChatGPT。我討厭現(xiàn)在的自己，因為我知道自己什么都沒學(xué)到，但現(xiàn)在已經(jīng)落后太多，不使用它根本無法跟上進(jìn)度……我的動力消失了。」
社交平臺上也會出現(xiàn)一些吐槽。如 reddit 心理學(xué)社區(qū)的一名用戶稱，「情況越來越糟了。我是一所應(yīng)用科學(xué)大學(xué)的老師，我注意到我的學(xué)生解決問題和批判性思維能力急劇下降。」
圖片來源：reddit
03 「從沒學(xué)過」
還有人提出一個問題——AI 可能讓學(xué)生處于「從沒學(xué)過」的境地，比「忘記怎么做」更危險。
技術(shù)作家 Nicholas Carr 今天 5 月寫了一篇題為「自動化學(xué)習(xí)的神話」的長文，表達(dá)了一個觀點(diǎn)：當(dāng)一項技能在你未學(xué)會之前就被機(jī)器接管，那你可能就永遠(yuǎn)學(xué)不會了。
他描述了任務(wù)自動化時的三種可能場景 ：第一，如果用戶已經(jīng)是專家，AI 工具可以進(jìn)一步增強(qiáng)他們的技能； 第二，如果這項技能需要不斷練習(xí)，那么 AI 自動化可能會導(dǎo)致技能退步 ；第三，如果用戶是新手，而 AI 從一開始就執(zhí)行任務(wù)，那么這個人就可能永遠(yuǎn)不會真正掌握這項技能。
教育恰好屬于第三種情況。Nicholas Carr 聲稱，學(xué)生本身就處于學(xué)習(xí)新技能的過程中，尚未掌握這些技能。如果在學(xué)生獲得經(jīng)驗之前，AI 就「接管」了任務(wù)——無論是解決數(shù)學(xué)問題還是撰寫論文，真正的技能增長就會受到阻礙。
圖片來源：substack
更進(jìn)一步，當(dāng)一個人很少「自己動腦」，可能甚至難以在 AI 對話窗口寫出一個好的 prompt。也不用說驗證和改進(jìn) AI 的輸出，這些元技能取決于用戶對主題的潛在理解。
斯沃斯莫爾學(xué)院歷史學(xué)教授 Timothy Burke 發(fā)文稱，「要想讓當(dāng)前和近未來的 AI 生成工具在研究和表達(dá)中真正發(fā)揮作用，你本身必須懂得很多。」
「就像你如果不知道要找什么、也不知道卡片目錄是什么，就沒法用它查資料；也像以前用谷歌搜索最好用的時候，你要是不懂怎么改關(guān)鍵詞、縮小搜索范圍、或者從上一次查到的內(nèi)容里挑出有用的來優(yōu)化下一次搜索，你也用不好它。」
教育就是這樣一個領(lǐng)域。小學(xué)生剛要閱讀，AI 就可以代寫讀后感；中學(xué)生剛接觸論證，AI 就能一鍵生成結(jié)構(gòu)精妙的議論文；大學(xué)生剛開始做研究，AI 就可以自動給出提綱、分析、總結(jié)、引用。
這些技能還沒來得及掌握，就已經(jīng)被替代。于是，學(xué)生不僅「忘了怎么做」，而是「從未學(xué)過怎么做」，有時甚至沒意識到，復(fù)制的內(nèi)容其是 AI 吐出的「幻覺」。
又比如 AI Coding，如果學(xué)生跳過實(shí)際學(xué)習(xí)編程，總是讓 AI 代寫代碼，那么當(dāng) AI 輸出錯誤時，他們可能沒有足夠的編程知識來調(diào)試或改進(jìn) AI 的輸出。
Nicholas Carr 稱，好比一代只懂得使用自動駕駛儀的飛行員，他們可以駕駛常規(guī)航班，但在需要手動控制的緊急情況下，他們就束手無策了。
「我們一直在關(guān)注學(xué)生如何利用人工智能作弊。我們更應(yīng)該關(guān)注的是人工智能如何背叛學(xué)生。」Nicholas Carr 稱。
「有了生成式人工智能，一個本來 B 水平的學(xué)生可以寫出 A 級作品，同時變成 C 水平的學(xué)生。」
04 學(xué)習(xí)和教育悖論
傳統(tǒng)教育有個基本假設(shè)：學(xué)生能交出一篇好作文，意味著會寫作；能解出一道難題，說明理解了公式；分?jǐn)?shù)高，代表掌握了知識。
目前 AI 似乎讓這套邏輯發(fā)生了變化，非嚴(yán)格閉卷考試的情境里，學(xué)生寫得好，好像也不等于會寫，分?jǐn)?shù)高，也不等于會做，結(jié)果不再等于過程。
現(xiàn)在，一份完美作業(yè)，可能是 ChatGPT 寫的；一篇邏輯嚴(yán)密的論文，可能是 DeepSeek 提供的初稿；一個高分，可能只是熟練使用提示詞的成果。有時候不需要真正理解，只需要會用工具，學(xué)習(xí)過程「外包」給 LLM 就行。
各國校園都曾應(yīng)對這個問題，從課堂禁用，到使用 GPTZero、Turnitin 等 AI 檢測系統(tǒng)，但也堵不住，有時候還會「誤傷」認(rèn)真的好學(xué)生。有些學(xué)生還學(xué)聰明了，會讓 AI「降智」輸出，只為讓作業(yè)「看起來更像一個學(xué)生寫的」，因為他們知道，很多老師信奉「學(xué)生不可能寫得這么完美」。
亞洲國家，中國教育部今年 5 月發(fā)布了《中小學(xué)生成式人工智能使用指南》，提到警惕對 AI 工具的過分依賴，小學(xué)生不得獨(dú)自使用開放式內(nèi)容生成功能，但允許一些輔助教學(xué)使用，講究不同學(xué)段的平衡。
大學(xué)方面，復(fù)旦大學(xué)發(fā)布規(guī)定，禁止 AI 參與本科畢業(yè)論文中六個涉及原創(chuàng)性和創(chuàng)新性的部分，允許用于文獻(xiàn)檢索、代碼調(diào)試等輔助工作。其他高校也有類似規(guī)范，南京大學(xué)文學(xué)院一教授甚至因為學(xué)生用 AI 總結(jié)《紅樓夢》，直接打了零分。
日本重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)低齡慎用，要求「禁止使用 AI 代為完成作業(yè)」，并警惕對思維的壓制，警告說如果過早引入或沒有保障措施，人工智能的使用可能會「扼殺學(xué)生的創(chuàng)造力和學(xué)習(xí)動力」。
而在教育資源更緊張的非洲，AI 的進(jìn)入本來被部分教育者視為「彎道超車」的機(jī)會，但擔(dān)憂也存在。一份非洲教育期刊的標(biāo)題提出了這樣一個問題：「ChatGPT——作弊工具還是提升學(xué)習(xí)的機(jī)會？」
圖片來源：bizcommunity
至于北美，一開始的反應(yīng)也很激烈。2023 年早期，由于擔(dān)心 AI 濫用，美國部分地區(qū)直接在學(xué)校設(shè)備上屏蔽 ChatGPT。皮尤研究中心的一項調(diào)查顯示，僅有 6% 的美國 K-12 教師認(rèn)為 AI 對教育利大于弊，而四分之一的教師認(rèn)為人工智能弊大于利，更多教師則處于觀望狀態(tài)，既焦慮，也困惑。
但這場浪潮抵擋不住，封禁開始轉(zhuǎn)引導(dǎo)，目前美國高校開始與 OpenAI、Anthropic 等科技公司合作，主動引入「教育版 AI」。
歐洲方面也有類似趨勢，愛沙尼亞通過名為「AI Leap」的國家計劃，為學(xué)生和教師配發(fā) AI 工具。一些英國大學(xué)制定了鼓勵負(fù)責(zé)任地使用人工智能的原則，英格蘭的一些學(xué)校正在試行 AI 課堂助教。
今年，隨著人工智能對教育產(chǎn)生顛覆性影響的證據(jù)越來越多，OpenAI 首席執(zhí)行官 Sam Altman 曾宣布向北美學(xué)生提供其 ChatGPT Plus 一定時間的的免費(fèi)服務(wù)。
Nicholas Carr 則稱：
「在人工智能公司眼里，學(xué)生不是學(xué)習(xí)者，而是客戶。」
圖片來源：X
對于這場 AI VS 教育的考驗，各地當(dāng)然也有各種應(yīng)對花樣，比如重新設(shè)計作業(yè)，面對面答辯，課堂寫作，恢復(fù)更多的紙筆考試，以確保他們測試的是學(xué)生，而不是「學(xué)生 AI」等等。
一些教育者已經(jīng)意識到，危機(jī)不僅僅是作弊泛濫，還有「思維肌肉」在 AI 輔助下集體萎縮的可能性。而且，對變革持懷疑態(tài)度者，可能還會問這樣一個問題：
當(dāng) AI 可以替你完成的時候，學(xué)生到底還需要學(xué)習(xí)什么？
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