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別急著「搞定」,其實沒「搞懂」呢 —— 致偷偷用 AI 寫作業的你

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    Charles.Ma
    編寫 最後由 Charles.Ma 編輯
    #1

    別急著「搞定」,其實沒「搞懂」呢 —— 致偷偷用 AI 寫作業的你


    有沒有發現,大人們特別愛說一個詞——「搞定」。

    「搞定」了客戶,「搞定」了方案。聽起來乾脆利落,特有成就感。你們聽著聽著也學會了,拍拍手:「今日作業我搞定了!」是不是你又請 AI 悄悄幫你把作文寫了,數學題答了,英文翻譯填了。你眼睛都沒怎麼眨,作業本一合,覺得自己又拿下了一局,挺酷的。


    但是,成年人的「搞定」,意思是「這事兒翻篇了」,是「別管過程多折騰,結果得落地」。這沒問題,因為他們的積累——知識、經驗、判斷力——早就攢夠了,他們是在花自己存好的糧。

    可你們現在的「搞定」,很多時候是在跳過攢家底的過程。

    「搞懂」,才是你們這個年紀真正需要的事。

    因為搞懂是往自己腦子裡鋪地圖,是在擴張你大腦的邊界。你會卡殼,會錯,會煩得想摔筆,突然某個瞬間,當「哦,原來是這樣」的感覺出現在你的眼前,你的邊界就實實在在往外擴了一點點。


    再說直白點,沒有曾經的一點點「搞懂」,日後你以為的「搞定」,可能是非常狹窄的。就像條條大路通羅馬,但你只知道一條,你怎麼知道其他的路會不會更好?


    人類總是不停進步,好比原始人用石頭當鎚子,現在誰家還沒有一把金屬鎚子?金屬錘子的易用性和效率不知道要高多少倍!AI 最終一定會變成每個人的工具。你愛怎麼用工具,你自己拿捏。但是,不要被工具拿捏了你。 就像我曾經給你說,你可以玩遊戲,但是不要讓遊戲玩了你的人生。


    最近我看了一些研究實驗,至少目前沒有一項研究顯示過度使用 AI(尤其是不加思考)能讓人變得更加聰明。你可以找時間看一看:

    • 賓州大學在土耳其高中的大型隨機對照實驗:用 ChatGPT 做數學練習時成績大漲,但考試時收走 AI,學生反而比從沒用過 AI 的同學低 17%。
      https://hamsabastani.github.io/education_llm.pdf

    • MIT Media Lab 的腦電實驗:用 AI 代寫作文的人,大腦神經連接明顯比獨立完成的人稀疏,研究者稱之為「認知債務」。
      https://arxiv.org/abs/2506.08872

    • 史丹佛大學 2026 年 K-12 綜述:從 800 多篇論文中篩出 20 項高品質因果研究,發現「有 AI 時表現提升」不等於「真正學會」,獨立測驗時效果常消失。
      https://scale.stanford.edu/sites/default/files/The Evidence Base on AI in K-12 Report.pdf

    • 中國高中物理雙隨機對照實驗:強制使用 AI 反饋時,低成就學生成績上升,但高成就學生的自主學習能力反而下降;自主按需使用時則相反。
      https://arxiv.org/abs/2505.08672

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    別急著「搞定」,其實沒「搞懂」呢 —— 致偷偷用 AI 寫作業的你
    C Charles.Ma

    別急著「搞定」,其實沒「搞懂」呢 —— 致偷偷用 AI 寫作業的你


    有沒有發現,大人們特別愛說一個詞——「搞定」。

    「搞定」了客戶,「搞定」了方案。聽起來乾脆利落,特有成就感。你們聽著聽著也學會了,拍拍手:「今日作業我搞定了!」是不是你又請 AI 悄悄幫你把作文寫了,數學題答了,英文翻譯填了。你眼睛都沒怎麼眨,作業本一合,覺得自己又拿下了一局,挺酷的。


    但是,成年人的「搞定」,意思是「這事兒翻篇了」,是「別管過程多折騰,結果得落地」。這沒問題,因為他們的積累——知識、經驗、判斷力——早就攢夠了,他們是在花自己存好的糧。

    可你們現在的「搞定」,很多時候是在跳過攢家底的過程。

    「搞懂」,才是你們這個年紀真正需要的事。

    因為搞懂是往自己腦子裡鋪地圖,是在擴張你大腦的邊界。你會卡殼,會錯,會煩得想摔筆,突然某個瞬間,當「哦,原來是這樣」的感覺出現在你的眼前,你的邊界就實實在在往外擴了一點點。


    再說直白點,沒有曾經的一點點「搞懂」,日後你以為的「搞定」,可能是非常狹窄的。就像條條大路通羅馬,但你只知道一條,你怎麼知道其他的路會不會更好?


    人類總是不停進步,好比原始人用石頭當鎚子,現在誰家還沒有一把金屬鎚子?金屬錘子的易用性和效率不知道要高多少倍!AI 最終一定會變成每個人的工具。你愛怎麼用工具,你自己拿捏。但是,不要被工具拿捏了你。 就像我曾經給你說,你可以玩遊戲,但是不要讓遊戲玩了你的人生。


    最近我看了一些研究實驗,至少目前沒有一項研究顯示過度使用 AI(尤其是不加思考)能讓人變得更加聰明。你可以找時間看一看:

    • 賓州大學在土耳其高中的大型隨機對照實驗:用 ChatGPT 做數學練習時成績大漲,但考試時收走 AI,學生反而比從沒用過 AI 的同學低 17%。
      https://hamsabastani.github.io/education_llm.pdf

    • MIT Media Lab 的腦電實驗:用 AI 代寫作文的人,大腦神經連接明顯比獨立完成的人稀疏,研究者稱之為「認知債務」。
      https://arxiv.org/abs/2506.08872

    • 史丹佛大學 2026 年 K-12 綜述:從 800 多篇論文中篩出 20 項高品質因果研究,發現「有 AI 時表現提升」不等於「真正學會」,獨立測驗時效果常消失。
      https://scale.stanford.edu/sites/default/files/The Evidence Base on AI in K-12 Report.pdf

    • 中國高中物理雙隨機對照實驗:強制使用 AI 反饋時,低成就學生成績上升,但高成就學生的自主學習能力反而下降;自主按需使用時則相反。
      https://arxiv.org/abs/2505.08672

    I, Children & AI
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    從卡帕西對 AI 使用者的分類說起
    C Charles.Ma

    10 月 11 日,卡帕西在 X 上發了一篇帖。卡帕西當然不是一般網紅。

    這篇帖的核心,是他用 餐巾紙上的粗算(napkin math)(有點一語雙關),把大家對 AI 的 使用深度/體感 分成了四層。數字不是統計局數據,他自己也說是估算。

    層級 粗估人數 粗估比例 帖裡大致在講什麼
    第 1 層 約 60 億 ~75% 幾乎沒真正接觸過 LLM
    第 2 層 約 10–20 億 ~20% 偶爾用免費 ChatGPT 類,當搜尋、寫作幫手
    第 3 層 約 2000 萬 ~0.2% 在 math/code/研究裡用前沿 agent,見過大項目由 AI 協作完成
    第 4 層 約 5000 ~0.00006% 能接觸 AI 公司 內部 最前沿系統

    我個人倒是覺得,每一次大變革,都有這麼兩類人,一類是點火的,一類是鋪路的。

    像蒸汽機、電力、電腦資訊革命,其實背後是兩批人分工完成。

    點火者:少數頂尖的科學家、核心研發人員。他們去攻克最根本的難題,打通技術最核心的主幹方向,確定什麼問題值得研究,把技術從想法變成可行的基礎,後面所有產業發展,都是沿著他們開闢的這條路延伸。就像 Karpathy 提到的頂層那約 5000 人,就是這群開拓前沿主幹的人。

    鋪路者:人數龐大得多的從業者。他們不一定去發現新原理,但會把已經驗證好的技術落地到各行各業。調整工作流程、重構團隊、搭建供應鏈,重新組合資源。社會能不能平穩運轉,財富和話語權怎麼轉移,很大程度看誰最先做好這一步落地轉化。對應就是 Karpathy 模型裡第三層,把前沿技術落地到真實項目、產品裡的應用人才。

    放到現在 AI 浪潮中也一樣:點火者很少,但鋪路者數量更多、影響範圍更大。至於更普通的大眾(第 1、2 層),暫時還沒有直接用這套技術重塑生產方式,但變革帶來的資源分配變化,一樣會影響到我們自己和我們的娃。

    出處

    • Andrej Karpathy on X(2026-10-11)
    I, Children & AI
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    討論守則
    A admin

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