前阵子看到 HN 一个头条文章，是一篇关于中国学校使用 AI 情况的论文，说中国某个县的中学生用AI用多了，成绩反而掉了两成。没过几天，女儿也跟我提到一嘴，她在短视频上刷到过类似信息，这也不由得让我开始思考这个问题。
AI时代
我从大学开始折腾网站。那时候用的是WordPress，买了个最便宜的虚拟主机，几块钱一个月，域名还是二级的。什么都不懂，就开始硬搞。PHP报错了就复制到百度搜，CSS调不对就F12一个元素一个元素看。后来折腾VPS，从编译环境到配置Nginx，再到MySQL的字符集乱码，每一个坑都掉过不止一次。老实说，那时候学的那些东西，现在让我手写一个PHP函数我基本写不出来，语法全忘光了。
但这几年大模型出来以后，我发现一个特别有意思的现象：那些从来没有折腾过服务器、没写过一行代码的人，用AI只能停留在“帮我写个贪吃蛇”这种层次。而我虽然已经不看代码了，却可以让AI帮我做一整套东西。去年我用AI做了Hugo主题，做了一个配套的CMS，还做了一个仲裁案件智能管理系统。整个流程包括本地OCR提取要素、转存SQLite向量库、用BERT做语义脱敏，最后才把脱敏后的数据交给远程大模型生成文书。代码几乎全部是AI写的，我大部分没看过。
但我能指挥它写出来。
区别在哪？区别在于我知道这个东西应该长成什么样，知道哪些环节需要什么数据，知道数据流从哪来、到哪去。我知道什么可以交给AI，什么绝对不能交。知道怎么给它划定边界。
旧时代工具
所以我看到那篇论文时，第一反应是，它考的那些东西本身就有问题。
它用中考、高考成绩来衡量AI的影响。但中考高考考的是什么？是记忆力，是重复训练，是对特定题型套路的熟练度。这些本来就是AI最擅长的领域。你拿一把专门测“谁记得牢”的尺子，去量一个“帮你省去记忆”的工具，结果能不糟糕吗？
这就好比2000年我读初中的时候，数学老师发了一本小册子，上面印满了平方根、立方根、三角函数的特定值，1.414、1.732、2.71828、3.14159……老师当时就说，这些数字记住几个常用的就行，大部分没什么用，以后电脑和计算器会帮你算。果然，后来徒手开根号就不再是必学内容了。
当年没有人因为计算器的普及而说“数学教育完蛋了”。因为大家知道，数学不是算，数学是想。
AI也是一样。
AI基础技能化
我越来越觉得，AI就像纸和笔。纸和笔的厉害之处，不是因为它能写字，而是因为你能用它写任何东西。它能写数学证明，也能写判决书，能画机械图纸，也能写情书。它是一个“元工具”，没有固定的用途，用途由使用者的想象力决定。
但现在大多数人用AI，停留在什么层次呢？拍照问答案，输入“帮我解这道题”，然后抄上去。这就像幼儿园小孩拿笔在墙上写123，然后觉得自己会数学了。写个“您好”，就觉得自己会作文了。这不是纸笔的问题，更不是AI的问题，这是对工具的理解出了偏差。
真正会学习的人，用AI的方式完全不同。他们会拆解问题，会设计流程，会给AI划定边界，会交叉验证结果。他们不会把AI当成“答案机”，而是当成“协作者”。这中间的差距，不是“会不会用AI”的差距，而是“会不会思考”的差距。
那篇论文里提到，有20%的学生用了AI成绩没有下降。我特别想知道那20%是怎么用的。我猜，他们大概率不是拍照搜题的那种人。
所以，学习的目的到底是什么？
学习的目的
在有了 AI 之后，我的想法很简单，学习是为了理解和掌握工具的应用。但工具不只是手机里的App，不只是AI对话框。工具还包括你的思维方式，你的逻辑链条，你对一个领域运转规则的理解。真正的学习，是让你在AI面前，从“按快门的人”变成“构图的人”。
你按快门再快，也成不了摄影师。但你知道怎么构图、怎么布光、怎么表达情绪，AI只是帮你把那张照片修得更干净一点，那才叫用工具。
以前我总觉得当年折腾代码的日子有点浪费，毕竟现在AI十秒钟就能生成我以前熬夜一天才能写出来的东西。但现在我不这么想了。那些弯路让我多了一层东西，具体说不清是什么，可能是对“系统”的感觉，也可能是对“边界”的直觉。总之，它让我在AI面前没有慌，也没有膜拜，而是很自然地开始指挥它干活。
这大概就是学习真正留给你的东西。它不是一个简单的记忆，不是固定的答案，甚至不是技能。
它是你在无数次失败以后，脑子里长出的那套“该往哪走、什么时候停、什么不能碰”的感觉。