李锋亮

清华大学教育研究院长聘教授

近日，国际知名医学刊物《柳叶刀-胃肠病学和肝脏病学》在线发表了一篇文章，分析医生群体在使用人工智能一段时间后停止使用，会出现什么问题。研究发现在人工智能的帮助下，医生的判断更为准确，但一旦停用，准确率就会明显下降。这就意味着，长期使用人工智能会让医生独立诊断的能力发生退化。该文将这种现象归结为“地图导航效应”——如果有人长期使用交通导航系统，那么离开系统后自主认路的能力就会大幅下降。

那么，是否需要担忧上述结果，进而不支持人工智能在科学研究以及研究生培养上的大规模应用？我认为，“地图导航效应”是正常的，此类事件在人类历史上不断发生。比如，有了火柴后，人类钻木取火的技能会退化，最终大多数人都做不到这一点，因为一辈子根本用不上这项技能。这固然使得大多数人野外生存的能力下降，但也让更多人更加容易地利用火，让人有更多时间学习其他知识或者实现更多有价值的产出，毕竟钻木取火需要更多的时间。

同样的逻辑也适用于“地图导航效应”。 交通导航系统的出现，使人们能够在更大范围内顺利通勤，促进了交流与往来。随着需求的增加，各类导航系统也不断升级，进而实现和社会需求的相互促进。如果社会突然从有导航转为无导航，那必然意味着一次严重的广泛性危机，而这并非普通人凭自身努力就能防御的。因此，即便依赖导航系统导致个人自主认路能力大幅下降，也是一种合情合理的现象。

不过，不必担心人工智能可能带来的能力退化，这并不是说要放任自己专业能力下降。对于研究生而言，当然应该积极利用人工智能帮助自己阅读海量且艰深的专业文献、迅速掌握经典与前沿的研究方法，以及拓宽研究思路。可以说，有了人工智能的帮助，研究生可以迅速跨越科研的门槛，开启自己的学术研究生涯。

但需要注意的是，研究生在人工智能的帮助下阅读文献、掌握研究方法、拓宽研究思路，不是说自己不再主动完成这些工作。相反，研究生应该在人工智能的帮助下，阅读更多的文献、掌握更多的研究方法、开拓更加广阔的研究思路，这样才能像人们有了火柴那样，更加轻易地使用火，将钻木取火的时间用于学习更多的知识。

人类有了书籍之后，并不因为知识可以通过翻书本获得而减少看书时间，相反促进了更多的人看更多的书。与此同时，也让先哲指出“尽信书则不如无书”。 同理，现在有了人工智能，应该促使更多学习者阅读原先门槛极高的文献。

试想，如果研究生利用人工智能帮助自己先大致了解某些艰深但重要文献的主体内容，再和人工智能一起反复深入探讨自己没有充分明白的细节，然后从头到尾、逐字逐句阅读完这些文献，最后做阅读笔记，这不但不会导致研究生文献阅读能力的下降，反而会提高其水平。与此同时，研究生抱着“尽信人工智能则不如无人工智能”的态度，在和人工智能互动情况下，会进一步提高自己的鉴别能力与批判性思维。

同样的逻辑，也适用于研究方法的掌握。研究生应该在人工智能的帮助下，更创新地使用研究方法，进而做出更高水平的学术成果，迅速成长为研究专家。

再回到开篇这项研究。如果长期使用人工智能会让医生诊断的能力下降，这意味着相关任务完全可以交由人工智能，就像点火交给火柴，而不必再依赖钻木取火。而医生应该通过人工智能提高自己诊断的准确率或者更好地判断病人其他相关的病情等，这样即使自己独立诊断的能力下降，但其他更为重要的能力得到了有效的提升。

因此，现在的研究生在学习时，不必担心人工智能会导致自己某项研究能力下降，反而应该在人工智能的帮助下，让自己的综合研究能力得到质的提升。也就是说，有了人工智能并不意味着研究生在学习与研究中可以“偷懒”，相反，他们更应积极主动地投入学习与科研，如此才能更快地实现从“新手上路”到“小试牛刀”，再到“专家学者”的跨越。

《中国科学报》 (2025-09-09 第3版 大学观察)