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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)
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