我們正站在一個由人工智能驅(qū)動的全新時代的門檻上。當(dāng)我們問“ AI能幫助我們學(xué)習(xí)嗎？”時，大多數(shù)人的第一反應(yīng)可能都是肯定的。畢竟，它如此強(qiáng)大，能夠為我們量身定制內(nèi)容，用我們最容易理解的方式解釋復(fù)雜如莎士比亞的著作，讓枯燥的數(shù)學(xué)變得有趣。這聽起來像是一場完美的教育革命。

然而，如果我們深入思考，可能會發(fā)現(xiàn)一個令人不安的真相：AI帶給教育的最大“革命”，或許并不是優(yōu)化了我們的學(xué)習(xí)體驗，而是殘酷地揭示了我們現(xiàn)行教育體系中早已存在的、致命的謬誤。

頻繁使用人工智能工具可能會讓人越來越笨？這一懷疑也許并非沒有根據(jù)。近日，麻省理工學(xué)院和韋爾斯利學(xué)院的研究者們合作開展了一項新研究，題為“ChatGPT上的你的大腦：使用AI助手進(jìn)行論文寫作時認(rèn)知債務(wù)的積累”。該研究發(fā)現(xiàn)，使用AI的用戶在神經(jīng)、語言和行為層面上的表現(xiàn)始終不佳。

這是一項為期數(shù)月的對照研究。54名被招募的用戶被分成三組，并被要求在不同條件下撰寫論文，一組使用大型語言模型（LLM，Large language model），一組使用谷歌（Google）搜索，還有一組只使用他們的大腦。每位用戶使用指定工具進(jìn)行寫作，并通過腦電圖記錄他們的腦電活動。在后續(xù)環(huán)節(jié)中，這些用戶還被要求交換工具，交叉測試。最后，他們的論文將由人類和人工智能同時進(jìn)行評判。

該研究的部分結(jié)論引發(fā)了諸多討論。其中一項發(fā)現(xiàn)是，在不使用人工智能等工具的情況下，大腦的創(chuàng)作效果更好，“創(chuàng)造性構(gòu)思過程中的內(nèi)部注意力和語義處理”在既不使用谷歌也不使用ChatGPT等大型語言模型工具的用戶中最高。最好的作品來自只使用大腦的那組，他們的文本在表達(dá)和詞匯方面最為獨(dú)特。

該研究還考察了用戶們具體如何看待他們的作品。其中，近90%的大型語言模型用戶對自己的作品沒有歸屬感，而使用谷歌搜索和純?nèi)四X寫作的用戶中只有10%的人反映了這一問題。盡管對自己作品的歸屬感難以量化，但問卷表明，使用大型語言模型的用戶在寫作過程中投入最少，他們獲得的對作品的所有權(quán)也相應(yīng)最少。當(dāng)被要求反思所用工具、所寫內(nèi)容以及原因時，研究發(fā)現(xiàn)“只使用大腦的小組中的大多數(shù)參與者更關(guān)注并更關(guān)心他們所寫的是‘什么’以及‘為什么’……而其他小組則只關(guān)注‘如何寫’這個部分”。

這一結(jié)果并不出乎意料。研究成員對使用大型語言模型這組用戶的描述相對悲觀：他們中的大多數(shù)人專注于重復(fù)使用工具的輸出，因此專注于復(fù)制和粘貼內(nèi)容，而不是融入自己的原創(chuàng)想法并根據(jù)自己的觀點(diǎn)和經(jīng)驗進(jìn)行重新編輯。這至少說明，在一定程度上，勞動確實賦予了創(chuàng)作以尊嚴(yán)。

不同對照組對各自作品所有權(quán)的判斷。

隨著ChatGPT等大型語言模型的出現(xiàn)，人們?nèi)找鎸⒆约旱乃季S和記憶過程轉(zhuǎn)移到這些工具上，但科學(xué)家們明確表示，這并非人工智能的先例，而是始于搜索引擎。該研究繼續(xù)探討了“谷歌效應(yīng)”，并指出大型語言模型的廣泛使用只會加劇這個趨勢?！耙驗槲覀冎佬畔⒅恍杩焖偎阉骷纯色@得，所以我們沒有動力去記住任何具體的東西，而是牢牢記住如何以及在哪里找到它。”

該研究最引發(fā)公眾擔(dān)憂的一個結(jié)論是，使用ChatGPT等工具的負(fù)面影響可能不會完全消失。當(dāng)頻繁使用這類工具的用戶被要求切換到純大腦寫作時，他們?nèi)匀槐池?fù)著“認(rèn)知債務(wù)”：該組用戶雖然受益于工具效率，但他們的記憶痕跡較弱、自我監(jiān)控能力下降，寫作內(nèi)容呈現(xiàn)碎片化。這一結(jié)論指向了一個重要的教育議題，即人工智能工具雖然有助于提升學(xué)習(xí)表現(xiàn)，但可能會無意中阻礙深度認(rèn)知處理、記憶力以及對書面材料的真正參與。如果用戶過度依賴人工智能工具，他們可能會獲得表面上的“流利”，但無法內(nèi)化知識或產(chǎn)生對知識的歸屬感。

部分支持人工智能的人仍然看重“效率”的提升。但有趣的是，研究者發(fā)現(xiàn)，由于使用ChatGPT等工具寫作時理論上花費(fèi)的時間更少，用戶反而更容易花更長時間投入其中，結(jié)果延長了原本完成這一任務(wù)所需的時間。這也從另一個維度提醒我們重思什么是“效率”，當(dāng)用戶不再關(guān)心流程或最終產(chǎn)品，甚至記不清自己做了什么時，擺在面前的似乎是一個更殘酷的權(quán)衡。

1

被A+綁架的教育，AI如何成為“共犯”？

讓我們誠實地面對一個問題：我們的教育系統(tǒng)，在多大程度上是在鼓勵“學(xué)習(xí)”，又在多大程度上只是在獎勵“成功”？

長久以來，我們告訴學(xué)生，過程中的掙扎、探索和失敗并不重要，重要的是最終成績單上的那個耀眼的“A+”。我們要求學(xué)生為了寫一篇論文反復(fù)修改草稿，付出巨大的努力，但他們最終得到的回饋，往往只是一個冰冷的“B”，沒有任何額外的注解，沒有能激勵他們深入探究的指導(dǎo)。在這樣一個以結(jié)果為導(dǎo)向的體系中，當(dāng)一個可以輕而易舉地幫助他們獲得“A+”的工具出現(xiàn)時，我們又怎能理直氣壯地責(zé)備他們選擇了捷徑呢？

這正是AI所扮演的微妙而危險的角色。它像一面鏡子，照出了系統(tǒng)的失敗。學(xué)生們?yōu)槭裁匆獙W(xué)習(xí)？如果最終目的只是為了那個分?jǐn)?shù)，那么任何能最高效達(dá)成這個目的的手段，都會變得極具誘惑力。

更令人擔(dān)憂的是，那些創(chuàng)造AI的科技巨頭們，其行動速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了我們的教育機(jī)構(gòu)。像OpenAI，Google，Anthropic這樣的公司，它們會選擇在什么時候向公眾，特別是學(xué)生，免費(fèi)開放最強(qiáng)大的AI模型呢？答案恰恰是期末考試期間。

這是一個精心計算過的商業(yè)策略，卻也是對教育倫理的一次公然挑戰(zhàn)。在學(xué)生們最焦慮、最脆弱、最渴望找到“救命稻草”的時刻，我們將這些功能強(qiáng)大卻缺乏監(jiān)管的工具，直接推到了他們面前。這無異于將一個饑餓的人鎖在一個堆滿垃圾食品的房間里，然后期望他能自覺地選擇健康飲食。我們正在一個最需要深度思考和知識內(nèi)化的環(huán)節(jié)，為他們提供了一個“一鍵完成”的選項。

這引出了一個核心問題：如果使用AI的目的，僅僅是為了讓我們更有效率地度過那了無生趣、考完試第二天就會忘得一干二凈的12到15年學(xué)生生涯，那么我們究竟在做什么？我們只是在用一種更高科技的方式，更高效地浪費(fèi)我們的生命。

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個性化學(xué)習(xí)的幻象，AI真的是理想的“一對一”家教嗎？

科技公司向我們描繪了一幅極其誘人的藍(lán)圖：AI 將通過“個性化學(xué)習(xí)”徹底改變教育。它們宣稱，AI 可以成為每個學(xué)生的專屬家教，實現(xiàn)“一對一”的理想教學(xué)模式。

這個愿景的吸引力是巨大的。想象一下，一個永遠(yuǎn)耐心、知識淵博的導(dǎo)師，全天候為你服務(wù)，根據(jù)你的進(jìn)度和理解能力定制教學(xué)內(nèi)容。這聽起來確實是解決當(dāng)下教育困境——一個老師面對幾十個學(xué)生的“軍隊式”教學(xué)——的完美方案。技術(shù)專家的邏輯似乎很直接：既然理想的模式是“一師一生”，那么我們?yōu)槭裁床荒苡?AI 取代那個老師呢？進(jìn)一步推演，最終的形態(tài)將是“AI 軍團(tuán)”對“學(xué)生軍團(tuán)”，每個人都擁有自己的完美導(dǎo)師。

然而，問題恰恰出在“完美”這個詞上。“學(xué)習(xí)”的本質(zhì)，從來都不應(yīng)該是追求完美。

我們不希望我們的工程師在一個完美無瑕的模擬環(huán)境中學(xué)習(xí)如何建造橋梁，因為真實的世界充滿了混亂、意外和不完美。學(xué)習(xí)的過程，本身就包含了應(yīng)對混亂、解決未知問題的能力。如果學(xué)習(xí)環(huán)境是完美的，那么學(xué)生就失去了發(fā)展這種韌性和適應(yīng)性的機(jī)會。

在所有關(guān)于AI將如何革新教育的喧囂中，我們很少聽到那些科技公司問一個最根本的問題：“我們希望學(xué)生通過 AI 學(xué)習(xí)到什么？”如果答案僅僅是“更容易地拿到A+”，那么我們可能走在了一條完全錯誤的道路上。

我們必須區(qū)分兩個核心概念：教育 (education) 和 學(xué)習(xí)（learning）。

教育是一個社會建構(gòu)的體系，是我們讓孩子們經(jīng)歷的一套制度化流程。它有其規(guī)則、目標(biāo)和評價標(biāo)準(zhǔn)。

學(xué)習(xí)則是一種深植于人性的技能，一種內(nèi)在的、主動的探索過程。當(dāng)我們真正投入學(xué)習(xí)時，奇妙的事情會發(fā)生：我們被激勵去成為更好的自己，我們學(xué)會與他人協(xié)作，我們渴望為社會做出貢獻(xiàn)。

AI或許能夠完美地融入“教育”這個體系，幫助學(xué)生在游戲規(guī)則內(nèi)取得更好的成績。但它是否能夠真正促進(jìn)“學(xué)習(xí)”這種人類技能的發(fā)展？答案遠(yuǎn)非那么樂觀。

3

從Google搜索到ChatGPT：危險的“認(rèn)知外包”

讓我給你講一個真實的故事。作為一名大學(xué)講師，我在一門課上指導(dǎo)學(xué)生創(chuàng)建自己的小型商業(yè)專案。其中一個環(huán)節(jié)是為他們的產(chǎn)品或服務(wù)定價。我注意到，一位學(xué)生將她的商業(yè)模式定價為每月50美元。

我好奇地問她：“你為什么會定這個價格？”

她的回答簡單而直接：“因為ChatGPT就是這么說的?！?/p>

這個答案讓我背后一涼。有些人可能會說，這和以前學(xué)生直接引用Google搜索到的第一個結(jié)果有什么區(qū)別嗎？孩子們以前會說“我在Google上看到的就是這樣”。

但這兩者之間存在著根本性的差異。

當(dāng)我們正確地使用Google時，它會為我們呈現(xiàn)一個信息的廣場，里面有來自不同網(wǎng)站、不同角度的多個信源。我們需要自己去瀏覽、比較、評判這些信息的可靠性，然后綜合出自己的結(jié)論。這個過程本身就是一次批判性思維的鍛煉。當(dāng)然，很多人會懶惰地只點(diǎn)擊第一個結(jié)果，這就是所謂的“首位結(jié)果的魔咒”。比如，當(dāng)我搜索“如何為我的業(yè)務(wù)定價”時，第一個結(jié)果來自BDC（加拿大商業(yè)發(fā)展銀行）一個非常權(quán)威的來源。但它討論的是如何為“公司本身”估值，而不是為公司的“服務(wù)”定價。它誤解了我的查詢意圖。

現(xiàn)在，我們來看ChatGPT。當(dāng)你輸入同樣的問題時，它在理解查詢意圖上做得更好。它會告訴你，為服務(wù)定價有多種方法。但接下來，它會給你大量沒有任何來源、看似頭頭是道卻經(jīng)不起推敲的“建議”。這就是問題的關(guān)鍵：它提供了一個看似完整、實則空洞的答案。

雖然ChatGPT有一些高級功能，比如你可以點(diǎn)擊文本中的引號來追溯某些信息的來源，但現(xiàn)實是殘酷的：如果人們在Google上連第二個搜索結(jié)果都懶得點(diǎn)開，他們又怎么會去使用ChatGPT里那些隱藏的“高級用戶”功能呢？

更可能發(fā)生的情況是，用戶會滾動到頁面底部，然后輸入一個更具體的指令，比如：“好了我明白了。我的業(yè)務(wù)類似于TurboTax，幫助會計師計算稅款。直接告訴我應(yīng)該定價多少錢?！?/p>

在這個過程中，幾乎沒有人會去閱讀介面底部那行不起眼的小字：“ChatGPT可能會犯錯”。就像我們從來不讀軟件的“用戶服務(wù)條款”一樣。

接著，ChatGPT會生成一段完美的、符合你語言風(fēng)格的、極具說服力的文本。在所有信息的簇?fù)硐拢藗兊哪抗庵粫劢乖谀莻€最核心、最直接的答案上——那個由 AI 隨機(jī)生成的、關(guān)于你的業(yè)務(wù)應(yīng)該收費(fèi)多少的具體數(shù)字。而生成這個數(shù)字的原始提示，可能僅僅是對業(yè)務(wù)的一句簡單描述，沒有任何關(guān)于用戶背景、市場環(huán)境或其他關(guān)鍵上下文的信息。

這位學(xué)生所做的，正是一個心理學(xué)術(shù)語所描述的現(xiàn)象：認(rèn)知外包。她有效地將自己的認(rèn)知能力——分析、判斷、決策——完全交給了一臺機(jī)器。

這種行為并不僅限于學(xué)生。當(dāng)我們不假思索地接受Google的第一個搜索結(jié)果時，我們也在做同樣的事情。但AI，特別是大型語言模型，將這種現(xiàn)象推向了一個新的、更危險的層次。

在紐約大學(xué)，一位教授為了應(yīng)對學(xué)生濫用ChatGPT的情況，特意修改了他的評分標(biāo)準(zhǔn)，讓抄襲變得更加困難。結(jié)果，一名學(xué)生竟然回復(fù)說，教授的行為“干擾了他的學(xué)習(xí)風(fēng)格”。

這句話極具諷刺意味，也揭示了一個深刻的危機(jī)：ChatGPT不是一種學(xué)習(xí)風(fēng)格。它是一種工具，但當(dāng)使用者將其視為自己思考能力的延伸甚至替代品時，學(xué)習(xí)的本質(zhì)就已經(jīng)被侵蝕了。

使用人工智能工具對寫作會有哪些影響？近日，一項對照研究表明，在不使用人工智能等工具的情況下，大腦的創(chuàng)作效果更好。該研究還進(jìn)一步指出，如果用戶過度依賴人工智能工具，他們可能會獲得表面上的“流利”，但無法內(nèi)化知識或產(chǎn)生對知識的歸屬感。

當(dāng)我們最終對AI產(chǎn)生了學(xué)習(xí)上的依賴，它真正幫助的，究竟是“誰”？

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兒童的未來在教育

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當(dāng)下環(huán)境下培養(yǎng)出應(yīng)有的創(chuàng)造力？

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