去年夏天，我写了一篇《作业末日》，预言这样一个现实：AI 即将能完成绝大多数传统作业，作业将不再是有效的学习工具和评估手段。如今预言应验了，AI 能在大多数考试中拿高分。但出乎意料的是，这一切并没有带来多少改变——哪怕学生对 AI 的使用已经近乎普及。

八个月前美国的一项代表性调查发现，82% 的本科生和 72% 的 K12 学生曾用 AI 完成学业任务，普及速度快得惊人。用 AI 的学生里，56% 用它辅助写作作业，45% 用它完成其他类型的学业任务。调查也记录了 AI 的许多积极用法，这一点后面还会谈到；但现在，让我们先聚焦”AI 帮写作业”这件事。学生并不总把寻求 AI 帮助看作作弊（他们只是让 AI 帮自己解一道难题、搞定作文里难写的一段），但许多老师不这么看。

说清楚：AI 不是作弊的罪魁祸首。作弊之所以发生，是因为学业任务又难、赌注又大；而学业任务之所以又难又大，是因为学习并不总是好玩的，像分数这样的外部激励，常常是逼人学习的必要手段。人类极其擅长想方设法规避自己不想做的事，而一项新的重磅分析表明，大多数人都不喜欢动脑子。于是他们把一部分脑力劳动外包给了 AI。总的来说，我是支持把事情外包给 AI 的（这是我在 MasterClass 新课的主题），但教育不一样——用力本身就是目的。

这不是新问题。任何新技术的头一批用途里，总有帮写作业这一项。一项对罗格斯大学（Rutgers）数千名学生的研究发现，2008 年自己动手做作业的学生里，86% 的人考试成绩因此提高（看，作业是真的有用！）；但到了 2017 年，作业只对 45% 的学生有帮助。为什么？互联网崛起了。到 2017 年，大多数学生抄的是网上的答案，而不是自己做。

作业末日其实已经发生了，甚至可能在生成式 AI 之前就发生了。为什么更多人没把它当成紧急事件？我觉得跟两种错觉有关。

两种错觉

第一种错觉是”检测错觉”（The Detection Illusion）：老师们相信自己仍能轻松发现 AI 的使用，从而阻止它混进学业任务里。这种错觉让教育者继续依赖过时的评估方法，笃信自己能认出 AI 生成的文字，而实际上，技术的进步早已远超我们稳定识别它的能力：

• 没有任何专用 AI 检测器能在不冒误判风险、不怕多轮提示改写的前提下高精度识别 AI 写作，连水印也帮不上多少忙。
• 人也识别不好 AI 写作。顶级语言学期刊的编辑们识别不了，老师们也识别不了（虽然他们自以为能——这正是错觉本身）。简单的 AI 写作也许还有迹可循（“delve”都快成梗了），但用简单的提示词改写一下，就能轻易掩盖 AI 写作的腔调。事实上，精心调过的 AI 文字被读者判定为”比人写得更像人”。
• 不能靠 AI 来检测 AI 写作（虽然总有人在试）。被问到一篇人写的文字是不是 AI 写的，GPT-4 有 95% 的概率会答错。

想保住旧作业形式，还是有办法的。老师可以回归课堂写作，让学生在课堂上当场展示能力，或者用密切监督的其他办法抑制 AI 作弊。但对绝大多数老师来说，这意味着还没开始的调整和改变。迄今为止，几乎没有老师在”AI 检测幻象”破灭之后，真正改变了自己的教学与评估方式。

当老师们在”检测错觉”里打转时，学生面对的是另一种错觉：虚假的知识感（Illusory Knowledge）。他们并没有意识到，找 AI 帮忙写作业正在侵蚀自己的学习。毕竟 AI 给出的建议和答案帮他们解出了题，这种流畅感很容易被误认为掌握。罗格斯研究的研究者写道：“没有理由相信学生们意识到了自己的作业策略正在拉低考试分数……他们凭常识推断：凡是能提高作业成绩的学习策略，一定也能提高考试成绩。”

同样的事正在 AI 身上重演。宾大（Penn）的几位同事在土耳其的一所高中做了一项实验：一部分学生可以用 GPT-4 帮写作业，有的用标准 ChatGPT 界面（不做提示工程），有的用带家教提示词的 ChatGPT。学生们的作业分数飙升，但用没提示词的标准 ChatGPT 帮写作业，像拐杖一样削弱了学习。学生自以为从 ChatGPT 那儿学到了很多，实际学到的更少——期末考试成绩低了 17%。

尽管如此，我前面引用的调查还发现，59% 的老师认为 AI 对学习是利好，我觉得他们没错。用 AI 当拐杖会伤学习，但更讲究的用法是另一回事。土耳其那项研究的信号就在这里：给学生一个带基础家教提示词的 GPT，而不是让他们自己裸用 ChatGPT，作业分数照样上去，期末考试成绩却没有被拉低。再加上斯坦福一门超大规模编程课上的研究：用 ChatGPT 的学生考试成绩不降反升。

当然，学生用 AI 远不止写作业。他们用它理解复杂概念、头脑风暴、唤醒知识、创造新的创意作品、获得反馈和建议，还有很多很多。只盯着作业和它滋生的错觉不放，会让我们错失真正的进展。

鼓励思考，而不是替代思考

要取得进展，得让老师成为 AI 使用过程的中心，而不是把 AI 丢给学生（或者丢给那些梦想用 AI 取代老师的人）。我们知道，近四分之三的老师已经在工作中用 AI，但我们才刚刚开始搞清楚老师用 AI 的最佳方式。一项近期的老师深度质性研究发现，既用 AI 做产出（出练习卷、出测验题）又用 AI 做输入（帮我想想《了不起的盖茨比》到底好在哪、给我几种讲正负数的方法）的老师，比只拿 AI 做产出的老师收获更大。这指明了一条有用的路：把 AI 当作共智（co-intelligence），帮人类更好地思考。

学生身上的用法也在往同一个方向走：用 AI 逼自己思考，而不是拿它当拐杖。比如我们发布了一批提示词，全部采用免费的 Creative Commons 许可，老师可以拿去直接用，也可以按自己的课堂改造（这里有其中一个提示词——“模拟器”提示词的深度讲解）。这类提示词的设计就是要戳破”虚假的知识感”，逼学生直面自己知道什么、不知道什么。很多教育者也在设计类似的练习。这样一来，我们就能用上 AI 在教学上最动人的优势：它能按每个人的水平定制学习体验，而且普及程度是过去任何教育技术都达不到的。

AI 融入教育不是未来的可能，而是今天的现实。这场转变要求的不是被动接受，也不是徒劳抵抗，而是从根本上重新想象我们如何教、如何学、如何评估知识。随着 AI 成为教育图景的一部分，我们的焦点必须进化：目标不是斗赢 AI，也不是假装它不存在，而是驾驭它的潜力放大教育、管住它的副作用。问题现在不再是 AI 会不会改变教育，而是我们如何塑造这种改变，为所有人创造一个更有效、更公平、更能激发投入的学习环境。