圖源：Pixabay

撰文 | 李想俁

AI工具，已經滲透到無數中小學生的學習之中。這到底是好事，還是壞事？

生成式AI進入教育場景，人們最先看到的是效率。學生可以在一分鐘內完成一道題目，甚至一篇作文。但更深層的問題正在出現：如果學習過程的認知勞動越來越多地交給AI，人還在“學習”嗎？

有人爲此深深擔憂。6月19日，挪威首相斯特勒表示，該國將原則上全面禁止小學生使用生成式人工智能工具，並限制中學生使用此類工具，以防止對學習產生負面影響。這是AI出現以來，一國政府出臺的關於中小學生AI使用最爲嚴格的政策。

AI對學生的學習到底有什麼影響？這不是一個容易回答的問題，但已經有研究者開始了實證探索。

香港大學經管學院吳延暉教授團隊與斯德哥爾摩大學David Strömberg教授團隊，近期在研究《生成式人工智能學習懲罰：中國中學的證據》中提出了“生成式AI學習懲罰”的問題[1] 。這項暫時以預印本形式公開的研究發現，當學生越來越傾向於將作業和認知過程“外包”給AI，短期內或許能夠更快完成學習任務，但長期來看認知能力、學習成績可能持續下降，且影響並不會隨着時間自然消失。

研究團隊追蹤了中國中部一座縣城九所中學共26811名初高中生，長達30個月的學業表現。2022年9月至2025年6月期間，他們利用雙重差分模型估計學生未使用AI情況下本應取得的成績，並與真實觀測結果比對。研究結論是，使用AI後日常作業成績平均提升18%，用時縮短30%，但在六個月內月考成績下降20%。負面影響在大約兩年後體現得更充分，中、高考成績可能分別下降多達24%和18%。此外，成績損失在社科類學科、成績處於前1/3的學生，以及男生身上更爲突出。

“學習懲罰”主要發生在利用生成式AI幫助完成作業（“作業外包”）的學生身上。這部分學生佔到81%，他們作業完成時間極短且分數很高。另外一些用戶更像把AI當作導師，保留獨立思考過程，完成作業時間與非AI用戶相近，但學習損失幅度較小。

需要說明的是，這項研究本身存在侷限，比如團隊沒能真正從2022年9月開始跟隨式真實觀測，而是採用問卷調查和信度分析結合的方式，回溯2024年初之前的情況。

在吳延暉看來，AI並非天然有害，也不是簡單地禁止或“擁抱”即可解決的問題。真正需要思考的是：什麼能力應該交給AI，什麼能力必須由人類自己獲得。擺在學校和教育者面前的，則是教師應如何引導學生使用AI，教育評價體系又該怎樣適應AI時代。

吳延暉教授。圖源：香港大學經管學院官網

圍繞這些問題，《知識分子》對話了吳延暉教授。從AI改變學習方式，到教師角色的重塑；從認知能力，到探索能力與作爲快樂的內驅力。吳延暉的思考，遠遠超出了教育技術本身，觸及到一個更大的命題：當AI可以替代認識勞動時，人類應該保持什麼能力？

AI可能讓人失去探索興趣與學術品味

《知識分子》：爲什麼會做“生成式AI學習懲罰”的研究？

吳延暉：其實我過去一直研究AI對企業的影響。以前在企業中，初級員工可以在工作中學習專業知識，成長爲高級員工，獲得更高收入。但AI出現後，很多初級工作可能會被替代。如果企業沒有初級員工，就很難培養出未來的高級員工，出現知識斷層。另一方面，如果初級員工依賴AI完成工作，也未必能成長爲高級員工。

或許工作知識的創造，未必只能在企業中培養，也可以通過高校培養等其他方式。但中學教育承擔的是培養人的基礎能力。相比企業，我覺得中學教育面臨的問題更加重要，所以後來開始做AI對中學教育影響的研究。

《知識分子》：爲什麼選擇作業外包方式使用AI的學生中，成績優異的學生受到的“學習懲罰”尤其嚴重？

吳延暉：看起來好學生受到的影響更明顯，是因爲考試真正拉開差距的，往往不是基礎題，而是少數幾道難題。基礎比較差的學生，也都會做簡單題，真正決定成績差距的是需要深入思考的題目。過去，優秀學生能夠自己解決這些難題；但當這些思考過程逐漸交給AI之後，他們原本最具優勢的能力反而開始下降，所以學習懲罰表現得更加明顯。

《知識分子》：教育心理學強調，努力本身就是學習的重要組成部分。當越來越多認知勞動交給AI以後，人真正失去的是什麼？

吳延暉：我認爲，人失去的可能是超越智能的東西。使用AI後，可能失去探索能力等元能力，同時失去了探索的快樂。人是有內驅力的，如果這種內驅力消失，一切都會變成機械地追求結果。所以真正嚴峻的問題，不是具體失去哪一種能力，而是失去了興趣。

《知識分子》：AI讓人的探索直接從起點到終點，但過程中的樂趣以及不是那麼愉悅的東西，都一併失去了。

吳延暉：愉悅包括過程中的愉悅和事後的愉悅。以前我們看到一個社會現象，回家寫一個數學模型，感覺是很快樂的事情，就像回家下盤棋一樣。但現在這種快樂沒有了，很多工作可以交給AI完成。

以香港大學爲例，現在不用AI的學生應該接近0。但大家普遍的感受是使用AI以後，沒有了過去的快樂。對於做學術的人來說，這是比較危險的。如果我們認爲教育是以人爲本的，那人類經驗一定很重要。但AI正在不斷擠壓這種經驗，在各個層面會反映出不同問題。

AI時代，重新定義“學習”

《知識分子》：生成式AI時代，我們是否需要重新定義“學習”？比如，一個學生能夠藉助AI很好地完成任務，但並不能真正掌握知識，這到底算不算學習？

吳延暉：如果只是從完成作業的角度來看，算是完成了。但如果從能力培養的角度來看，就不能算。進入社會後，你不會再去做學校裏的作業，作業完成得再快也沒有意義。

所以，AI究竟應該在什麼階段、以什麼方式使用，可能要根據人的生命週期不同階段來決定。現在包括挪威等一些國家，都在限制小學生使用AI，這可能也有一定道理的。

《知識分子》：爲什麼覺得挪威的做法有一定道理？

吳延暉：小學生還沒有形成最基本的認知能力，而這些最基本的認知能力，是作爲萬物之靈的人類與其他物種最根本的區別，總是需要保存下來。但在社會上能否真正做到，是很大的問題。

這是歐洲的一種做法，他們沒有像中國這樣圍繞考試建立起來的教育體系。我覺得中國將來未必會採取這麼極端的方式，但各個學校可能會採取一些措施，引導學生對AI的使用。

中國教育目前最大的目標還是高考。我們走訪了很多學校，大家普遍認爲，現在最緊迫的任務還是如何利用AI幫助學生提高成績。

《知識分子》：如果學生越來越依賴生成式AI完成作業，傳統意義上學校佈置作業的意義會在某種程度上被消解？

吳延暉：深圳有所學校已經在嘗試用新的方式佈置作業。讓學生先利用AI預習，完成作業時要求完整寫出所有解題步驟，這樣對老師的要求更多，必須根據每個要點細緻給分。

這種方式也許可以緩解AI帶來的問題，作用到底有多大還不知道，但成本一定會很高。過去老師批改作業可以很快完成，現在不僅要判斷學生有沒有使用AI，還要判斷學生是否真正掌握了知識，大大增加了老師的工作量。

我們在其他研究中也發現，這種摩擦轉嫁成爲人與機器之間的摩擦。現在老師不僅要管理學生，還要判斷機器的產品，相當於在人與人關係的基礎上，多出了管理人機關係，複雜性更高。

生成式AI，會重新定義考試嗎？

《知識分子》：基於AI對教育、學習、知識的影響，它是否會重新定義中考、高考等閉卷升學考試？

吳延暉：我覺得短期內比較難，因爲高考是中國重要的人才選拔機制。高考制度運作了這麼多年，證明它也許不是最好的，但在找不到更好替代方案的情況下，可能還會持續很多年。

AI出現後，雖然很多家長和教育者都認爲應該改變現行教育制度，但很多學校當前最關心的還是如何利用AI提高中考、高考成績。

《知識分子》：如果學生平時大量藉助AI學習，但最終評價的“指揮棒”還是閉卷考試，這中間似乎存在矛盾。

吳延暉：這種學習方式和考察方式確實對不上。所以，我們論文裏也討論了一種未來可能的考試模式。

既然平時已經普遍使用AI，那麼閉卷考試反而可能需要進一步增加。例如，家庭作業可以允許學生自由使用AI，甚至不再佈置作業；但學生每天到學校後的第一件事，就是課堂測驗，而且什麼工具都不能使用，以此確保真正掌握知識。

還有另一種路徑，就是完全放任學生自由使用AI。這也是歐洲目前比較擔心的一種模式，歐洲雖然也有考試體制，但不像中國高考這麼重要。有些人認爲，在更自由的模式下，至少一部分學生的學習過程會很快樂，學習效果可能更好，因爲現在AI明顯表現出可以比很多老師教得好。

教育評價體系應該同步改變

《知識分子》：在應用AI的大背景下，如果學校仍然採用答案正確率作爲考覈標準，那學習懲罰是不是不只AI帶來的，也暴露了現行評價體系的問題？

吳延暉：它暴露了整個評價體系的不完整性。其實AI對科研的衝擊也是一樣，它同樣暴露了科研評價體系的弊端。在AI出現後，大量低水平論文其實已經沒有意義了。現在AI很容易完成過去80分水平的論文。因此，無論科研評價體系還是教育評價體系，都需要大幅轉型。

高考也類似。如果AI已經能夠完成很多依賴刷題形成的能力，而這些能力未來社會又不需要，那是不是應該把重點放到其他能力的培養上？我們認爲，未來教育一方面要保護人的基本思維能力和認知能力。另一方面，也要更多培養與AI互補的能力，例如社交能力、判斷能力、敢於表達自己觀點的能力，以及開放式思維、批判性思維。

《知識分子》：也就是說，在生成式AI的時代，學生的學習方式與學校乃至國家對學習的整體評價方式，都需要同步做改變？

吳延暉：是的。學習方式最終還是由評價體系決定。經濟學講生產函數，最終看的是產出，教育也是一樣。現在教育的生產函數，最後的產出就是考出高分數、進入好大學、找到好工作。這就涉及到整個社會評價體系的變化。

《知識分子》：您論文最後提出了一些應對建議。從推廣的角度來看，未來可能會發展成怎樣一種干預模式？

吳延暉：第一步，最重要的是讓大家認識到，AI確實會影響人的認知能力。現在在中國，很多家庭把AI當作一種“安撫奶嘴”。這是屬於年輕人的科技工具，如果家長不知道它可能帶來這麼大風險，就不會主動干預、繼續讓孩子使用。如果能讓家長意識到可能的風險，或許會引起更多重視。

第二步是，在整個社會都有很強動機使用AI的情況下，如何真正用好AI是接下來教育系統和各國需要考慮的問題。我相信未來將會有很多引導人們使用AI的政策出臺。

我們現在嘗試構建一個新的教育生產函數。這個函數因爲減少一點某種投入，就導致整體學習效果迅速崩塌，那樣會變成“知識崩塌”，同樣不可持續。

人類要善於提問，敢於拒絕AI

《知識分子》：在生成式AI時代，學校教育應該哪些最難被替代的能力？

吳延暉：香港大學新開設了一個新的本科項目，在某種意義上，這項教育改革就是爲了實踐性地回答你的問題。整個項目課程大致分成三部分，其中三分之一講AI是如何運作的，包括數學、計算機編程、機器學習等內容，幫助學生建立掌握AI的基礎。另外三分之一講社會是如何運轉的，依託商學院，主要講經濟學內容。最後三分之一的課程，則是告訴學生“人到底是什麼”。其中大量增加了人文博雅教育的內容，比如學生是否能夠欣賞《詩經》《荷馬史詩》。這是爲了保護人類欣賞美、創造快樂、理解人類文明的能力，希望學生與歷史互動。

我們希望學生把理解“AI是怎麼運作的”、“社會是怎麼運轉的”、“人到底是怎麼回事”三種能力結合起來，這就是未來AI時代人類最重要的能力。

《知識分子》：所以，您更希望這項研究起到怎樣的作用？

吳延暉：我們希望儘早向社會發出一個預警。首先，AI確實可能帶來一些破壞，但人類並不是束手無策。

其次，我們應該更多爲需求方考慮，而不僅僅關注供給方，不是一味發明更多新的AI工具，而是要看人們怎麼選擇、使用這些工具。如果單純考慮應用、推廣某種新工具，就可能出現以前教育扶貧、技術扶貧中的問題：成本很高，效果卻並不明顯。要思考如何低成本地應用。

最後，我們希望最理想的狀態，是讓AI承擔常規性的工作，把重複勞動外包給AI，使人的注意力重新回到創造、思考和探索本身。但這能否成功，還取決於整個教育體系是否同步改革。

如果高考和社會評價依然不認可創造性、只認可分數，那AI的作用也接近無效。學生、學校和家長都不會真正投入到新的培養模式中，首先考慮的仍然是利用AI提分。這樣一來，AI很容易演變成一場新的軍備競賽，這並不是我們希望看到的。

這背後是一系列彼此關聯的社會問題。我認爲AI對教育體系形成一定衝擊是好事，希望它能夠成爲推動教育改革的一次契機。

注：本文提及的研究《生成式人工智能學習懲罰：中國中學的證據》，目前爲預印本，《知識分子》援引其主要數據和結論，是希望引起對生成式AI學習影響的更多關注。我們在下方的參考文獻給出了研究論文全文的鏈接。關於研究本身的數據與結論，以及生成式AI“學習懲罰”這個話題，大家有什麼看法，歡迎留言評論。

參考文獻：

[1] The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education, David Stromberg, Victor Lei, Yanhui Wu, June 2026,https://ssrn.com/abstract=6868618or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.6868618