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作者 | 清晖当地时间 9 月 24 日上午 ，中美两国元首在白宫举行会谈 。人工智能成为双方谈及的议题之一。中方在会谈中表示，中美都是人工智能大国 ，双方有竞争 ，也可以合作，并提出继续开展人工智能对话，就风险和收益进行交流 ，" 要保持人类对人工智能技术的管控 " 。美方也表示 ，人工智能关乎人类未来，美中应就此保持对话 、加强合作 。这场对话划出了一条共同的边界：AI 可以继续变强 ，但人不能把判断全部交给 AI。对教育而言 ，这条边界关系到十年 、二十年后两国的人才能力。今天的技术优势，只有转化为下一代人的学习能力 ，才可能成为长期竞争力 。在学校里 ，这个变化已经很具体 。学生拍下一道题，几秒钟就能得到解法。作文可以修改 ，材料可以整理 ，一份复习计划也能马上生成 。过去要等老师回答的问题，现在大多不必等了 。答案来得越快 ，另一个问题就越难回避。学生是理解了 ，还是只完成了眼前的任务？工具拿走以后，他还知不知道下一步怎么走？当 AI 可以回答几乎一切，教育更需要守住孩子自己寻找答案的能力 。中美都已经把 AI 教育纳入国家层面的安排 。美国在 2025 年发布行政令 ，推动青少年 AI 素养、教师培训和学生挑战项目。中国在今年 4 月印发《" 人工智能 + 教育 " 行动计划》 ，把人才培养 、学生学习和教师教学放进同一套部署 。与此同时，两国也在给 AI 划边界 。纽约市公立学校在 2026 至 2027 学年暂停学前班至八年级学生直接使用生成式 AI ，高中阶段只在经过审核的项目中有限开放。中国 2025 年发布的使用指南也明确 ，小学生不应独自使用开放式内容生成功能 。这并不矛盾 。让孩子认识 AI，又让 AI 参与孩子的每一次学习 ，本来就不是一回事。比谁先把聊天机器人装进更多课堂更重要的 ，是回答同一道难题。AI 提供帮助之后，孩子有没有变得更会学习？答案越多 ，为什么反而更难学过去 ，一个学生遇到不会的数学题，要翻课本 、找例题 ，或者等到第二天再问老师 。现在 ，他只要拍一张照片 。AI 不会嫌问题简单，也不会因为同一个问题问了五遍而失去耐心。这种方便很容易被当成学习效果 。2025 年发表于《美国国家科学院院刊》的一项研究，却把两者分开了 。研究由宾夕法尼亚大学等机构的学者参与 ，在土耳其一所高中进行 ，覆盖近千名学生。学生分别使用普通的 GPT 工具、加入教学约束的 GPT 辅导工具，或只用课本和课堂笔记练习数学 。有 AI 帮助时 ，两组学生的练习成绩都明显更好 。普通 GPT 组比对照组高 48% ，加入教学约束的 GPT Tutor 组高 127%。但到了不能使用 AI 的考试，普通 GPT 组反而比对照组低 17% 。GPT Tutor 组没有出现同样明显的下滑 。研究者查看对话记录后发现 ，一些学生会直接索取答案 ，再把结果搬进作业。GPT Tutor 则尽量不给出完整答案，而是先提示和追问 。教师还为它准备了题目解法、常见错误和反馈方式 ，减少模型随意发挥 。差别不在于 AI 会不会做题 ，而在于它替学生做到了哪一步。另一个美国研究把 AI 放到了教师身边。斯坦福大学团队开发的 Tutor CoPilot 不会直接面对学生 。学生答错后，它先给辅导教师几种建议 。教师可以换一种问法 ，让学生找出关键数字 ，画出数量关系，再继续推理。在一项覆盖 700 多名辅导教师和约 1000 名学生的随机实验中，使用这一工具的教师所带学生 ，掌握数学主题的概率提高了 4 个百分点 。原先评价较低的辅导教师 ，其学生的增益达到 9 个百分点 。两个实验都谈不上替所有课堂下结论。第一个来自土耳其一所高中，第二个主要服务资源支持不足的学生 。但它们指向了同一个位置 。AI 可以给提示 ，可以补充教学策略 ，也可以把反馈送得更及时。学生自己解释 、判断和尝试的过程，仍要留下来 。美国实验之外 ，中国学生真实使用 AI 时 ，也出现了相似的分界 。香港大学经济学系教授吴延晖和团队在今年公开的一篇工作论文中，分析了中国中部某县 9 所中学 26811 名初高中生 、最长 30 个月的数据。吴延晖在接受《人物》采访时介绍 ，学生使用 AI 完成作业的方式大致可以分成两类：一类是 " 外包 " ，学生把题目直接交给通用 AI，再使用生成的答案；另一类是 " 辅导 " ，学生同样借助 AI ，但仍然要自己花时间理解、推理和完成作业 。两种用法出现了不同结果 。研究显示，使用生成式 AI 外包作业后，学生的日常作业成绩短期内平均提高 18% ，完成时间也缩短了 30%。但这种优势没有延续到脱离 AI 后的考试中。6 个月内 ，学生的月考成绩平均下降 20% 。两年后，中考和高考成绩也出现更明显的下滑 ，降幅分别达到 24% 和 18% 。图源：The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education（《生成式 AI 的学习惩罚：来自中国中学教育的证据》）吴延晖和团队把这种现象称为 "AI 学习惩罚 "。对学生来说 ，如果把原本应该自己完成的思考和练习交给 AI，眼前的作业可能做得更快 、更好 ，但真正需要长期积累的学习能力却可能因此受损 。这种影响也不只体现在分数上 。吴延晖尤其担心那些需要长期训练才能形成的能力 ，比如分析和逻辑推理。一次次自己做题 、犯错、重新理解，看起来效率不高 ，却正是能力形成的过程 。长期把这些环节交给 AI ，可能被削弱的还有一个人的耐心 、好奇心，以及面对陌生问题时继续追问和自己寻找答案的能力 。一亿多学生 ，各有各的卡点如果把中美 AI 教育概括成 " 美国重探究 ，中国重基础 "，很容易得到一组整齐的对照。今天的现实比这复杂得多 。美国的教育责任主要在州和地方 。联邦政府可以通过资金 、研究和公私合作推动 AI 素养，各地仍会作出自己的选择。纽约的限制说明 ，美国并不存在一条整齐划一的 " 全面拥抱 AI" 路线 。中国更容易依托国家课程标准、公共教育平台和地方教育体系组织课程 、资源与教师培训 。2025 年的两项指南从小学的兴趣和认知 ，一直安排到高中的系统思维和创新实践。今年的行动计划又提出智能学伴 、教师支持和乡村应用。两种组织方式面对的难题不同 。美国要把地方试出的做法带给更多学校 。中国则要让大规模提供的资源适应不同的孩子。技术进入课堂以后，两边都绕不开教师 ，也都要判断学生是否真的学会了 。对中国而言 ，这首先是一个规模问题 。2025 年，全国义务教育阶段在校生达到 1.5688 亿。怎样让个性化帮助成为公共教育体系可以承受的能力 ，而不是少数家庭才能获得的额外服务 ，是 " 人工智能 + 教育 " 真正需要回答的问题 。同一间教室里的孩子，可能卡在完全不同的地方 。有的没有听懂眼前的新概念 ，有的欠缺更早的基础 ，还有的看过解答，却说不清为什么要这样做。教师通常能看到最后的错题 ，却未必总能及时看到错误从哪里开始 。家庭提供的帮助也不一样 。有人回家以后可以继续问父母、找老师 ，也有人只能独自面对没有听懂的内容。设备 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