许多高校在忽视AI问题后，正仓促地将其全面融入本科课程，希望保障学生的未来就业。然而，这种做法可能适得其反，因为过度依赖AI会削弱学生未来最需具备的创造性思维、批判性分析和学习能力。正确的路径应是先帮助学生打下坚实的认知和学科基础，培养他们提出深刻问题的能力，然后在教育后期有选择地引入AI工具，从而确保学生能真正驾驭技术，而非被其认知能力所取代。
高校的错误转向：仓促拥抱AI
在人工智能崛起之后，许多大学正从无所作为转向过度反应。各大高校纷纷推出计划，要将AI教育嵌入到每一个本科课程中，声称这是为了让毕业生“面向未来”。
然而，这种急于求成的策略是基于对技术的草率和不充分理解。
根据现有证据，未来毕业生在人工智能时代最需要的技能——创造性思维、学习新事物的能力、灵活的分析模式——恰恰是那些在教育过程中插入人工智能后可能被削弱的技能。
在进行全面改革之前，高等教育需要回答两个基本问题：
- 在自动化世界中，学生需要哪些能力才能茁壮成长？
- 将AI融入教育真的能培养这些能力吗？
未来真正需要的能力
在一个由AI驱动的世界里，最关键的技能可能恰恰是人文科学长期以来所培养的那些能力。学生必须能够：
- 向AI提出有深度的问题。
- 批判性地分析其生成的回答。
- 识别潜在的弱点或不准确之处。
- 将新信息与现有知识体系整合。
当常规的认知任务被自动化后，人类独特的创造性思维变得更加重要。学生需要构想新的解决方案、建立意想不到的联系。而这一切的核心，是学会如何提出一个好问题。
一个好问题源于深厚的背景知识。例如，神经科学家通过提出“大脑‘喜欢’某物和‘想要’某物之间有区别吗？”这个问题，彻底改变了我们对成瘾的理解。这个问题看似简单，但它建立在对心理学、多巴胺动力学以及相关研究困境的深刻理解之上。
创新正是这样发生的。学者们只有在耐心地努力掌握其学科的技能和知识后，才能实现学术突破。有经验的专业人士能善用AI，是因为他们早已完成了知识积累，这为他们提供了提出新研究问题的灵感。
AI侵蚀认知能力：来自研究的警示
越来越多的研究表明，过早、过度地使用AI并不能培养上述关键能力，反而可能有害。
麻省理工学院（MIT）的一项研究发现，使用ChatGPT辅助写作的学生表现出：
- 认知水平下降： 他们写出的文章模糊不清、逻辑不佳。
- 大脑活动最低： 脑电图（EEG）显示，他们的大脑活跃度远低于其他组。
- 思维懒惰： 随着时间推移，他们倾向于简单地从其他来源复制和粘贴内容。
研究作者总结道：“虽然大型语言模型提供了即时的便利，但我们的研究结果凸显了潜在的认知成本。”
即使是一些技术倡导者也对教育技术过往的失败记录表示担忧。将笔记本电脑引入学校并未带来承诺的学术效益，反而学生成绩和大学预备水平降至历史低点。当你允许机器为你总结、构思和写作时，你并没有在学习如何阅读、思考或写作。
正确的教育路径：先打基础，再用工具
将AI嵌入课程的每一个维度是错误的。更负责任的做法是，在学生建立了坚实的认知能力和学科知识基础之后，再教授他们AI技能。
第一阶段：大学前两到三年
- 核心任务是发展心智，让学生钻研复杂的文本。
- 学习如何提炼见解，并用清晰的文字组织起来。
- 吸收所选学科的关键思想和方法。
- 通过课堂讨论和深度学习，学生将获得驾驭AI世界的关键钥匙：提出一个好问题。
第二阶段：大学最后一年或两年
- 在学生打下坚实基础后，可以将AI工具整合到课程中，用于高级项目。
- 此时，学生已具备必要的技能，能够使用工具，而不是被工具使用。
大学的责任不是预测技术如何演变，而是赋予年轻人深厚的知识和灵活的智慧，让他们在不断变化的世界中茁壮成长。