AI如何把xch转到imtoken依赖”困境
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DeepSeek等人工智能应用的相继推出,重塑了网络信息的传输和接收方式。对于大学生而言,生成式人工智能可以激发他们的思维想象、拓展知识边界。不过,部分学生则因为惰性驱使而陷入了AI依赖的困境,从而丧失了独立思考的习惯和能力。
去年,南京农业大学和浙江大学的两位老师对来自13所高校的3000多名大学生进行了调研。结果显示,本科生使用生成式AI辅助学习的频率较高,其中“有时使用”“经常使用”和“总是使用”的占比分别为32.92%、40.49%和12.29%;有三四成的本科生表示自己会直接复制AI生成的内容。这一情况在笔者的课程中也时有上演,所以我会采取一些应对措施,比如组织无手机状态下的随堂测验答题,或者要求学生提交附带摘录页码的读书笔记等。
在研究生群体中,AI依赖的问题更为突出。不少研究生利用生成式人工智能一键生成论文,这些论文的最大特点就是出现许多“假大空的车轱辘话”,还时常出现无中生有、张冠李戴的错误。更严重的是,过度依赖AI工具极易引发学术不端和学术造假等问题,比如,学生利用AI伪造实验数据或图片,或者直接使用AI生成虚假文献。需要指出的是,当学生依赖AI直接生成论文时,他们实际上跳过了搜集资料、整理思路、逻辑论证等关键研究步骤。这些步骤正是培养批判性思维和解决问题能力的重要途径。
那么,应该如何引导大学生处理与AI技术的关系呢?在人工智能技术发展中,智能机器作为人类“镜子”与“他者”的角色正在不断凸显。作为“镜子”,智能机器帮助人类内窥到深层的认知规律,也在一些侧面反映着现实世界,映照出人类的局限。因此,大学生在使用AI时,应该将其视为一面用来参照的“镜子”,而不是对其过度依赖或完全拒绝尝试。
智能技术是对人类社会的模仿,是以人类的语料、语气和情感为学习对象的。它的言行,也在一定程度上反映了人类的价值观与知识体系。因此,大学生在使用AI时应该把“它”当成伙伴、朋友或同学,而不是当作一个可以直接“代劳”的员工。大学生可以尝试在与机器的对话及观点交锋中,拓展自身的灵感和思路,找到那些具有新意的选题和理论资源。例如,在撰写学术论文时,学生可以通过与生成式人工智能的多轮对话,搭建自己的论文框架,还可以利用其润色功能检查文章的病句和错别字等。
另一方面,人工智能的发展,可以使人们不断反思自身在认知能力上的局限,并通过技术进行补充和增强。比如,当生成式人工智能给学生推荐一些跨学科的理论时,学生应该马上去找到这些理论的原著进行“补遗式”阅读,而不是不假思索地直接拿过来使用;当智能技术给作业或论文进行润色后,学生应该认真比对两者之间的差别,从而更好地提高自身的写作逻辑能力和语言规范性。人工智能可以反衬出人们的自身问题和局限,正如自动驾驶汽车严格遵守交通规则的“谨慎”,其实也是不少司机反思自己驾驶行为的“镜子”。
除此之外,大学生群体在使用人工智能时,也要弄清楚它擅长做什么以及不擅长做什么。智能技术可以帮助学生处理海量数据、识别复杂模式以及完成精确性的重复任务,但它不擅长处理涉及人类情感、创造性思维以及那些需要与人打交道的工作。以笔者讲授的融合新闻学课程为例,机器新闻写作更擅长“产出”一些带有固定模板和范式的报道,而不能替代特稿、非虚构写作等文体的深度报道。只有充分了解各自所长,大学生才能正确处理好与AI的关系。
对此,高校老师理应在课堂中有意识地培养学生的人工智能素养,帮助他们妥善处理相关的技术伦理问题。不同学科和学段对AI工具的依赖程度应当有所区别,高校还需推出精细化举措,为不同学生划定AI使用的合理边界。高校要引导学生清楚认识到:在基础知识的记忆和理解阶段,过度依赖AI可能会阻碍认知结构的建立;而在综合应用和创新环节,AI则可能提供有价值的视角和参考。不过,无论人工智能技术如何发展,都不能忘记教育的根本使命:唤醒学生的自觉,启迪他们的智慧,培养他们独立思考和解决问题的能力。
(黄骏,作者系中南民族大学文学与新闻传播学院副教授、博士生导师)
来源:中国青年报 2025年10月17日 05版