“AI正在毁掉这一代大学生!”

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作者：微信文章
大家好，我是良许。

"AI正在毁掉这一代大学生。"这话听起来很极端，但你仔细观察就会发现，这不是危言耸听。

最近一项全球调查显示，高达86%的大学生在日常学习中频繁使用AI。 看起来是效率提升，

实际上却是一场能力的集体退化。

我不反对用AI，我自己也用。

但问题是，这一代学生正在用错误的方式使用它，而代价，可能要用整个职业生涯来偿还。

AI让"会做"变成了"看起来会做"



这是最致命的问题。我之前带过几个实习生，简历上写着"精通C语言""熟悉Linux开发"。

结果让他们写个串口通信的驱动，代码倒是写出来了，但问他为什么要这样注册设备节点？为什么要用这个宏？一问三不知。

因为这些代码都是AI生成的，他们只是"搬运工"。

武汉纺织大学的吴瑜教授说得很直白：过度依赖AI会让学生产生惰性，AI应该是辅助工具，而不是替代基础学习。

但现实是什么？很多学生写毕业论文，直接把题目扔给AI，复制粘贴，改改格式就交了。作业完成了，分数拿到了，但脑子里什么都没留下。

这就像开车，你天天坐自动驾驶，看起来也在"开车"，但真让你手动操作，你连方向盘都握不稳。

思维模式正在被"提问-答案"固化



更可怕的是思维层面的退化。

研究指出，过度依赖AI会导致学生在完成学术任务时，失去独立思考、分析和解决问题的能力。

这不是理论，这是我每天都能看到的现实。

现在的学生遇到问题，第一反应不是思考"为什么"，而是问AI"怎么办"。

AI给了答案，问题解决了，然后...就没有然后了。

他们不会去追问这个答案背后的逻辑，不会去验证这个方案是否最优，更不会去思考有没有其他可能性。

刚入行那会儿，调一个单片机的串口能卡一整天。翻手册、查寄存器、对波特率，一点点试。

那些"笨功夫"看起来低效，但正是这个过程让我真正理解了底层原理。现在回头看，那才是最值钱的能力。

但现在的学生呢？他们习惯了快速获取答案，习惯了"看起来会"，却失去了深入思考的耐心。

这种思维惰性一旦形成，就很难逆转。

基础能力的空心化



AI技术平台能帮助大学生提高自主学习效率，但过度依赖AI会带来负面影响。

这话说得很客气，但我见过的情况更严重。很多学生连最基础的概念都没搞清楚，就开始用AI写代码、做项目。

指针是什么？内存怎么管理？进程和线程有什么区别？这些最基础的东西，他们一知半解。

因为AI可以帮他们"绕过"这些基础知识，直接生成能跑的代码。但问题是，代码能跑不代表你真的懂。

就像盖房子，地基没打好，上面建得再漂亮也是危楼。

等到真正工作的时候，面对那些AI解决不了的问题，面对那些需要深入理解底层逻辑的场景，这些基础的缺失就会成为致命伤。

扎实的基础和解决问题的能力，是永远不会过时的核心竞争力。

判断力的丧失才是最大的危机

还有一个更隐蔽的问题：这一代学生正在失去对信息的判断能力。AI给的答案不一定对，但很多学生根本不具备判断对错的能力。

他们照搬AI的代码，遇到bug就继续问AI，形成了一个完全依赖的闭环。

现在的学生，他们还没建立起这套判断体系，就已经开始全盘依赖AI了。

大学教育的本质，是培养独立思考、分析和解决问题的能力。

如果学生在最该打基础的时候，选择了用AI"抄近道"，那等他们走上工作岗位，会发现自己其实什么都不会。

AI是工具，不是拐杖

说到底，AI不是洪水猛兽，但也不是救命稻草。它是工具，仅此而已。问题不在AI本身，而在于使用AI的方式。

如果你把它当成学习的辅助，用它来验证想法、提高效率，那它就是好工具。

但如果你把它当成思考的替代品，当成能力的遮羞布，那它就是温柔的陷阱。

这一代大学生站在一个十字路口。一条路是继续依赖AI，看起来轻松高效，实际上在掏空自己的核心竞争力。

另一条路是把AI当工具，用"笨功夫"打好理论基础，用深度思考建立判断力。

选哪条路，决定了他们的未来。

AI可以给你答案，但给不了你能力。它可以帮你完成作业，但教不会你思考。

当有一天，你面对那些AI解决不了的问题，面对那些需要真正理解和创新的挑战时，你会发现，那些被你用AI"节省"下来的时间，其实是你欠下的债。

而这笔债，迟早要还的。

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大家好，我是良许，一个深耕嵌入式12年的老工程师，前世界500强高工。

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