我們正站在一個(gè)由人工智能驅(qū)動(dòng)的全新時(shí)代的門檻上。當(dāng)我們問(wèn)“ AI能幫助我們學(xué)習(xí)嗎？”時(shí)，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?yàn)槲覀兞可矶ㄖ苾?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(tīng)起來(lái)像是一場(chǎng)完美的教育革命。

然而，如果我們深入思考，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)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(yàn)，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(huì)讓人越來(lái)越笨？這一懷疑也許并非沒(méi)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(kāi)展了一項(xiàng)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(shí)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(yǔ)言和行為層面上的表現(xiàn)始終不佳。

這是一項(xiàng)為期數(shù)月的對(duì)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(yǔ)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(guò)腦電圖記錄他們的腦電活動(dòng)。在后續(xù)環(huán)節(jié)中，這些用戶還被要求交換工具，交叉測(cè)試。最后，他們的論文將由人類和人工智能同時(shí)進(jìn)行評(píng)判。

該研究的部分結(jié)論引發(fā)了諸多討論。其中一項(xiàng)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(guò)程中的內(nèi)部注意力和語(yǔ)義處理”在既不使用谷歌也不使用ChatGPT等大型語(yǔ)言模型工具的用戶中最高。最好的作品來(lái)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(yǔ)言模型用戶對(duì)自己的作品沒(méi)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(wèn)題。盡管對(duì)自己作品的歸屬感難以量化，但問(wèn)卷表明，使用大型語(yǔ)言模型的用戶在寫作過(guò)程中投入最少，他們獲得的對(duì)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(shí)，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(gè)部分”。

這一結(jié)果并不出乎意料。研究成員對(duì)使用大型語(yǔ)言模型這組用戶的描述相對(duì)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(yàn)進(jìn)行重新編輯。這至少說(shuō)明，在一定程度上，勞動(dòng)確實(shí)賦予了創(chuàng)作以尊嚴(yán)。

不同對(duì)照組對(duì)各自作品所有權(quán)的判斷。

隨著ChatGPT等大型語(yǔ)言模型的出現(xiàn)，人們?nèi)找鎸⒆约旱乃季S和記憶過(guò)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(yǔ)言模型的廣泛使用只會(huì)加劇這個(gè)趨勢(shì)?！耙?yàn)槲覀冎佬畔⒅恍杩焖偎阉骷纯色@得，所以我們沒(méi)有動(dòng)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(gè)結(jié)論是，使用ChatGPT等工具的負(fù)面影響可能不會(huì)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(shí)，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(gè)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(huì)無(wú)意中阻礙深度認(rèn)知處理、記憶力以及對(duì)書面材料的真正參與。如果用戶過(guò)度依賴人工智能工具，他們可能會(huì)獲得表面上的“流利”，但無(wú)法內(nèi)化知識(shí)或產(chǎn)生對(duì)知識(shí)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(shí)理論上花費(fèi)的時(shí)間更少，用戶反而更容易花更長(zhǎng)時(shí)間投入其中，結(jié)果延長(zhǎng)了原本完成這一任務(wù)所需的時(shí)間。這也從另一個(gè)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(shí)，擺在面前的似乎是一個(gè)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(chéng)實(shí)地面對(duì)一個(gè)問(wèn)題：我們的教育系統(tǒng)，在多大程度上是在鼓勵(lì)“學(xué)習(xí)”，又在多大程度上只是在獎(jiǎng)勵(lì)“成功”？

長(zhǎng)久以來(lái)，我們告訴學(xué)生，過(guò)程中的掙扎、探索和失敗并不重要，重要的是最終成績(jī)單上的那個(gè)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(gè)冰冷的“B”，沒(méi)有任何額外的注解，沒(méi)有能激勵(lì)他們深入探究的指導(dǎo)。在這樣一個(gè)以結(jié)果為導(dǎo)向的體系中，當(dāng)一個(gè)可以輕而易舉地幫助他們獲得“A+”的工具出現(xiàn)時(shí)，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(xiǎn)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(gè)分?jǐn)?shù)，那么任何能最高效達(dá)成這個(gè)目的的手段，都會(huì)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(dòng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了我們的教育機(jī)構(gòu)。像OpenAI，Google，Anthropic這樣的公司，它們會(huì)選擇在什么時(shí)候向公眾，特別是學(xué)生，免費(fèi)開(kāi)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(gè)精心計(jì)算過(guò)的商業(yè)策略，卻也是對(duì)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(shí)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(wú)異于將一個(gè)饑餓的人鎖在一個(gè)堆滿垃圾食品的房間里，然后期望他能自覺(jué)地選擇健康飲食。我們正在一個(gè)最需要深度思考和知識(shí)內(nèi)化的環(huán)節(jié)，為他們提供了一個(gè)“一鍵完成”的選項(xiàng)。

這引出了一個(gè)核心問(wèn)題：如果使用AI的目的，僅僅是為了讓我們更有效率地度過(guò)那了無(wú)生趣、考完試第二天就會(huì)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(gè)性化學(xué)習(xí)的幻象，AI真的是理想的“一對(duì)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(guò)“個(gè)性化學(xué)習(xí)”徹底改變教育。它們宣稱，AI 可以成為每個(gè)學(xué)生的專屬家教，實(shí)現(xiàn)“一對(duì)一”的理想教學(xué)模式。

這個(gè)愿景的吸引力是巨大的。想象一下，一個(gè)永遠(yuǎn)耐心、知識(shí)淵博的導(dǎo)師，全天候?yàn)槟惴?wù)，根據(jù)你的進(jìn)度和理解能力定制教學(xué)內(nèi)容。這聽(tīng)起來(lái)確實(shí)是解決當(dāng)下教育困境——一個(gè)老師面對(duì)幾十個(gè)學(xué)生的“軍隊(duì)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(gè)老師呢？進(jìn)一步推演，最終的形態(tài)將是“AI 軍團(tuán)”對(duì)“學(xué)生軍團(tuán)”，每個(gè)人都擁有自己的完美導(dǎo)師。

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

我們不希望我們的工程師在一個(gè)完美無(wú)瑕的模擬環(huán)境中學(xué)習(xí)如何建造橋梁，因?yàn)檎鎸?shí)的世界充滿了混亂、意外和不完美。學(xué)習(xí)的過(guò)程，本身就包含了應(yīng)對(duì)混亂、解決未知問(wèn)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(huì)。

在所有關(guān)于AI將如何革新教育的喧囂中，我們很少聽(tīng)到那些科技公司問(wèn)一個(gè)最根本的問(wèn)題：“我們希望學(xué)生通過(guò) 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(cuò)誤的道路上。

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

教育是一個(gè)社會(huì)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(píng)價(jià)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(dòng)的探索過(guò)程。當(dāng)我們真正投入學(xué)習(xí)時(shí)，奇妙的事情會(huì)發(fā)生：我們被激勵(lì)去成為更好的自己，我們學(xué)會(huì)與他人協(xié)作，我們渴望為社會(huì)做出貢獻(xiàn)。

AI或許能夠完美地融入“教育”這個(gè)體系，幫助學(xué)生在游戲規(guī)則內(nèi)取得更好的成績(jī)。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(lè)觀。

3

從Google搜索到ChatGPT：危險(xiǎn)的“認(rèn)知外包”

讓我給你講一個(gè)真實(shí)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(gè)環(huán)節(jié)是為他們的產(chǎn)品或服務(wù)定價(jià)。我注意到，一位學(xué)生將她的商業(yè)模式定價(jià)為每月50美元。

我好奇地問(wèn)她：“你為什么會(huì)定這個(gè)價(jià)格？”

她的回答簡(jiǎn)單而直接：“因?yàn)镃hatGPT就是這么說(shuō)的?！?/p>

這個(gè)答案讓我背后一涼。有些人可能會(huì)說(shuō)，這和以前學(xué)生直接引用Google搜索到的第一個(gè)結(jié)果有什么區(qū)別嗎？孩子們以前會(huì)說(shuō)“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(shí)，它會(huì)為我們呈現(xiàn)一個(gè)信息的廣場(chǎng)，里面有來(lái)自不同網(wǎng)站、不同角度的多個(gè)信源。我們需要自己去瀏覽、比較、評(píng)判這些信息的可靠性，然后綜合出自己的結(jié)論。這個(gè)過(guò)程本身就是一次批判性思維的鍛煉。當(dāng)然，很多人會(huì)懶惰地只點(diǎn)擊第一個(gè)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(jià)”時(shí)，第一個(gè)結(jié)果來(lái)自BDC（加拿大商業(yè)發(fā)展銀行）一個(gè)非常權(quán)威的來(lái)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(jià)。它誤解了我的查詢意圖。

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

雖然ChatGPT有一些高級(jí)功能，比如你可以點(diǎn)擊文本中的引號(hào)來(lái)追溯某些信息的來(lái)源，但現(xiàn)實(shí)是殘酷的：如果人們?cè)贕oogle上連第二個(gè)搜索結(jié)果都懶得點(diǎn)開(kāi)，他們又怎么會(huì)去使用ChatGPT里那些隱藏的“高級(jí)用戶”功能呢？

更可能發(fā)生的情況是，用戶會(huì)滾動(dòng)到頁(yè)面底部，然后輸入一個(gè)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(huì)計(jì)師計(jì)算稅款。直接告訴我應(yīng)該定價(jià)多少錢。”

在這個(gè)過(guò)程中，幾乎沒(méi)有人會(huì)去閱讀介面底部那行不起眼的小字：“ChatGPT可能會(huì)犯錯(cuò)”。就像我們從來(lái)不讀軟件的“用戶服務(wù)條款”一樣。

接著，ChatGPT會(huì)生成一段完美的、符合你語(yǔ)言風(fēng)格的、極具說(shuō)服力的文本。在所有信息的簇?fù)硐?，人們的目光只?huì)聚焦在那個(gè)最核心、最直接的答案上——那個(gè)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(gè)數(shù)字的原始提示，可能僅僅是對(duì)業(yè)務(wù)的一句簡(jiǎn)單描述，沒(méi)有任何關(guān)于用戶背景、市場(chǎng)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(gè)心理學(xué)術(shù)語(yǔ)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(tái)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(gè)搜索結(jié)果時(shí)，我們也在做同樣的事情。但AI，特別是大型語(yǔ)言模型，將這種現(xiàn)象推向了一個(gè)新的、更危險(xiǎn)的層次。

在紐約大學(xué)，一位教授為了應(yīng)對(duì)學(xué)生濫用ChatGPT的情況，特意修改了他的評(píng)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(shuō)，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(gè)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(shí)，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(duì)寫作會(huì)有哪些影響？近日，一項(xiàng)對(duì)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(guò)度依賴人工智能工具，他們可能會(huì)獲得表面上的“流利”，但無(wú)法內(nèi)化知識(shí)或產(chǎn)生對(duì)知識(shí)的歸屬感。

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

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兒童的未來(lái)在教育

未來(lái)是一個(gè)需要?jiǎng)?chuàng)造力的時(shí)代

有沒(méi)有一種教育能讓孩子

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

有沒(méi)有一種教育能讓孩子

在老師陪伴下建立屬于自己文化的歸屬？

有沒(méi)有一種教育能讓老師

與孩子一起適應(yīng)未來(lái)社會(huì)發(fā)展的需要？

尋找有緣家庭，一起探尋適合兒童的教育