李飞飞谈 AI 进校园：真正风险不是作弊，而是削弱学生学习能力
据 IT之家 8 月 11 日消息，《商业内幕》当天报道称，斯坦福大学计算机科学教授、World Labs 联合创始人李飞飞近期谈到 AI 进入校园时表示，教育领域最需要警惕的风险，未必是学生借助 AI 作弊，而是这些工具可能在不当使用中削弱孩子的学习能力、自主性和内在动力。她认为，学校不应简单地禁止 AI，也不能让 AI 替代学生完成思考，而是要找到一种能够保留好奇心与努力过程的使用方式。
从“防作弊”转向“防止学习能力外包”
在生成式 AI 快速进入课堂、作业和论文写作场景后，许多学校首先关注的是学术诚信问题：学生是否直接让 AI 写答案、写作文、完成项目。但李飞飞的观点把讨论推向了更深层次——如果学生长期把理解、推理和表达交给工具，真正受影响的可能是学习能力本身。
她提到，最糟糕的结果是年轻一代的自主性，以及作为人的学习和生活动力被工具夺走。她认为，无论是人还是机器，都不应该夺走这些能力。如果 AI 使用方式失衡，未来几代学生可能会在“大脑没有得到充分发育”的情况下成长。这一判断并不是反对 AI，而是提醒教育系统需要重新设计人与工具之间的边界。
与此同时，李飞飞也明确反对对 AI 采取全面抵制态度。她担心两种极端：一种是拒绝学生使用新工具，另一种则是让工具接管学生的主动性和动力。对学校来说，这意味着 AI 管理不应只停留在封禁、检测和惩罚层面，而应进入教学方法、作业设计和学习评估的重构。
AI 也可以是学习伙伴，关键在使用前提
李飞飞并不否认 AI 的教育价值。她指出，如果学生已经投入学习，只是在遇到困难时需要帮助，AI 可以成为强大的学习伙伴。她回忆自己当年作为医学预科生学习有机化学时曾遇到困难，但助教答疑时间有限，教授能用于回答问题的时间也有限。如果当时有 AI 工具，她会提出更多问题，因为她知道自己卡在哪里，也有学习动力，只是需要指导。
这一案例说明，AI 在教育中的价值并不只是“给答案”，而是可以在学生已有问题意识的基础上提供即时反馈、解释不同解法、补充练习路径。换言之，AI 更适合扮演辅导者，而不是替代学习过程的代工者。
- 不应使用 AI 的场景：学生尚未理解题目或任务，就直接要求 AI 输出完整答案。
- 适合使用 AI 的场景：学生已经尝试思考，并能明确指出自己在哪一步遇到困难。
- 学校需要关注：AI 是否增强了提问、推理和复盘，而不是仅仅提高作业完成速度。
- 教师角色变化：从单纯布置和批改，转向设计更能检验思考过程的学习任务。
研究提醒：更快完成任务不等于更深学习
来源显示，牛津大学出版社去年发布的一份报告曾警告，AI 让学生学习速度变快的同时，思考深度却出现降低趋势。麻省理工学院研究员娜塔莉娅·科斯米娜开展的一项规模较小研究也发现，在写文章时能够使用生成式 AI 的人，随着时间推移，表现不如使用谷歌或完全不借助辅助工具的人。另据报道，元科学研究组织 Possibility Institute 首席科学家维维恩·明在实验中发现，大多数用户使用 AI 是为了减少思考。
这些研究与李飞飞的担忧形成呼应：AI 的即时性和流畅表达会让学生产生“已经理解”的错觉，但如果缺少主动检索、推理、犯错和修正，学习效果可能并不稳固。对教育科技产品而言，未来竞争重点也不应只是生成更完整的答案，而是如何引导学生暴露思路、提出问题、比较方案，并在反馈中形成能力。
对中文教育场景的启示
对于中文读者和国内学校而言，AI 进校园已经不是是否会发生的问题，而是如何发生的问题。无论是大模型学习助手、作文批改工具，还是面向编程、数学、英语的智能辅导产品，都需要围绕“提升能力”而不是“替代努力”来设计。真正有价值的 AI 教育工具，应当让学生更会思考，而不是更善于跳过思考。
从产业角度看，教育 AI 的长期机会也在这里：帮助教师识别学生薄弱点，帮助学生获得个性化提示，同时保留必要的挑战和认知负荷。李飞飞的提醒并不是给 AI 教育降温，而是在强调一个更高标准——只有当工具增强学生的自主性、好奇心和持续学习能力时，AI 才真正进入了教育的核心。