AI错误，谁之过于？
AI的对话框已经透过了原本的命令行和terminal，深刻地入侵了我们现在的生活。人工智能可以触及的角落也变得越来越多，接入AI的对话框变得无处不在。将问题输入对话框之后，顷刻之间很多问题都有了答案。这种体验超越了以往所有对于问题探索的过程，可以随时随地搜索互联网这个庞大的资料库，并得到一个看似可信的答案。
若将容易得，便作等闲看。“快速而准确”的AI答案让我变成了最彻底的“拿来主义”者。几乎是毫不犹豫地立即采用了AI生成的答案，都别说瞥一眼生成的内容了，很多时候我基本沦为了AI的复制粘贴工具，将AI生成的代码丝毫不差地复制进写代码的IDE再将中途的报错发回AI让它修改直至可以运行。至于你问我其中的技术细节？“请帮我将上述对话和文档整理成Markdown并导出。”这些不重要的东西去跟我用的模型去说吧！
不过这种有AI轮椅加持的轻松快乐时日并没有持续很久，很快我就被AI体无完肤地背刺了。在处理一组生信数据的时候，AI在功能分类上给出的类别完全是错误的。而比这更严重的事情是，我对AI答案的绝对信任和希望快速得出结果的急切心情，使我盲目放任AI一步一步得出一个看似科学实则极度不负责任的结果。
比起创建一个代码项目，更花时间的地方其实是debug和修改。因此我也只能承担因为我的懒惰和疏忽产生的恶果。经过这件事，我不再相信“多快好省”的AI代码，对于涉及事实性的内容通过文献和检索信息反复确认，生成的代码更加仔细地审阅。
除此之外，我“不在乎AI生成答案”的额外证据是，很多提问过AI的问题在经过一段时间过后，几乎是以一模一样的方式再次提问。换言之，我根本没有记住并且消化这些“答案”。我惊觉在AI普及之后，我连思考答案可能性的能力都快消失了。 AI普及之前，寻找答案的时候脑海中会产生猜测和构想一个可能的答案 ，在搜索调查的过程中修正猜测和构想，最后除了得到答案以外还收获了解决某种问题的方法论。这种可以复用的方法论甚至比答案本身重要的多。
思考和探索答案的过程被AI简化至只需要打出问题和摁下回车键。但讽刺的是这可能是在这个信息爆炸的时代中获得相对准确信息的一种方式。
现在的AI公司越来越重视AI理解能力的提升，从人文和科技的角度来看，这使得AI与我们“原本的想法越来越贴近”，会降低更多的沟通成本，并且提高生成结果的准确性。但是就我的观察而言，许多人（包括一些时候的我）在提问前压根就没有认真思考过想要提问什么，只是在电脑手机前脑袋空空敲下一串自己也不关心的问题便等着AI返回的结果。
所幸有很多人注意到了此类事情的影响并且积极展开研究调查。《Artificial intelligence and critical thinking: a case study with educational chatbots》**（Frontiers in Education, 2025）** 这篇文章中将批判性思维的提问分为五个阶段，由浅入深地将思维深度按定性的问题到将知识形成体系的问题再到批判性提问进行一级一级地划分。强调当AI直接给出答案时，学生的后续提问质量显著下降；而当AI以提问回应提问时，学生的思维深度得到提升。即思考的参与能够提升问题的质量，而高质量的问题也能够提升AI给出答案的质量。哈佛大学教育学院将教学目标以问题为本的学习”（Question-Based Learning）展开，并重新设计课程，将“学生提出的问题质量”作为核心评估指标。鼓励学生用AI工具探索问题，但要求必须标注：哪些信息来自AI，学生自己进行了哪些验证、批判和延伸。MIT也进行了相关让学生与AI进行辩论的实践，旨在提升批判性思维和质疑的能力。
这让我想到前段时间看到一条视频主题为《硅谷教育颠覆者发出警告，AI将淘汰不愿改革的学校｜硅谷101年度线下大会（全英）》。视频中的嘉宾提到一个观点使我无比受用，她提到在这个AI光速发展的年代里，我们需要学习的知识并不比之前更少，反而是需要学习更多。只有不断进步和学习，我们才能拥有判断AI生成内容是非的能力，批判性思维在当下和未来会成为极为重要的能力。类似的观点在前FAIR研究总监田渊栋的采访中也提到：人类的洞见可能是AI最难拥有也是这个时代里最稀缺的东西。
或许在这个时代与AI共同进化是我们无法逃避的选择，那么我们将如何与这样一位“智慧而愚蠢的人造神”共栖将是一件深刻而漫长的问题。
信息引用
https://www.frontiersin.org/journals/education/articles/10.3389/feduc.2025.1630493/full
https://www.gse.harvard.edu/ideas/usable-knowledge/25/01/tips-using-ai-grad-students-and-professors
http://www.media.mit.edu/projects/collectivedebate/overview/