大模型推動的 AI 工具進入生活，最大的呼聲可能不是寫字樓的「牛馬」白領，而是學校中的學生們，因為用 ChatGPT 生成一份作文或者短論文，實在是太輕松了。
正因如此，大模型誕生后，很多老師最快的反應是「禁用 AI」，或者重新定義作弊規范。
但有一些人很快意識到：真正的危險，可能不是作弊，而是學生們，正在把大腦的「學習過程」本身，全面外包給 AI 。
看起來，寫作業更容易了，成績上去了。但一個令人焦慮的問題也同時出現：當學生越來越依賴 AI 寫作、答題、總結、思考時，他們到底還在「學習」嗎？
又或者，在 AI 時代，學生還需要「學習」嗎？
01 看上去學了，實際上沒學
自 2022 年底推出 ChatGPT 以來，OpenAI 可能也不得不承認，他們最忠實的一批用戶，是學生。
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，用戶數量又大幅增長，波動的原因很簡單——學生開學了，暑假結束了。
AI 改變教育的第一個動作，就是把「完成作業」這件事變得異常輕松，不會就問 AI。
一項調查顯示，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。
國內也有不少調查說明 AI 在校園使用的普遍性。DeepSeek 誕生之前，學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，做數學題，看起來學生作業完成得越來越漂亮，但問題來了——他們真的學會了嗎？
賓夕法尼亞大學的研究團隊 2024 年做了一個真實實驗：
一群高中生在學數學時被分為三組，一組用自由使用基于 GPT-4 的 AI 聊天機器人，一組用「GPT Tutor」（不給答案只給引導），還有一組不使用 AI。
結果，在練習階段，自由使用 AI 組表現最優秀，幾乎完勝。
但當進入最終考試，不準使用 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」的學生，在練習環節的表現高出了 127%，但最終考試成績與不用 AI 的那組大致相同。
圖片來源：賓夕法尼亞大學研究團隊論文結果
賓夕法尼亞大學研究人員由此得出結論，不受限制的人工智能已經成為一種「拐杖」：學生們在練習期間依賴聊天機器人來完成繁重的工作，并且「沒有足夠深入地學習底層數學概念」，無法自己解決類似的問題。
他們認為，AI 在學生做作業時會給他們一些支持，讓其產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，實質卻有可能學得更少。
圖片來源：賓夕法尼亞大學研究團隊論文
02 AI 讓認知能力下降？
不單單是做題的問題，AI 對認知能力影響的研究，近兩年開始多起來。
卡內基梅隆大學和微軟的研究人員今年發布的一項研究稱，生成式人工智能工具如果「使用不當……會導致本應保留的認知能力的下降」。
一項發表在《自然》雜志上的研究稱，可能降低學生和教師的獨立決策能力，使學生依賴技術而減少自主思考。這可能導致懶惰，并影響學習質量。
認知科學領域的學者一般會說，學習的本質，就是大腦反復掙扎之后，產生的新連接。教育工作者們擔憂，AI 讓學生把「掙扎」省略了，也就把學生的成長抹去了。
類似地，《社會》雜志今年發表的一項研究稱，「頻繁使用 AI 工具與批判性思維能力之間存在顯著的負相關，這種負相關是由認知卸載的增加所介導的。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。」
「認知卸載」是指人將認知任務委托給 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，往往都能保持更強的批判性思維能力。
當然，值得注意的是，這項研究強調的是相關性而非直接因果關系。
圖片來源：Societies Journal
學界之外，AI 在教育中的問題近兩年也常常見諸報端，除了老師控訴學生作弊問題，另外一個常見現象，就是一些教師發現，那些頻繁使用 AI 的學生，成績飆升，論文優秀——但當一離開 AI，一切打回原形。
比如，「一個平均水平的學生，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、表達這四個重要的學習動作。
當有人慶幸 AI 是學習的福音，學習效率翻番，另一些人卻擔心過度依賴正在造成能力滑坡。《高等教育紀事報》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。」
「我做作業的時候，真的連十秒鐘都離不開 ChatGPT。我討厭現在的自己，因為我知道自己什么都沒學到，但現在已經落后太多，不使用它根本無法跟上進度……我的動力消失了。」
社交平臺上也會出現一些吐槽。如 reddit 心理學社區的一名用戶稱，「情況越來越糟了。我是一所應用科學大學的老師，我注意到我的學生解決問題和批判性思維能力急劇下降。」
圖片來源：reddit
03 「從沒學過」
還有人提出一個問題——AI 可能讓學生處于「從沒學過」的境地，比「忘記怎么做」更危險。
技術作家 Nicholas Carr 今天 5 月寫了一篇題為「自動化學習的神話」的長文，表達了一個觀點：當一項技能在你未學會之前就被機器接管，那你可能就永遠學不會了。
他描述了任務自動化時的三種可能場景 ：第一，如果用戶已經是專家，AI 工具可以進一步增強他們的技能； 第二，如果這項技能需要不斷練習，那么 AI 自動化可能會導致技能退步 ；第三，如果用戶是新手，而 AI 從一開始就執行任務，那么這個人就可能永遠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，學生本身就處于學習新技能的過程中，尚未掌握這些技能。如果在學生獲得經驗之前，AI 就「接管」了任務——無論是解決數學問題還是撰寫論文，真正的技能增長就會受到阻礙。
圖片來源：substack
更進一步，當一個人很少「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 AI 的輸出，這些元技能取決于用戶對主題的潛在理解。
斯沃斯莫爾學院歷史學教授 Timothy Burke 發文稱，「要想讓當前和近未來的 AI 生成工具在研究和表達中真正發揮作用，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鍵詞、縮小搜索范圍、或者從上一次查到的內容里挑出有用的來優化下一次搜索，你也用不好它。」
教育就是這樣一個領域。小學生剛要閱讀，AI 就可以代寫讀后感；中學生剛接觸論證，AI 就能一鍵生成結構精妙的議論文；大學生剛開始做研究，AI 就可以自動給出提綱、分析、總結、引用。
這些技能還沒來得及掌握，就已經被替代。于是，學生不僅「忘了怎么做」，而是「從未學過怎么做」，有時甚至沒意識到，復制的內容其是 AI 吐出的「幻覺」。
又比如 AI Coding，如果學生跳過實際學習編程，總是讓 AI 代寫代碼，那么當 AI 輸出錯誤時，他們可能沒有足夠的編程知識來調試或改進 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。
「我們一直在關注學生如何利用人工智能作弊。我們更應該關注的是人工智能如何背叛學生。」Nicholas Carr 稱。
「有了生成式人工智能，一個本來 B 水平的學生可以寫出 A 級作品，同時變成 C 水平的學生。」
04 學習和教育悖論
傳統教育有個基本假設：學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；分數高，代表掌握了知識。
目前 AI 似乎讓這套邏輯發生了變化，非嚴格閉卷考試的情境里，學生寫得好，好像也不等于會寫，分數高，也不等于會做，結果不再等于過程。
現在，一份完美作業，可能是 ChatGPT 寫的；一篇邏輯嚴密的論文，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，學習過程「外包」給 LLM 就行。
各國校園都曾應對這個問題，從課堂禁用，到使用 GPTZero、Turnitin 等 AI 檢測系統，但也堵不住，有時候還會「誤傷」認真的好學生。有些學生還學聰明了，會讓 AI「降智」輸出，只為讓作業「看起來更像一個學生寫的」，因為他們知道，很多老師信奉「學生不可能寫得這么完美」。
亞洲國家，中國教育部今年 5 月發布了《中小學生成式人工智能使用指南》，提到警惕對 AI 工具的過分依賴，小學生不得獨自使用開放式內容生成功能，但允許一些輔助教學使用，講究不同學段的平衡。
大學方面，復旦大學發布規定，禁止 AI 參與本科畢業論文中六個涉及原創性和創新性的部分，允許用于文獻檢索、代碼調試等輔助工作。其他高校也有類似規范，南京大學文學院一教授甚至因為學生用 AI 總結《紅樓夢》，直接打了零分。
日本重點強調低齡慎用，要求「禁止使用 AI 代為完成作業」，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「扼殺學生的創造力和學習動力」。
而在教育資源更緊張的非洲，AI 的進入本來被部分教育者視為「彎道超車」的機會，但擔憂也存在。一份非洲教育期刊的標題提出了這樣一個問題：「ChatGPT——作弊工具還是提升學習的機會？」
圖片來源：bizcommunity
至于北美，一開始的反應也很激烈。2023 年早期，由于擔心 AI 濫用，美國部分地區直接在學校設備上屏蔽 ChatGPT。皮尤研究中心的一項調查顯示，僅有 6% 的美國 K-12 教師認為 AI 對教育利大于弊，而四分之一的教師認為人工智能弊大于利，更多教師則處于觀望狀態，既焦慮，也困惑。
但這場浪潮抵擋不住，封禁開始轉引導，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，為學生和教師配發 AI 工具。一些英國大學制定了鼓勵負責任地使用人工智能的原則，英格蘭的一些學校正在試行 AI 課堂助教。
今年，隨著人工智能對教育產生顛覆性影響的證據越來越多，OpenAI 首席執行官 Sam Altman 曾宣布向北美學生提供其 ChatGPT Plus 一定時間的的免費服務。
Nicholas Carr 則稱：
「在人工智能公司眼里，學生不是學習者，而是客戶。」
圖片來源：X
對于這場 AI VS 教育的考驗，各地當然也有各種應對花樣，比如重新設計作業，面對面答辯，課堂寫作，恢復更多的紙筆考試，以確保他們測試的是學生，而不是「學生 AI」等等。
一些教育者已經意識到，危機不僅僅是作弊泛濫，還有「思維肌肉」在 AI 輔助下集體萎縮的可能性。而且，對變革持懷疑態度者，可能還會問這樣一個問題：
當 AI 可以替你完成的時候，學生到底還需要學習什么？
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