春节假期过去，单位开工，学校开学，学校老师又要开始头疼了：现在，几乎每个学生的手机里，都多了一个 AI 助手，能查资料、做作业，答疑解惑甚至比老师还厉害。
但是学生们并不一定越变越好。从 19 世纪开始，有记录以来，每一代人都比上一代更聪明，他们比自己的父母接受更好的教育，有更好的生活条件，也自然而然地比自己的父母更聪明——直到 Z 世代。
上个月，神经科学家 Jared Cooney Horvath 在美国参议院商业委员会的听证会说了一句让人坐不住的话： Z世代可能是有记录以来第一代比父母更笨的人。
这个趋势有个专门的名字，叫弗林效应（Flynn Effect）：随着社会现代化，营养改善、教育普及、认知任务增加，人类的 IQ 分数一直在涨。
科学家们预测过这个趋势会放缓或者见顶，但没人预测过它会掉头向下，Z 世代在几乎所有认知指标上都不如上一代——执 行功能、读写能力、IQ、记忆力、注意力，全面退步。
展开剩余86%这能把锅甩给 AI 吗？AI 大规模进入日常生活也就是最近三四年的事啊。
不错，这场衰退从互联网时代就开始了，智能手机让它加速，而 AI 正在把这个问题推向一个全新的量级。
90%的大学生已经在用了
2025 年的数据显示，超过 90% 的美国大学生在学业中使用 AI，高中生的使用率也达到了 84%。OpenAI 自己的数据间接印证了这一点：去年暑假一开始，ChatGPT 的对话量就断崖式下跌。
图片来自：OpenRouter
与此同时，AI 公司正在主动向校园渗透。Anthropic 花 1750 美元雇「校园代表」推广 Claude，为期 10 周。OpenAI 和 Google 在期末季向大学生免费开放 Pro 版本。
而学校几乎没有还手之力。各校花了大量经费采购 AI 检测软件，但研究表明市面上的检测工具基本不起作用。OpenAI 曾在内部开发出一种针对自家模型的文本水印技术，通过调整模型预测下一个词的概率分布，植入人类不可察觉但机器可检测的统计模式。据《华尔街日报》2024 年的报道，该技术内部评估有效性极高——但 OpenAI 最终以「可能影响用户体验」为由搁置了它。
连自己能做到的最低限度的透明，都选择了不做。
这不只是美国的问题。2025 年，中国青年报联合 Soul App 对全国高校学生的调研显示，99.2% 的受访大学生已在使用 AI，65.9% 遇到问题时下意识先找 AI，47.1% 坦言离不开 AI。AI 工具的渠道偏好评分（3.34/5）已经超过传统搜索引擎（2.60）和社交媒体（2.81），成为大学生获取信息的第一选择。
图片来自：中国青年报
艾瑞咨询同年的调查则指向了一个更具体的场景：62.9% 的大学生在写论文遇到困难时会直接向 AI 提问，超过半数在写论文时使用生成式 AI。2025 年起，部分高校已对毕业论文实行重复率 +AIGC 重复率双查重制度。
图片来自：艾瑞咨询
但最值得注意的是清华大学的一项研究，它几乎完美地印证了前文的论点：使用 AI 学伴的学生在初期课后测试中表现优于未使用者，但两到三周后，这一优势发生了逆转——AI 使用者的得分反而落后于对照组。
图片来自：中教全媒体
短期提分，长期退化，这不就是妥妥的认知债务吗？
你的大脑在用 AI 时「变暗了」
一项发表在 arXiv 上的研究（Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt）做过一个直接的实验：让学生分别用搜索引擎、大语言模型（LLM）和什么都不用三种方式写文章，同时监测脑活动。
结果发现，用 LLM 写作的学生，大脑活动降低了 55%。而且，写出来的文章被评价为缺乏创造力，用研究者的话说——没有灵魂。一位老师对 404 Media 描述学生用 AI 做作业的状态：人去了健身房，然后让机器人替你举铁。
心理学家在另一篇论文里给出了更系统的解释：人工智能助手的设计目标就是模拟认知技能，因此持续、反复地使用 AI 助手，大概率会导致使用者自身技能的退化—— 而且越是认知负荷高的技能，退化越快。
不只是作业，是思考本身
对于大部分的大语言模型而言，你问它任何问题，它都能给你一个看起来很有说服力的答案。
问题在于： 自己想清楚一个问题、推导出你认为最优的答案——这件事本身就是一种重要的能力，它叫作批判性思维。
一项针对商学院学生的研究发现，频繁使用 AI 工具与批判性思维能力之间存在显著的负相关：年龄越小的学生，对 AI 的依赖越强，批判性思维得分越低。一位受访者的自白很有代表性，「我太依赖 AI 了，离开它我可能都不知道怎么解决问题。」
微软自己出钱做的一项研究（The Impact of Generative AI on Critical Thinking）则发现了一个更微妙的机制： 知识工作者对 AI 工具越有信心，自己投入的批判性思考就越少。
信任 AI，于是不再思考。不再思考，于是更依赖 AI——闭环了。
AI 不会取代你，会用 AI 的人会取代你——这句话流行了两年，但纽约大学教授 Sonia Marciano 提出的方差（variance）理论提供了一个不同的视角：在竞争中真正能拉开差距的，是那些既重要又困难的事。
有意思的是，造AI的人似乎也这么想。华尔街日报采访了几位 AI 行业的核心人物，问他们一个家长式的问题：你的孩子该学什么？微软首席科学家 Jaime Teevan 的回答是： 培养批判性思维需要摩擦，需要做难的事，做深度思考。
Anthropic 联合创始人 Daniela Amodei 则说，如果要引导自己的孩子，她会让他们多社交、多理解人与人之间的关系—— 造出 Claude 的人，给自己孩子的建议是远离屏幕去跟人打交道。
全世界都在说要学 AI，但 AI 的缔造者们却在教自己的孩子做人。
用 AI 不难；不用 AI 开始变得越来越难。
自己写一篇有论点驱动的文章，难；对一个复杂问题形成原创观点，难；做批判性思考，难。而恰恰是这些「难」的事情，才是人和人之间真正的分野。
如果你选择把思考外包给 AI，至少应该清楚你在付出什么代价——你自己的智力。
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