授予孩子思考的“驾照”：人工智能素养应有的样貌

我们不会让没有驾照的青少年开车。尽管许多人会开车，但驾驶的后果重大，需要系统性的准备：了解风险、证明能力以及循序渐进地接触。

同样的逻辑也应适用于人工智能。

聊天机器人到了孩子手中，就不是一个计算器。它是一台强大的机器，在经过短暂的非结构化使用后，就能明显损害孩子的解题能力，并降低他们坚持完成困难任务的意愿。这会带来严重后果，因此需要采取系统性的应对措施。

人工智能对儿童的认知影响

近期的实证研究表明，这种认知侵蚀已在发生。

两项大规模对照实验——一项发表在《美国国家科学院院刊》，另一项由卡内基梅隆大学、牛津大学、麻省理工学院和加州大学洛杉矶分校联合进行——得出了相同的结论：短暂接触人工智能辅助，会显著降低儿童独立解决问题的能力。

在第一项实验中，近千名使用ChatGPT的高中数学学生，在无辅助考试中的得分比从未使用人工智能的同学低17%。在第二项实验中，大约10分钟的人工智能辅助解题，就足以降低他们在算术和阅读理解方面独立完成任务时的毅力并削弱其表现。

两项研究都发现，损害主要集中在使用人工智能直接获取答案的参与者身上。而那些用它来获取提示或部分指导的参与者，则没有表现出明显的能力下降。

这其中的区别在于“认知外包”和“认知共创”。当学生要求聊天机器人解决问题时，他们跳过了巩固学习效果的“有效挣扎”过程。而当学生寻求提示，然后独立完成剩余部分时，学习过程得以继续。

换言之，问题在于使用模式，而非工具本身。而使用模式与工具不同，是可以教授的。

无声的侵蚀

其危险之处在于，损害在发生时是无形的。

一个使用人工智能完成作业的孩子会交出更好的成果。

成绩可能会提高。家长们会在孩子能力正在退化的地方，看到能力出众的假象。

这就好比“温水煮青蛙”的寓言：（据说）如果将青蛙突然放入沸水中，它会跳出来；但如果慢慢加热水温，它会一直待着，直到为时已晚。

同样，人工智能辅助能立即带来可见的产出成果，但同时也在悄无声息地、渐进地削弱坚持不懈、独立推理和自我纠正的潜在能力。当这种习惯根深蒂固时，大脑中负责学习的“肌肉”早已萎缩。

持续“外包”思考的累积效应，可能会削弱人工智能最初旨在支持的那些核心能力。

这一发现意义重大。认知侵蚀的发生机制至关重要，因为它为我们指明了政策应对的方向。

我们必须立即行动

新加坡比任何其他国家都更有理由、也更有能力根据这一发现采取有效行动。

在国际学生评估项目（Programme for International Student Assessment）的所有领域中，新加坡学生均排名世界第一。在数学方面，他们2022年的得分是该评估项目开始以来，所有国家在任何科目中取得的最高分。

这一领先地位代表了新加坡数十年来在培养人类缜密思考、坚韧不拔地解决难题和独立推理能力方面的投资。而这些研究表明，非结构化地使用人工智能似乎恰恰会侵蚀这些能力。

该国的《教育科技总体规划2030》已要求教育部在所有学校推广人工智能素养，并明确侧重于帮助学生理解人工智能的能力范围和局限。

基础设施、意图和需求都已明确到位。

现在需要补充的是一套能应对这些研究所揭示的特定认知风险的课程：即防止学生使用人工智能来跳过思考，而非深化思考。

一个持久的人工智能素养框架至关重要

在过去一年里，我们一直在制定这样的应对方案：一个为5至18岁儿童设计的三阶段人工智能素养课程。

第一阶段解决的问题是“人工智能是什么”以及“它是否可信”。孩子们将学习到，聊天机器人不会思考——它只是匹配文本中的模式。它的自信源于其表达的流畅性，即便出错也毫不在意，因为它并不关心真相。

第二阶段解决这些研究提出的紧迫问题：“我是在学习，还是在跳过学习？”学生们将学习区分作为导师的人工智能和作为捷径的人工智能，以及区分使用工具来强化思考和使用工具来替代思考。

亚里士多德会认识到其中的利害关系：智力如同美德，是通过实践锻炼而形成的，而不是通过观察机器完成工作而获得的。

第三阶段涉及公民责任。信息环境是一个共享的公共领域，任何个人理性上可以外包的思考，一旦人人如此，就可能侵蚀整个社会赖以生存的共同推理能力储备。

当个人将思考和判断外包给机器时，其影响将不会局限于个人。

一个无法评估所读内容的人群，会削弱民主治理所依赖的认知基础——即共享知识体系。这不仅危及我们自身的认知自主性，也危及我们时常依赖的他人的认知权威性。

这套三阶段课程通过基于实证的任务进行评估，而非死记硬背的考试：

• 获得“学习驾照”的学生需要记录核查日志。
• 获得“临时驾照”的学生需要完成一份“知识来源审计”，并针对人工智能生成的反对意见，为自己提出的论点进行辩护。
• 获得“正式驾照”的学生需要描绘一个信息环境图谱，评估其健康状况，并创作原创内容来教导低年级学生。

该框架的设计旨在确保持久性。其内容以尖端研究为基础，每年更新，以跟上人工智能能力和操纵策略的演变速度。

2026年获得“学习驾照”的标准，到2030年可能只是基本要求。整体架构保持不变，但难度会向上调整。

这不仅是基础设施问题

我们认为，人工智能素养应纳入现有的数字素养要求，可以作为其中一个组成部分，也可以作为一项独立的认证资格。

这已有先例：金融素养教育如今已成为多地课程的强制性内容，因为决策者认识到，财务决策的后果太过重大，不能任由非正式学习来决定。

人工智能素养位于金融素养、媒体素养以及知识经济所需的几乎所有其他能力的上游。

一个无法区分真正理解与机器流畅模式匹配的孩子，将无法胜任任何后续的智力任务。这就像在人工智能时代之前，一个分不清独立解题和抄写书后答案的孩子，也无法应对下一个问题一样。

大多数国家会将人工智能对儿童的影响视为一个基础设施问题，试图通过过滤器、使用上限和内容审核来解决。而新加坡则有条件将其同时视为一个教育问题。

这才是更困难但更重要的应对方式。来自两个独立研究团队的证据表明，短暂、非结构化地使用人工智能，就会开始侵蚀认知能力和毅力。

一个精心设计、以研究为依据、尽早植入并持续更新的课程，可以防止这种情况的发生。

在习惯成为常态之前，采取行动的窗口期并不长。新加坡拥有制度能力、教育基础设施和国家利益来率先行动。它也应当如此。

Jesper Kallestrup是阿伯丁大学哲学系主任。J Adam Carter是格拉斯哥大学哲学教授。Sriram Raghavan是与Kallestrup合作的研究学者，同时也是科技公司的顾问和投资者