图源：Pixabay
撰文 | 李想俣
AI工具，已经渗透到无数中小学生的学习之中。这到底是好事，还是坏事？
生成式AI进入教育场景，人们最先看到的是效率。学生可以在一分钟内完成一道题目，甚至一篇作文。但更深层的问题正在出现：如果学习过程的认知劳动越来越多地交给AI，人还在“学习”吗？
有人为此深深担忧。6月19日，挪威首相斯特勒表示，该国将原则上全面禁止小学生使用生成式人工智能工具，并限制中学生使用此类工具，以防止对学习产生负面影响。这是AI出现以来，一国政府出台的关于中小学生AI使用最为严格的政策。
AI对学生的学习到底有什么影响？这不是一个容易回答的问题，但已经有研究者开始了实证探索。
香港大学经管学院吴延晖教授团队与斯德哥尔摩大学David Strömberg教授团队，近期在研究《生成式人工智能学习惩罚：中国中学的证据》中提出了“生成式AI学习惩罚”的问题[1]。这项暂时以预印本形式公开的研究发现，当学生越来越倾向于将作业和认知过程“外包”给AI，短期内或许能够更快完成学习任务，但长期来看认知能力、学习成绩可能持续下降，且影响并不会随着时间自然消失。
研究团队追踪了中国中部一座县城九所中学共26811名初高中生，长达30个月的学业表现。2022年9月至2025年6月期间，他们利用双重差分模型估计学生未使用AI情况下本应取得的成绩，并与真实观测结果比对。研究结论是，使用AI后日常作业成绩平均提升18%，用时缩短30%，但在六个月内月考成绩下降20%。负面影响在大约两年后体现得更充分，中、高考成绩可能分别下降多达24%和18%。此外，成绩损失在社科类学科、成绩处于前1/3的学生，以及男生身上更为突出。
“学习惩罚”主要发生在利用生成式AI帮助完成作业（“作业外包”）的学生身上。这部分学生占到81%，他们作业完成时间极短且分数很高。另外一些用户更像把AI当作导师，保留独立思考过程，完成作业时间与非AI用户相近，但学习损失幅度较小。
需要说明的是，这项研究本身存在局限，比如团队没能真正从2022年9月开始跟随式真实观测，而是采用问卷调查和信度分析结合的方式，回溯2024年初之前的情况。
在吴延晖看来，AI并非天然有害，也不是简单地禁止或“拥抱”即可解决的问题。真正需要思考的是：什么能力应该交给AI，什么能力必须由人类自己获得。摆在学校和教育者面前的，则是教师应如何引导学生使用AI，教育评价体系又该怎样适应AI时代。
吴延晖教授。图源：香港大学经管学院官网
围绕这些问题，《知识分子》对话了吴延晖教授。从AI改变学习方式，到教师角色的重塑；从认知能力，到探索能力与作为快乐的内驱力。吴延晖的思考，远远超出了教育技术本身，触及到一个更大的命题：当AI可以替代认识劳动时，人类应该保持什么能力？
《知识分子》：为什么会做“生成式AI学习惩罚”的研究？
吴延晖：其实我过去一直研究AI对企业的影响。以前在企业中，初级员工可以在工作中学习专业知识，成长为高级员工，获得更高收入。但AI出现后，很多初级工作可能会被替代。如果企业没有初级员工，就很难培养出未来的高级员工，出现知识断层。另一方面，如果初级员工依赖AI完成工作，也未必能成长为高级员工。
或许工作知识的创造，未必只能在企业中培养，也可以通过高校培养等其他方式。但中学教育承担的是培养人的基础能力。相比企业，我觉得中学教育面临的问题更加重要，所以后来开始做AI对中学教育影响的研究。
《知识分子》：为什么选择作业外包方式使用AI的学生中，成绩优异的学生受到的“学习惩罚”尤其严重？
吴延晖：看起来好学生受到的影响更明显，是因为考试真正拉开差距的，往往不是基础题，而是少数几道难题。基础比较差的学生，也都会做简单题，真正决定成绩差距的是需要深入思考的题目。过去，优秀学生能够自己解决这些难题；但当这些思考过程逐渐交给AI之后，他们原本最具优势的能力反而开始下降，所以学习惩罚表现得更加明显。
《知识分子》：教育心理学强调，努力本身就是学习的重要组成部分。当越来越多认知劳动交给AI以后，人真正失去的是什么？
吴延晖：我认为，人失去的可能是超越智能的东西。使用AI后，可能失去探索能力等元能力，同时失去了探索的快乐。人是有内驱力的，如果这种内驱力消失，一切都会变成机械地追求结果。所以真正严峻的问题，不是具体失去哪一种能力，而是失去了兴趣。
《知识分子》：AI让人的探索直接从起点到终点，但过程中的乐趣以及不是那么愉悦的东西，都一并失去了。
吴延晖：愉悦包括过程中的愉悦和事后的愉悦。以前我们看到一个社会现象，回家写一个数学模型，感觉是很快乐的事情，就像回家下盘棋一样。但现在这种快乐没有了，很多工作可以交给AI完成。
以香港大学为例，现在不用AI的学生应该接近0。但大家普遍的感受是使用AI以后，没有了过去的快乐。对于做学术的人来说，这是比较危险的。如果我们认为教育是以人为本的，那人类经验一定很重要。但AI正在不断挤压这种经验，在各个层面会反映出不同问题。
《知识分子》：生成式AI时代，我们是否需要重新定义“学习”？比如，一个学生能够借助AI很好地完成任务，但并不能真正掌握知识，这到底算不算学习？
吴延晖：如果只是从完成作业的角度来看，算是完成了。但如果从能力培养的角度来看，就不能算。进入社会后，你不会再去做学校里的作业，作业完成得再快也没有意义。
所以，AI究竟应该在什么阶段、以什么方式使用，可能要根据人的生命周期不同阶段来决定。现在包括挪威等一些国家，都在限制小学生使用AI，这可能也有一定道理的。
《知识分子》：为什么觉得挪威的做法有一定道理？
吴延晖：小学生还没有形成最基本的认知能力，而这些最基本的认知能力，是作为万物之灵的人类与其他物种最根本的区别，总是需要保存下来。但在社会上能否真正做到，是很大的问题。
这是欧洲的一种做法，他们没有像中国这样围绕考试建立起来的教育体系。我觉得中国将来未必会采取这么极端的方式，但各个学校可能会采取一些措施，引导学生对AI的使用。
中国教育目前最大的目标还是高考。我们走访了很多学校，大家普遍认为，现在最紧迫的任务还是如何利用AI帮助学生提高成绩。
《知识分子》：如果学生越来越依赖生成式AI完成作业，传统意义上学校布置作业的意义会在某种程度上被消解？
吴延晖：深圳有所学校已经在尝试用新的方式布置作业。让学生先利用AI预习，完成作业时要求完整写出所有解题步骤，这样对老师的要求更多，必须根据每个要点细致给分。
这种方式也许可以缓解AI带来的问题，作用到底有多大还不知道，但成本一定会很高。过去老师批改作业可以很快完成，现在不仅要判断学生有没有使用AI，还要判断学生是否真正掌握了知识，大大增加了老师的工作量。
我们在其他研究中也发现，这种摩擦转嫁成为人与机器之间的摩擦。现在老师不仅要管理学生，还要判断机器的产品，相当于在人与人关系的基础上，多出了管理人机关系，复杂性更高。
《知识分子》：基于AI对教育、学习、知识的影响，它是否会重新定义中考、高考等闭卷升学考试？
吴延晖：我觉得短期内比较难，因为高考是中国重要的人才选拔机制。高考制度运作了这么多年，证明它也许不是最好的，但在找不到更好替代方案的情况下，可能还会持续很多年。
AI出现后，虽然很多家长和教育者都认为应该改变现行教育制度，但很多学校当前最关心的还是如何利用AI提高中考、高考成绩。
《知识分子》：如果学生平时大量借助AI学习，但最终评价的“指挥棒”还是闭卷考试，这中间似乎存在矛盾。
吴延晖：这种学习方式和考察方式确实对不上。所以，我们论文里也讨论了一种未来可能的考试模式。
既然平时已经普遍使用AI，那么闭卷考试反而可能需要进一步增加。例如，家庭作业可以允许学生自由使用AI，甚至不再布置作业；但学生每天到学校后的第一件事，就是课堂测验，而且什么工具都不能使用，以此确保真正掌握知识。
还有另一种路径，就是完全放任学生自由使用AI。这也是欧洲目前比较担心的一种模式，欧洲虽然也有考试体制，但不像中国高考这么重要。有些人认为，在更自由的模式下，至少一部分学生的学习过程会很快乐，学习效果可能更好，因为现在AI明显表现出可以比很多老师教得好。
《知识分子》：在应用AI的大背景下，如果学校仍然采用答案正确率作为考核标准，那学习惩罚是不是不只AI带来的，也暴露了现行评价体系的问题？
吴延晖：它暴露了整个评价体系的不完整性。其实AI对科研的冲击也是一样，它同样暴露了科研评价体系的弊端。在AI出现后，大量低水平论文其实已经没有意义了。现在AI很容易完成过去80分水平的论文。因此，无论科研评价体系还是教育评价体系，都需要大幅转型。
高考也类似。如果AI已经能够完成很多依赖刷题形成的能力，而这些能力未来社会又不需要，那是不是应该把重点放到其他能力的培养上？我们认为，未来教育一方面要保护人的基本思维能力和认知能力。另一方面，也要更多培养与AI互补的能力，例如社交能力、判断能力、敢于表达自己观点的能力，以及开放式思维、批判性思维。
《知识分子》：也就是说，在生成式AI的时代，学生的学习方式与学校乃至国家对学习的整体评价方式，都需要同步做改变？
吴延晖：是的。学习方式最终还是由评价体系决定。经济学讲生产函数，最终看的是产出，教育也是一样。现在教育的生产函数，最后的产出就是考出高分数、进入好大学、找到好工作。这就涉及到整个社会评价体系的变化。
《知识分子》：您论文最后提出了一些应对建议。从推广的角度来看，未来可能会发展成怎样一种干预模式？
吴延晖：第一步，最重要的是让大家认识到，AI确实会影响人的认知能力。现在在中国，很多家庭把AI当作一种“安抚奶嘴”。这是属于年轻人的科技工具，如果家长不知道它可能带来这么大风险，就不会主动干预、继续让孩子使用。如果能让家长意识到可能的风险，或许会引起更多重视。
第二步是，在整个社会都有很强动机使用AI的情况下，如何真正用好AI是接下来教育系统和各国需要考虑的问题。我相信未来将会有很多引导人们使用AI的政策出台。
我们现在尝试构建一个新的教育生产函数。这个函数因为减少一点某种投入，就导致整体学习效果迅速崩塌，那样会变成“知识崩塌”，同样不可持续。
《知识分子》：在生成式AI时代，学校教育应该哪些最难被替代的能力？
吴延晖：香港大学新开设了一个新的本科项目，在某种意义上，这项教育改革就是为了实践性地回答你的问题。整个项目课程大致分成三部分，其中三分之一讲AI是如何运作的，包括数学、计算机编程、机器学习等内容，帮助学生建立掌握AI的基础。另外三分之一讲社会是如何运转的，依托商学院，主要讲经济学内容。最后三分之一的课程，则是告诉学生“人到底是什么”。其中大量增加了人文博雅教育的内容，比如学生是否能够欣赏《诗经》《荷马史诗》。这是为了保护人类欣赏美、创造快乐、理解人类文明的能力，希望学生与历史互动。
我们希望学生把理解“AI是怎么运作的”、“社会是怎么运转的”、“人到底是怎么回事”三种能力结合起来，这就是未来AI时代人类最重要的能力。
《知识分子》：所以，您更希望这项研究起到怎样的作用？
吴延晖：我们希望尽早向社会发出一个预警。首先，AI确实可能带来一些破坏，但人类并不是束手无策。
其次，我们应该更多为需求方考虑，而不仅仅关注供给方，不是一味发明更多新的AI工具，而是要看人们怎么选择、使用这些工具。如果单纯考虑应用、推广某种新工具，就可能出现以前教育扶贫、技术扶贫中的问题：成本很高，效果却并不明显。要思考如何低成本地应用。
最后，我们希望最理想的状态，是让AI承担常规性的工作，把重复劳动外包给AI，使人的注意力重新回到创造、思考和探索本身。但这能否成功，还取决于整个教育体系是否同步改革。
如果高考和社会评价依然不认可创造性、只认可分数，那AI的作用也接近无效。学生、学校和家长都不会真正投入到新的培养模式中，首先考虑的仍然是利用AI提分。这样一来，AI很容易演变成一场新的军备竞赛，这并不是我们希望看到的。
这背后是一系列彼此关联的社会问题。我认为AI对教育体系形成一定冲击是好事，希望它能够成为推动教育改革的一次契机。
注：本文提及的研究《生成式人工智能学习惩罚：中国中学的证据》，目前为预印本，《知识分子》援引其主要数据和结论，是希望引起对生成式AI学习影响的更多关注。我们在下方的参考文献给出了研究论文全文的链接。关于研究本身的数据与结论，以及生成式AI“学习惩罚”这个话题，大家有什么看法，欢迎留言评论。
参考文献：
[1]The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education, David Stromberg, Victor Lei,Yanhui Wu, June 2026,https://ssrn.com/abstract=6868618 orhttp://dx.doi.org/10.2139/ssrn.6868618