AI 认知：一些 AI 技术在教育领域应用的看法和感悟

　　前段时间，我参与了学校的YOCSEF论坛，论坛的主要内容是讨论大模型人才培养方面的一系列现象和问题。而身为一个经常使用大模型的在校大学生，也引发了我一定的思考。

　　现如今，我们学生可以说是越来越依赖于大模型了，就从我们身边的人来看，无论成绩优秀的，还是差的，在遇到难题时，基本都会使用大模型去尝试解决问题。其实一开始还是在网上搜素相关的信息，渐渐的，就都使用大模型了。

　　而论坛中就提到了这样的一个观点，过于依赖大模型并不是一件好事，因为很多学生虽然能够依靠大模型去完成作业（直接复制粘体那种），但他们实际上并不了解这些内容，他们能够完成任务，全靠背后的大模型在支撑。这对他们的成长是极为不利的。而且，大模型存在幻觉的问题，有时候得到的答案并不正确，而学生也没办法指认出来。

　　不得不说，的确是这样，最近我与几位朋友合作完成一些任务，由于我是负责人，他们完成的任务需要向我汇报，但问题在于他们的任务都是交予大模型来完成，因此，或多或少都存在一些纰漏，但他们并不知道这些纰漏的存在，以为大模型给出了结果，这项任务便是完成了。虽然的确很快（如果不用大模型）可能需要好几天的那种，但是他们一天时间就完成了。但也不能说它们完成的不好，因为AI本身知识面就特别广泛，它输出的东西质量也不差。可能只是我那几个朋友不太了解任务的一些具体要求，导致与AI的沟通出现偏差，才出现的纰漏。

　　简单来说，不是AI的问题，是人的问题

　　在我看来，AI技术只是一个工具，工具能发挥到什么程度，还是要看使用的人如何。有再好的大刀，也很难耍过关公。AI就像是一把很便捷的工具，他或许可以让能力不足的人也能参与到工作中来（我没学过前端框架React，但前段时间，个人开发的一个项目上，想尝试用这个框架，写一个简单的图片处理页面，也是通过AI完成了。）但AI给我的答案并没有一个很体系的知识，我只是知道了如何去写一个前端页面，但并不理解其内的原理和流程。自然也没办法做更好的优化和改进了。

　　这点，或许我与文章开头提到的那些朋友也是一样的。太过于依赖AI技术，技术的上限就会被限制住，虽然完成了任务，但并没有学到太多的技术。

　　从开始接触AI刷题以来，我在这个平台上也刷了些许题目，遇到不会的问题，可以求助AI。有时候AI甚至可以直接帮你把问题解答出来。不过更多是给你一些思路，然后让你根据这个思路，完成自己的解答，这是一件好事，在刷题的过程中有效的锻炼了我们的思维。

　　但这也引发了我的另一个思考，假如AI已经能给出99%以上问题算法的思路和答案(虽然现在可能还做不到)，还有必要去锻炼一些基本的算法功底吗？很多时候，我并不是不懂算法的底层原理，只是不够熟练的去应用和解决问题。这个时候，我认为能够通过AI完全解决的事情，没有必要再让自己在上面花费时间了。

　　这又引发了我的另一个思考，很多人都在担忧AI浪潮下会造成大量失业问题，是因为很多技术慢慢变得越来越没有壁垒了吗？是因为AI的效率更快？成本更低？还是因为可以通过AI完成而导致市场需求再慢慢减少？

　　不管怎么说，人改变的速度肯定是没有AI改变的速度快的。AI模型可以通过几个小时快速训练，达到某个领域的专家水平。但人却是不可以的。人要想成为专家，必须要有数十年丰厚的经验和积累。但AI却像是开了挂一样，只要有训练数据，就能在短时间内，直接将这些知识统统纳入，然后又可以不断复制自己，击败大量的同行业竞争者。

　　在教育领域的应用上，目前我的学校并没有大规模的应用AI技术辅助教育，很多时候，只是作为一种我们完成作业的手段。在我看来，AI的时代来临，学生不能再过于痴迷于技术，我身边就有很多这样的人，认为只要技术够好，就能怎样怎样什么的。他们大多对AI刷题比较排斥，认为这样锻炼不了他们的技术。也不愿意通过AI去完成作业。这和前面的朋友简直是两种极端了。

　　我也是当局者迷，不知对现在的学习状况采取一个怎样的态度，但无论如何，提高自己的能力总是没有错的。但又怕方向选错了，到头来白忙一场，这个年代都说选择大于努力咯，或许提高自己的随机应变能力，让自己可以拥有更多的选择才是最好的答案。

　　加油，共勉！　　