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从中小学校园到大学课堂 ，从作业辅导到论文写作 ，AI正在大面积嵌入青年的学习和生活，青年一代正成为与AI共生的一代 。但一些问题也随之浮现：AI究竟应该怎么用？尽可能提升效率 、正确率的技术逻辑 ，是否一定适用于教育？当一切变得毫不费力 ，那些成长所必需的“费力 ”去了哪里？
被压缩的思考与遐想
使用AI作为工具来辅助学业，是青年使用AI的一大主要原因 。其中最为常见的 ，是以ChatGPT 、DeepSeek、豆包等为代表的对话式聊天机器人来完成解题 、写作等任务。目前 ，这些大模型的能力已经足以完成博士级别的复杂学术任务 。与此同时，一些模型还支持深度思考模式，可详细披露AI推理的全过程 ，或是在回答中提供参考文献等信息来源 ，这些都有助于提高AI输出内容的透明度和可信度，让青年对它日益信赖 。
如今 ，许多青年遇到问题的第一反应 ，变成了打开某个对话框 、输入问题、等待答案。这背后实际上是大规模的“认知外包”，即将思考的过程外放给机器完成 。
对于算法而言 ，大模型回答的速度当然越快越好 ，沉默是可以被优化的对象 。但对于人类而言，沉默非但不冗余、反而十分宝贵——那是思考的时间 、是大脑在调用已有知识 、建立逻辑关联的过程。有个概念叫“认知摩擦 ” ，指的是人在思维或行动中遇到的阻力或压力。在教育中 ，适度的认知摩擦，比如一道需要重新组织知识才能解出的难题、一个需要查找资料才能理解的陌生概念 、一篇需要大量调用想象力才能写出的作文 ，会迫使学生调用自身认知能力 、尝试不同策略、从错误中学习 。
相反 ，当“问 ”成为一种习惯 、正确答辩变得唾手可得，青年的认知体验也变得越来越“平坦”和“光滑 ” 。这就如同一个孩子直接学会了走路，但不曾体验意外跌倒 、哭泣、重新咬牙站起来的过程。
但跌倒和哭泣对于人的成长至关重要 。失败不仅是通往成功的必经之路 ，它本身就是一种独立的教育——它教会人们如何与不确定性共处 、如何在沮丧中重新振作 、如何接受不完美并继续前行 。如果学生不再经历解不出题的焦躁、写不出作文的卡顿 、调不通代码的崩溃 ，他同时也会失去在失败中学习坚持 、调试和自我对话的机会。
值得一提的是，这种毫不费力的交互不仅影响“解题式 ”的学习任务 ，也影响人文学科 。一些AI交互正在让文学和艺术的抽象变得可见——例如 ，用几秒钟时间，即可将朱自清《背影》中“父亲买橘子”“笨拙攀爬月台 ”等场景进行图片生成 ，将杜甫《石壕吏》中安史之乱的场景进行电影级复刻 ，将鲁迅的《狂人日记》凝练为3分钟AI解说 。这些智能化的学习材料或许有助于理解和记背，但也让文学阅读中那些幽微而深邃的想象被轻易“代劳 ”了。在审美体验中 ，模糊和留白恰恰是遐想的来源 。过去 ，我们可以用一整节课来玩味王维“人闲桂花落，夜静春山空”的意境 ，体会什么叫“天人合一、物我两忘 ” 。如今 ，当我们的眼睛下意识地被那些栩栩如生的AI画面吸引、当我们在翻开书本前就听完了AI解说，遐想的空间或许也被夷平了。
这里浮现出一个悖论：AI让抽象变得可见 、让知识更易获取，本意是降低理解门槛 、辅助知识记忆；但当它过于彻底地消除模糊性 ，学生反而失去了在不确定中创造意义的机会 ，失去了那个独属于自己的哈姆雷特 。
或许，还有一个更本质的问题是：随着AI大量普及 ，在未来的教育中 ，记背将不再是重点 。因此，比起怎么用AI答题、怎么用AI绘图 ，未来真正的问题恰恰是如何激发那些不需要正确答案的遐想 ，以及如何在工具过载 、答案过载的情况下学会辨别 、批判和反省。
被代理的倾听与陪伴
AI提供的除了答案，还可以是情绪价值。除了用来学习 ，许多青年也开始与AI谈心 。
大量研究显示 ，情感也是一种“智能 ”，且在青年成长过程中至关
