為什么越使用AI，越活得像個AI

生成式人工智能（AIGC）在重塑生產力的同時，也給高等教育領域帶來了顛覆性變革。然而，它所具有的“技術雙面性”很可能引發“流利但不真實”“道德偏見”“技術依賴”等問題，這將影響高等教育場景。

2023年初，全球多所高校陸續出臺政策禁止學生使用生成式AI，但越來越多的大學開始意識到生成式AI勢不可擋，單純地禁用無法真正解決問題。厘清生成式AI在教育與人才培養中的積極或消極效應，成為當下亟須探索的問題。

近日，由上海大學悉尼工商學院研究團隊開展的“人機對戰”系列研究，發現了生成式AI對學生創造力、批判性思維以及商業實踐等能力培養的“雙刃劍效應”。

“人機對戰”喜憂參半

這項研究招募了近193名學生，歷時半年，他們被分為“人+人”組、“人+AIGC”組。前者為3名學生，后者為2名學生以及為他們配備的生成式AI電腦。研究團隊分配給他們生成產品創意、商業分析報告等多類型任務，并對他們的完成效果進行長期對比分析，發現了以下結果：

第一，人機協作可以提高學生產生創新想法的數量，但也使其產生“自我貶損”的負效應。相比于“人+人”組，“人+AIGC”組在產生產品創意階段的優勢更明顯；而當學生初次使用生成式AI完成創意任務后，63%的個體對自己的創新表現給出較低的自我評價，這種“自我貶損”現象在“原創性”這一創造力維度上表現地尤為明顯。這一發現提醒我們“過度使用生成式AI可能導致學生創新效能的貶損。”

第二，生成式AI容易形成技術依賴危機，降低學生批判性思考能力。通過長期追蹤實驗發現，學生長期自發使用生成式AI導致其技術依賴普遍提升近10%以上。部分學生在完成學習任務中過度依賴生成式AI產生想法、提供解決方案以及做決策。在養成技術依賴后突然暴露在沒有生成式AI的任務環境中時，超過62%的學生出現了較明顯的無助、焦慮等負面情緒。

第三，長期使用生成式AI降低學生創新思維，原創力價值貶損。在追蹤實驗觀察下，學生長期使用生成式AI協作完成任務抑制了其發散性思維，并降低了他們在無AI輔助情境下的創新表現，平均得分降低了7%。

值得深思的是，與短期使用情景下創新“自我貶損”不同，學生長期使用生成式AI后對自身創新思維評價出現與現實不符的“自我夸大”。將近11%的學生甚至養成了“把作業拖到最后，利用AIGC短時間完成的不良習慣”。此外，生成式AI在內容生成方面的易獲取性導致抄襲行為頻發，進而引發了教育過程中原創力和創造力的價值貶損。

第四，使用生成式AI容易導致“創新同質化”加劇。研究團隊通過對人機交互日志進行文本分析發現：學生長期使用生成式AI后，相比于“人+人”組，“人+AIGC”組的產品創意和道德決策創新相似性分別提升11%和9%。由此可見，生成式AI的標準化模式忽略了個性化教育的本質。部分學生通過與生成式AI的同質化互動進而導致個體認知僵化，過度依賴AIGC的已有知識而忽視新的創造性知識，限制對其他可能性的探索。部分受訪學生反映：有些學生“活得像個AI，失去了尋找解決問題方法的能力”。

第五，長期使用生成式AI導致人際連接缺失。生成式AI協作系統，通過創造虛擬交流體驗，可能阻礙學生之間的人際互動，妨礙學生情感智力和同理心的發展。研究發現：在大學課堂中，當老師提出問題時，近22%的被訪學生會隨即將問題發給生成式AI并將其提供的答案作為小組討論的結果進行匯報。甚至出現了“小組作業不討論，學生們各自提問生成式AI”的情況。同時，部分不太會使用AIGC的學生，則由于意識到自己的技術能力不足而感到被邊緣化。

第六，生成式AI并未縮小學生之間的表現差異，而可能進一步加劇不平等。盡管《科學》發表的研究表明：在AIGC輔助下，常規工作中表現欠佳的個體可以通過該技術提升工作效率，進而降低人與人之間的效率差異。

然而，此次人機對比實驗顯示：由于利用AIGC的協作方式不同，不同學生間的表現差異較明顯。對于熟悉AIGC技術特性并具有主動學習意識的學生而言，這部分學生約占比31%，他們往往采用“先自己思考，后利用AIGC協助完善”模式，在保持獨立思考的同時又提升了回答質量。與之相反，接近45%的學生在缺乏深入思考的前提下，依賴AIGC首先給出邏輯框架甚至詳細步驟，往往會消磨自己的好奇心與思辨能力。

警惕被技術“異化”

面向未來，“AI+高等教育”將會加速融合。一方面，學生與智能技術持續交互過程中應保持個體主體性，警惕被技術“異化”；另一方面，人機協作時代，培養學生的人機協作能力，也是對高等教育人才培養所提出的新要求。

首先，生成式AI在教學與人才培養過程中存在任務邊界，高校須厘清其在每類任務中的積極或消極作用，合理地部署AIGC才能更好地發揮正向作用。例如，大學應當為教師提供生成式AI相關培訓，幫助不同學科教師探索發現“AI能夠幫助學生提升能力的積極任務邊界”，進而設計更多需要AIGC輔助完成的創新性作業，而不是AI可以獨立完成的任務，引導學生在保持獨立思考的同時進行理性使用，進而激活其在高校教學與人才培養的正能量。

其次，開設關于使用生成式AI的倫理道德課程體系。一方面，學校應當結合AIGC的技術特性與學術規范要求，重新定義生成式AI背景下的學術抄襲、學術不端等問題，優化技術查重機制，引導學生樹立正確的學術道德觀，防止其濫用生成式人工智能。另一方面，大學應該借鑒國家互聯網信息辦公室等發布的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，盡快制定符合本校需求的政策和指導規范，為師生提供清晰的使用規范指導。

最后，大學需要盡快建立“生成式AI+教育的觀測體系”，有組織地部署AIGC。AI推動高等教育變革已經是大勢所趨，其最高頻的應用場景就是教學科研與人才培養全過程。然而，各高校目前普遍缺少專業團隊用以觀測與調研“生成式AI的典型教育場景”，這很可能導致其在高教領域的實際應用與科學部署的不匹配，進而忽視該技術給教學與人才培養所帶來的負面效應。

（作者單位：上海大學，本研究受中國國家自然科學基金委項目支持<72072110; 72031004;72302140>，上海大學悉尼工商學院教師劉瀛浩，以及上海大學學生王一昕、張力允、解佳穎、李秋池、黃屹清、張霄語、趙玉麟、湯文清、陳依夢、陳沁玙、苗詩雨、李海佳、徐一婷、朱衍潤、莫蘭明芾參與了本項目研究。）