人工智能对人类认知能力的影响 - AI导致认知卸载 使人类特定认知技能下降 如个体记忆能力减退[7][8] - 过度依赖AI与较低批判性思维能力存在显著关联 年长者因AI依赖度低而批判性得分高于年轻人[8] - AI渗透速度快且覆盖广 对工作生活及心理产生技术性依赖风险 适应性下降问题显著[9][12] 人工智能与人类智能的本质差异 - 大模型智能仅集中在语言智能和部分逻辑推理智能 缺乏视觉空间智能 具身智能和情感理解能力[7][16][17] - AI本质是概率问题而非真正理解推理 缺乏临床直觉和具身认知能力 无原生学习过程[15] - 人类智能包含八种类型 AI仅在语言和逻辑推理表现优秀 其他类型智能进展有限[16][17] 人工智能在教育领域的挑战与变革 - AI挑战传统教育体系 需构建无分数学习概念 将评分体系置换到更具挑战性学习任务[7][20] - 教育应培养使用AI工具生产内容的能力 强调沟通协作 批判性思维 创造力和自信心等关键技能[7][21][22] - 通识教育变得前所未有的重要 人文社科帮助人类发现自我并与AI相处 弥补AI缺乏的真实体验和激情[23][24][27] 人工智能的局限性与发展障碍 - 生成式AI面临幻觉问题 内生于大模型 不能完全作为知识停止点系统[18] - 当前AI无法产生行星层级的颠覆性范式创新想法 如全球气候变化和经济不平等问题[26] - AI技术具有前所未有的独特性 需严肃全面审视和管理 避免混淆人机边界[12][25] 人机协作的风险与应对策略 - 人机协作存在丧失人类思想主体性的风险 如骆驼挤进帐篷的寓言所示[6][13] - 使用AI需具备超高信息素养 养成人在回路中的使用习惯 识别幻觉根本性[18] - 应关注AI对人类的影响 而不仅是AI能为人类做什么 发挥机器无法实现的创造力 批判性思维和直觉[25]