大模型推动的 AI 工具进入生活，大的呼声可能不是写字楼的「牛马」白领，而是学校中的学生们，因为用 ChatGPT 生成一份作文或者短论文，实在是太轻松了。
正因如此，大模型诞生后，很多老师快的反应是「禁用 AI」，或者重新定义作弊规范。
但有一些人很快意识到：真正的危险，可能不是作弊，而是学生们，正在把大脑的「学习过程」本身，全面外包给 AI 。
看起来，写作业更容易了，成绩上去了。但一个令人焦虑的问题也同时出现：当学生越来越依赖 AI 写作、答题、总结、思考时，他们到底还在「学习」吗？
又或者，在 AI 时代，学生还需要「学习」吗？
01 看上去学了，实际上没学
自 2022 年底推出 ChatGPT 以来，OpenAI 可能也不得不承认，他们忠实的一批用户，是学生。
回顾过去两年，媒体一度爆出 OpenAI 用户增长陷入停滞，但一到 9 月份，用户数量又大幅增长，波动的原因很简单——学生开学了，暑假结束了。
AI 改变教育的第一个动作，就是把「完成作业」这件事变得异常轻松，不会就问 AI。
一项调查显示，到 2024 年底，已约有七成美国青少年使用过生成式人工智能工具，超过一半青少年用 AI 来帮助完成家庭作业。
国内也有不少调查说明 AI 在校园使用的普遍性。DeepSeek 诞生之前，学生会直接使用文心一言、豆包等本土 AI 工具。
写论文、读书报告，做数学题，看起来学生作业完成得越来越漂亮，但问题来了——他们真的学会了吗？
宾夕法尼亚大学的研究团队 2024 年做了一个真实实验：
一群高中生在学数学时被分为三组，一组用自由使用基于 GPT-4 的 AI 聊天机器人，一组用「GPT Tutor」（不给答案只给引导），还有一组不使用 AI。
结果，在练习阶段，自由使用 AI 组表现优秀，几乎完胜。
但当进入终考试，不准使用 AI 辅助，AI 组反而比完全不用 AI 的组平均分低了 17%。
使用了「GPT Tutor」的学生，在练习环节的表现高出了 127%，但终考试成绩与不用 AI 的那组大致相同。
图片来源：宾夕法尼亚大学研究团队论文结果
宾夕法尼亚大学研究人员由此得出结论，不受限制的人工智能已经成为一种「拐杖」：学生们在练习期间依赖聊天机器人来完成繁重的工作，并且「没有足够深入地学习底层数学概念」，无法自己解决类似的问题。
他们认为，AI 在学生做作业时会给他们一些支持，让其产生一种掌握知识的假象，但终在考试中却暴露出他们的不足。有 AI 这个「拐杖」，腿脚却越来越不灵。
这成了教育的「AI 悖论」：
AI 让你看起来更聪明，实质却有可能学得更少。
图片来源：宾夕法尼亚大学研究团队论文
02 AI 让认知能力下降？
不单单是做题的问题，AI 对认知能力影响的研究，近两年开始多起来。
卡内基梅隆大学和微软的研究人员今年发布的一项研究称，生成式人工智能工具如果「使用不当……会导致本应保留的认知能力的下降」。
一项发表在《自然》杂志上的研究称，可能降低学生和教师的独立决策能力，使学生依赖技术而减少自主思考。这可能导致懒惰，并影响学习质量。
认知科学领域的学者一般会说，学习的本质，就是大脑反复挣扎之后，产生的新连接。教育工作者们担忧，AI 让学生把「挣扎」省略了，也就把学生的成长抹去了。
类似地，《社会》杂志今年发表的一项研究称，「频繁使用 AI 工具与批判性思维能力之间存在显著的负相关，这种负相关是由认知卸载的增加所介导的。与年长的参与者相比，年轻的参与者对 AI 工具的依赖程度更高，批判性思维得分也更低。」
「认知卸载」是指人将认知任务委托给 AI。研究者提到，这种影响在年轻人中尤为明显，而受教育程度较高的人无论是否使用人工智能工具，往往都能保持更强的批判性思维能力。
当然，值得注意的是，这项研究强调的是相关性而非直接因果关系。
图片来源：Societies Journal
学界之外，AI 在教育中的问题近两年也常常见诸报端，除了老师控诉学生作弊问题，另外一个常见现象，就是一些教师发现，那些频繁使用 AI 的学生，成绩飙升，论文优秀——但当一离开 AI，一切打回原形。
比如，「一个平均水平的学生，用了 ChatGPT 或者 DeepSeek，交出一篇高分论文。但一到课堂讨论，有时连基本的概念都答不上来。」
AI 自动摘要、自动写作文、自动翻译、自动生成思辨框架等等，直接替代了阅读、理解、思考、表达这四个重要的学习动作。
当有人庆幸 AI 是学习的福音，学习效率翻番，另一些人却担心过度依赖正在造成能力滑坡。《高等教育纪事报》援引部分部分本科生的话，「我变懒了，AI 让阅读变得更容易，但它却慢慢地让我的大脑失去了批判性思考和理解每个单词的能力。」
「我做作业的时候，真的连十秒钟都离不开 ChatGPT。我讨厌现在的自己，因为我知道自己什么都没学到，但现在已经落后太多，不使用它根本无法跟上进度……我的动力消失了。」
社交平台上也会出现一些吐槽。如 reddit 心理学社区的一名用户称，「情况越来越糟了。我是一所应用科学大学的老师，我注意到我的学生解决问题和批判性思维能力急剧下降。」
图片来源：reddit
03 「从没学过」
还有人提出一个问题——AI 可能让学生处于「从没学过」的境地，比「忘记怎么做」更危险。
技术作家 Nicholas Carr 今天 5 月写了一篇题为「自动化学习的神话」的长文，表达了一个观点：当一项技能在你未学会之前就被机器接管，那你可能就永远学不会了。
他描述了任务自动化时的三种可能场景 ：第一，如果用户已经是专家，AI 工具可以进一步增强他们的技能； 第二，如果这项技能需要不断练习，那么 AI 自动化可能会导致技能退步 ；第三，如果用户是新手，而 AI 从一开始就执行任务，那么这个人就可能永远不会真正掌握这项技能。
教育恰好属于第三种情况。Nicholas Carr 声称，学生本身就处于学习新技能的过程中，尚未掌握这些技能。如果在学生获得经验之前，AI 就「接管」了任务——无论是解决数学问题还是撰写论文，真正的技能增长就会受到阻碍。
图片来源：substack
更进一步，当一个人很少「自己动脑」，可能甚至难以在 AI 对话窗口写出一个好的 prompt。也不用说验证和改进 AI 的输出，这些元技能取决于用户对主题的潜在理解。
斯沃斯莫尔学院历史学教授 Timothy Burke 发文称，「要想让当前和近未来的 AI 生成工具在研究和表达中真正发挥作用，你本身必须懂得很多。」
「就像你如果不知道要找什么、也不知道卡片目录是什么，就没法用它查资料；也像以前用谷歌搜索好用的时候，你要是不懂怎么改关键词、缩小搜索范围、或者从上一次查到的内容里挑出有用的来优化下一次搜索，你也用不好它。」
教育就是这样一个领域。小学生刚要阅读，AI 就可以代写读后感；中学生刚接触论证，AI 就能一键生成结构精妙的议论文；大学生刚开始做研究，AI 就可以自动给出提纲、分析、总结、引用。
这些技能还没来得及掌握，就已经被替代。于是，学生不仅「忘了怎么做」，而是「从未学过怎么做」，有时甚至没意识到，复制的内容其是 AI 吐出的「幻觉」。
又比如 AI Coding，如果学生跳过实际学习编程，总是让 AI 代写代码，那么当 AI 输出错误时，他们可能没有足够的编程知识来调试或改进 AI 的输出。
Nicholas Carr 称，好比一代只懂得使用自动驾驶仪的飞行员，他们可以驾驶常规航班，但在需要手动控制的紧急情况下，他们就束手无策了。
「我们一直在关注学生如何利用人工智能作弊。我们更应该关注的是人工智能如何背叛学生。」Nicholas Carr 称。
「有了生成式人工智能，一个本来 B 水平的学生可以写出 A 级作品，同时变成 C 水平的学生。」
04 学习和教育悖论
传统教育有个基本假设：学生能交出一篇好作文，意味着会写作；能解出一道难题，说明理解了公式；分数高，代表掌握了知识。
目前 AI 似乎让这套逻辑发生了变化，非严格闭卷考试的情境里，学生写得好，好像也不等于会写，分数高，也不等于会做，结果不再等于过程。
现在，一份完美作业，可能是 ChatGPT 写的；一篇逻辑严密的论文，可能是 DeepSeek 提供的初稿；一个高分，可能只是熟练使用提示词的成果。有时候不需要真正理解，只需要会用工具，学习过程「外包」给 LLM 就行。
各国校园都曾应对这个问题，从课堂禁用，到使用 GPTZero、Turnitin 等 AI 检测系统，但也堵不住，有时候还会「误伤」认真的好学生。有些学生还学聪明了，会让 AI「降智」输出，只为让作业「看起来更像一个学生写的」，因为他们知道，很多老师信奉「学生不可能写得这么完美」。
亚洲国家，中国教育部今年 5 月发布了《中小学生成式人工智能使用指南》，提到警惕对 AI 工具的过分依赖，小学生不得独自使用开放式内容生成功能，但允许一些辅助教学使用，讲究不同学段的平衡。
大学方面，复旦大学发布规定，禁止 AI 参与本科毕业论文中六个涉及原创性和创新性的部分，允许用于文献检索、代码调试等辅助工作。其他高校也有类似规范，南京大学文学院一教授甚至因为学生用 AI 总结《红楼梦》，直接打了零分。
日本重点强调低龄慎用，要求「禁止使用 AI 代为完成作业」，并警惕对思维的压制，警告说如果过早引入或没有保障措施，人工智能的使用可能会「扼杀学生的创造力和学习动力」。
而在教育资源更紧张的非洲，AI 的进入本来被部分教育者视为「弯道超车」的机会，但担忧也存在。一份非洲教育期刊的标题提出了这样一个问题：「ChatGPT——作弊工具还是提升学习的机会？」
图片来源：bizcommunity
至于北美，一开始的反应也很激烈。2023 年早期，由于担心 AI 滥用，美国部分地区直接在学校设备上屏蔽 ChatGPT。皮尤研究中心的一项调查显示，仅有 6% 的美国 K-12 教师认为 AI 对教育利大于弊，而四分之一的教师认为人工智能弊大于利，更多教师则处于观望状态，既焦虑，也困惑。
但这场浪潮抵挡不住，封禁开始转引导，目前美国高校开始与 OpenAI、Anthropic 等科技公司合作，主动引入「教育版 AI」。
欧洲方面也有类似趋势，爱沙尼亚通过名为「AI Leap」的国家计划，为学生和教师配发 AI 工具。一些英国大学制定了鼓励负责任地使用人工智能的原则，英格兰的一些学校正在试行 AI 课堂助教。
今年，随着人工智能对教育产生颠覆性影响的证据越来越多，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 曾宣布向北美学生提供其 ChatGPT Plus 一定时间的的免费服务。
Nicholas Carr 则称：
「在人工智能公司眼里，学生不是学习者，而是客户。」
图片来源：X
对于这场 AI VS 教育的考验，各地当然也有各种应对花样，比如重新设计作业，面对面答辩，课堂写作，恢复更多的纸笔考试，以确保他们测试的是学生，而不是「学生+AI」等等。
一些教育者已经意识到，危机不仅仅是作弊泛滥，还有「思维肌肉」在 AI 辅助下集体萎缩的可能性。而且，对变革持怀疑态度者，可能还会问这样一个问题：
当 AI 可以替你完成的时候，学生到底还需要学习什么？
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