越会用 AI 的人，学习能力退化得越快

「AI 用多了，人会不会逐渐变笨？」

这是过去三年争议最大的话题之一。担忧者凭体感，乐观者靠立场，双方长期缺乏确凿证据。8 月 18 日，《经济学人》刊发重磅研究，为这场争论提供了迄今最硬核的数据支撑。

研究对象涵盖 2.7 万名中国中学生。数据显示，使用 AI 后，学生作业分数平均提升 18%，单份作业耗时从 64 分钟缩短至 45 分钟。然而月考成绩揭晓：在闭卷考试中，使用 AI 的学生成绩比未使用者低 20%。

以往作业分是考试成绩的可靠「晴雨表」，但在 AI 介入后，这一规律失效。作业分越高，往往意味着 AI 依赖度越深，导致「用得越狠，考得越惨」。

作业分，第一次开始「撒谎」。

作业分超过 100 的人群中，不用 AI 者分数升至 112，而使用 AI 者跌至 64。｜图片来源：经济学人

该数据源自斯德哥尔摩大学与香港大学三位经济学家发表的论文《生成式 AI 学习惩罚》。

《生成式 AI 学习惩罚》｜图片来源：SSRN

样本取自中国中部一个百万人口县城，具有典型代表性。研究追踪了当地九成中学生（26811 人），横跨 2022 年 9 月至 2025 年 6 月，历时 30 个月。线上系统记录作业用时，数据库收录各类考试成绩，配合回收率超 96% 的全员问卷，首次实现了对「写多快、考多好」的硬数据测量。

2022 年 9 月，AI 使用率几乎为零；至 2025 年 6 月，这一数字飙升至 80%。曲线两次显著跳升分别对应 DeepSeek V2.5 和 R1 的发布，主流工具包括豆包、DeepSeek、文心一言等。

采纳曲线的两次跳升均与 DeepSeek 版本发布吻合｜图片来源：CEPR

研究结论明确：作业效率提升 18%，耗时减少 30%，但月考成绩下降 20%（约 1.4 个标准差）。惩罚效应在各学科分布不均：社科类跌幅最大（27%），数学次之（22%），英语 17%，语文最轻（9%）。初中生受影响程度比高中生高四成，男生甚于女生。

值得注意的是，原本成绩最优的学生群体跌幅最惨。

关于升学考试的影响，网传「中考暴跌 24%、高考暴跌 18%」的说法略显夸张。论文指出，这是针对使用满两年以上学生的完整惩罚效应，全体 AI 用户的平均影响约为 7%。但这恰恰揭示了更严峻的事实：AI 的学习惩罚需要两年才能完全显现，短期研究普遍低估了其成本。

消失的模范生

研究初期曾有一个安慰性结论：约两成学生虽使用 AI 但未外包作业，成绩未受损。这似乎暗示问题不在工具而在用法。

论文对「外包」设定了量化标准：作业用时少于 50 分钟视为「内包」，少于 45 分钟则为真「外包」。数据显示，初期仅将 AI 作为辅助、仍花费时间写作业的学生，其考试成绩与未使用者无异。甚至在 50 至 65 分钟的重叠区间内，两类学生表现一致。AI 本身无毒，毒性在于省下的时间未被用于深度学习。

若止步于此，这只是一篇「工具无罪」的常规报告。但深入分析发现，使用满 5 个月后，外包比例从 58% 激增至 81%，完全外包者从 34% 涨至 50%。那些坚持花 65 分钟以上认真作业的「模范用户」，全是上手不足 5 个月的新手。

采纳满 6 个月后，样本中再无一名 AI 用户的作业用时超过 65 分钟。

在 26811 人的样本中，「正确使用 AI」并非稳定状态，而是一个维持不到半年的过渡期。作者指出，AI 挤掉的正是强度最高的那部分努力。

用满六个月后，65 分钟以上的作业用时区间彻底消失｜图片来源：CEPR

这项研究撕掉了「只要教会孩子正确使用，一切都会好起来」的遮羞布。数据表明，没有人能长期保持「正确使用」。作业分上涨、家长点赞、老师认可，这些正向反馈构成了畸形激励机制，诱导学生不断压缩思考时间。

大人的考场

上述现象不仅限于青少年。过去一年，同样的能力退化曲线在成年人群体中已重现四次。

首先是医疗领域。《柳叶刀·胃肠病学和肝病学》发表的一项波兰研究显示，19 名资深医生在使用 AI 辅助数月后，脱离 AI 独立操作时，腺瘤检出率从 28.4% 降至 22.4%，相对下降 20%。

这与中学生的月考跌幅惊人一致。这是医学界首次在真实临床中证实「AI 导致人类技能生疏」，且发生在基本功最扎实的专家群体中。

其次是写作领域。麻省理工媒体实验室的脑电实验发现，使用 ChatGPT 的学生神经连接强度最低，较纯手工写作组低 55%；写完不久，83% 的人无法复述自己文章中的句子。研究团队将此命名为「认知负债」。

第三次出现在职场。微软研究院与卡内基梅隆大学的调查显示，对 AI 输出越自信的知识工作者，自主核查的投入越少。

第四次波及程序员。METR 机构的对照实验显示，资深程序员使用 AI 后实际效率降低，却主观感觉快了 20%。后续复测失败，原因是大多数开发者已拒绝在无 AI 环境下工作。

这与无人肯花 65 分钟写作业的教室如出一辙。

脱离 AI 后，专业人员的检出率未能恢复至原有水平｜图片来源：METR

临床、脑电、问卷、对照实验，四次预警指向同一结论：AI 在场，产出变好；AI 离场，能力变差。

AI 并未降低智商，而是抽走了「变聪明」的关键工序——打草稿、试错与推演。认知科学称此为「认知卸载」。计算器替代了运算，导航替代了记路，而 AI 接管了心智模型构建的核心过程。

工作中看似从「执行者」升级为「把关人」，但若缺乏亲手推演的底稿，所谓的审核只是面对黑箱。一旦 AI 逻辑链深处出错，人类将无从察觉。对学生而言，作业是草稿，考试是 Debug；草稿外包，考试必败。

区别在于，学生每月有闭卷考试暴露问题，而大多数成年人的工作没有月考。

研究最后留有余地：随着时间推移，AI 学习惩罚正在收窄。同样使用满 5 个月，2023 年初的学生平均损失 25%，2025 年 6 月已降至 16%。

同样使用满 5 个月，惩罚效应从 25% 收窄至 16%｜图片来源：CEPR

师生正在适应，工具端也在尝试改进（如强制展示推演过程）。但作者判断，损失虽在减小，却无归零迹象。

9 月 1 日开学，这场涉及 2.7 万人的实验将在全国更大范围内重演。当看到孩子作业天天满分，或许应先问一句：这 100 分是孩子挣来的，还是 AI 挣来的？

下一次向老板提交方案前，这个问题，不妨也先问自己一遍。