在当今数字化时代，关于 AI 读书、学习是否会导致大脑萎缩这一问题备受关注。一些人担忧，过度依赖 AI 可能使大脑变得懒惰，从而出现萎缩现象。然而，事实并非如此简单。AI 更多地是作为一种辅助工具，帮助我们更高效地获取信息和知识。当我们利用 AI 辅助学习时，实际上是在锻炼大脑的筛选、整合和创新能力。它激发了我们的思考，促使我们更深入地探索和理解所学内容。只要我们能合理运用 AI，将其与自身的思考相结合，就不会导致大脑萎缩，反而能提升学习效果和思维能力。

大模型推动的AI工具进入生活，最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，很多老师最快的反应是“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？

一、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，他们最忠实的一批用户，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组表现最优秀，几乎完胜。

但当进入最终考试，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%，但最终考试成绩与不用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，但最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

二、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，有时连最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

三、“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。

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；也像以前谷歌搜索最好用的时候，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，复制的内容其实是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。”

四、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？”

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？