Loewenstein 有一個(gè)“信息缺口理論”，也被稱為“好奇心的倒 U 型曲線”。他提出好奇心是一種認(rèn)知上的匱乏感引起的不舒服。如果你所知甚少、甚至不知道自己不知道，就無(wú)從產(chǎn)生好奇；如果知道得太多，也就不再好奇。只有中間態(tài)，你意識(shí)到自己差一點(diǎn)點(diǎn)就弄懂某件事，于是心里癢癢，此時(shí)好奇心最強(qiáng)烈。

按照這個(gè)理論，AI 搜索是完全可以激發(fā)好奇心的。

無(wú)需精確的關(guān)鍵詞，AI 根據(jù)一句模糊描述就能搜到海量?jī)?nèi)容，提供那么多信息，總有一些是出乎你意料的，因此能避免倒 U 型曲線最右側(cè)的低好奇心區(qū)間。
AI 還有能力把內(nèi)容講得深入淺出，總有一些是你能看懂的，因此能避免倒 U 型曲線最左側(cè)的低好奇心區(qū)間。
所以，有 AI 搜索在，就總能讓你處在中間段好奇心爆棚的區(qū)域，不是嗎？

但事實(shí)遠(yuǎn)沒那么美好。我觀察孩子們和 AI 的互動(dòng)，發(fā)現(xiàn)有兩種 AI 傷害好奇心的形式。

一是知識(shí)的錯(cuò)覺：孩子們向 AI 提問、直接復(fù)制粘貼 AI 生成的答案。就算你用蘇格拉底導(dǎo)師式 的 AI，循循善誘向不直接回答問題而是提出更多問題，孩子也會(huì)把這些問題再次復(fù)制粘貼給 AI、用復(fù)讀機(jī)式問答一點(diǎn)點(diǎn)得到“答案”。
于是孩子能瞬間從不懂（倒 U 型曲線最左側(cè)）進(jìn)入到了以為自己全掌握（倒 U 型曲線最右側(cè)）的狀態(tài)，本該有好奇心的中間狀態(tài)被壓扁了。

怎么辦？強(qiáng)制。強(qiáng)制學(xué)生在問 AI 之前自己先猜一猜答案，強(qiáng)制學(xué)生拿到 AI 的回答后仔細(xì)閱讀消化再用自己的語(yǔ)言復(fù)述出來，用“先預(yù)測(cè)后反饋”和費(fèi)曼學(xué)習(xí)法讓學(xué)生更明顯地感受到信息的缺口。

另一個(gè)問題是認(rèn)知負(fù)荷超載：AI 實(shí)在太擅長(zhǎng)狂轟濫炸式地海量輸出了。很難責(zé)怪孩子們偷懶——他們已經(jīng)被 AI 生成的信息砸暈了，就算原本有好奇心也被干擾地不知所蹤。
快速閱讀、敏銳捕捉重要信息并扎進(jìn)去深入思考，AI 時(shí)代人機(jī)協(xié)作對(duì)這個(gè)技能的要求大幅提升，即便是成年人要達(dá)標(biāo)也不容易。

怎么辦？調(diào)教 AI 以降低難度，訓(xùn)練孩子們以提升能力。調(diào)教 AI 的方法包括限制它輸出的數(shù)量、要求按類別輸出、用表格對(duì)比輸出、用特別的句式輸出等等。訓(xùn)練孩子們的方法包括心態(tài)調(diào)整（不求全懂先抓一個(gè)要點(diǎn)）、輔助工具的使用（例如文本高亮插件）、同伴交流等等。

不讓知識(shí)的錯(cuò)覺壓扁好奇心、不讓超載的認(rèn)知負(fù)荷干擾好奇心。讓 AI 成為好奇心的禮物，還是得靠人類教師呀。