2025年1月以来，以DeepSeek为首的AI大模型在各个领域深度赋能，在享受AI技术改变工作生活状态的同时，不知道你是否曾经思考过这个问题：人与AI如何相处？

有人说，AI知识库那么强大，感觉都不用在学校读书了，你想要了解的东西，随便问下AI就行，答案比课本更系统更全面，也有助于延伸阅读。

近期在与一些在校大学生的交谈中发现：很多孩子对于AI生成的内容有一种盲从，对于AI技术对于自身发展的辅助过于乐观，让我有了一丝担忧。

面对AI大模型的快速发展，如果高校学生在使用AI工具时不能采取一种平衡、主动且批判性的态度，或者AI将成为你的主导而不再是工具。

主动且批判的看待AI技术的发展，既要充分利用技术优势提升学习效率，又要避免过度依赖而削弱自身能力。提供一下几点分享供大家思考：

明确AI的辅助定位：工具而非替代

在日常的工作中用AI处理重复性任务（如文献整理、语法校对、代码调试），能够为你节省大量时间用于深度思考和创新。把人的脑力能容从繁重的琐碎的日常事务中抽出来，回到理性的思考层面，深入探索自己的核心竞争力。

例如，用AI生成论文框架后需自行填充内容并验证逻辑，而非直接提交生成结果；用AI辅助学习编程时，仍需理解底层逻辑而非仅复制代码。

永远记住一句话：一切的发明创造都是为人类服务的，工具只能是辅助而不是替代。

培养不可替代的核心能力

批判性思维：对AI生成内容保持质疑（如验证信息准确性、识别潜在偏见），避免全盘接受。

问题定义能力：AI擅长执行指令，但如何精准提出需求、拆解复杂问题仍需人类主导。

跨学科创新：结合AI工具与自身专业领域，探索交叉创新（如用AI模拟实验数据，但需设计实验框架并分析结果）。

关注AI的局限和风险

数据偏见与错误：AI工具的普及之后，网络上充斥着各种内容，包括原有的正确的知识数据，也包含大量的AI生成的数据。由于提问者水平以及提示经验的偏差，导致AI生成了大量的有失偏颇的数据信息，随着数据的积累和迭代，AI输出过时、片面或错误信息概率是比较大的的，对于一些要求较高的案例或者数据，必须进行二次核验和纠偏。

技术依赖风险：对于学习和思维习惯必须保持高度警惕，定期复盘，过度依赖AI可能导致思维惰性，需定期进行“无AI”的深度学习和创作。可以根据自己工作和学习的习惯，自己做一个自我隔离，明确哪些任务目标是可以或者必须通过AI来完成，做到高效达成，哪些任务是必须依靠自我思考和深度探索来完成，以此来提升自我思考能效和深度。

面向未来的能力储备

人机协作能力：和AI合作就像学“说机器能听懂的话”。比如用AI写论文时，别笼统地说“帮我写一篇心理学论文”，而要学会拆解任务：先让它“列出社交焦虑症的三大成因”，再筛选信息、补充案例，最后调整逻辑。如果结果不满意，可以追问“是否有更权威的研究支持？”或“换个角度分析”。就像训练队友，你指令越清晰，AI越有用，但关键步骤必须自己把控。

情感与创造力：AI能画星空，但画不出你回忆里的那片星空。例如设计海报时，AI可以生成10种配色方案，但你得根据活动主题和观众感受选择最打动人心的。再比如小组讨论，AI能总结观点，但谁在摆烂、谁需要鼓励，只有你能察觉。面对“选考研还是就业”这种人生选择题，AI能分析行业趋势，但无法代替你和家人深夜长谈后的决心。

终身学习意识：AI更新比手机系统还快。今天用ChatGPT，明天可能出新工具。保持学习不是让你狂追技术，而是养成“工具箱思维”：刷到AI新闻时，想想“这能解决我手头什么问题？”比如看到AI翻译更新，马上下载试译文献，对比自己哪里理解偏差。偶尔参加编程社团或线上课程，像学游泳一样先扑腾两下，慢慢就能在新工具浪潮里站稳。

写在最后：AI是“杠杆”，而非“拐杖”

高校学生应主动将AI工具视为能力放大器，而非替代独立思考的捷径。关键在于通过AI扩展认知边界，同时持续提升自身核心竞争力（如批判性思维、创造力、专业深度），最终实现“人主导，AI辅助”的良性循环。