今年开学季，一些高校的开学典礼出现了耐人寻味的一幕：校长们在给新生寄语时，不约而同地提醒学生，不要过度依赖AI，在善用这一工具的同时，守住思维训练的底线。
北大校长高松说，AI可以整合已有信息，却无法替代对未知领域发自内心的好奇；可以给出标准化结论，却无法替代在反复试错中形成的独立判断。
复旦校长金力则提出，要警惕“认知卸载”，如果只求现成答案、习惯“思维外包”，将导致批判思维的弱化；也要警惕“虚假掌握”，如果缺少独立推理、深度依赖AI的评测，将增加貌似学懂的假象；还要警惕“信息茧房”，算法对于偏好的拟合导致不少模型具有“谄媚”的特性，讨好的思维链、迎合式的帮助无法提供真实的挑战。
近期，一项覆盖全国400余所高校、近两千名本科生的调研显示，AI工具在受访者中的使用率已高达99.18%。与此同时，超六成的学生对“AI使用的合理边界”表示困惑，希望学校提供明确、可操作的指导方案。这个落差本身，就是当下高校AI治理面临的核心矛盾。
【从“能不能用”到“怎么用”】
今年1月，复旦大学正式发布《生成式人工智能教育教学应用指引1.0版》（简称：《指引》）。从2024年底试行“本科毕业论文（设计）使用AI的规定”到《指引》，复旦一直在对AI带来的“学习范式更新”进行治理回应。
与常见的AI使用规范不同，这份《指引》强调从“工具使用者”到“人机协同决策者”的转变。
复旦大学教务处处长林伟此前接受解放日报记者采访时说，需要解决的是如何让技术成为“辅助而非替代”，如何避免学生依赖工具、丧失独立思考能力，如何在创新与规范间搭建安全跑道。知道底线在哪里，师生才能大胆尝试创新。
《指引》的核心是明确边界——哪些能借助AI强化，哪些必须由人独立完成，哪些需要慢下来沉淀思考。这一原则并非停留在理念层面，《指引》写得很清楚：AI工具可用于资料整理、语言润色、图表或代码初步生成等非核心创造性工作，不得替代研究思考、理论构建、数据分析、结论形成等实质性学术劳动，特别是不得直接使用人工智能工具生成课程论文或课题文本。换言之，AI可以帮助学生处理信息检索、整理等低认知负荷任务，但批判性思维、复杂问题解决、跨学科整合与创新这些AI难以替代的高阶能力，必须由学生自己完成。
金力校长在此次开学典礼中还提到，学校正在将科学智能平台“星河启智”按科研、教学等场景进行功能重构，为所有学生打造全周期的智能学业助手，筹措更多普惠可及的资源，迭代更新AI应用规范指引。这意味着，划边界的同时，学校也在同步提供资源与工具。
【学生们在怎么做】
规范之外，更值得观察的是学生真实的使用状态。
复旦大学哲学学院2026级学生王昶月告诉解放日报记者，她一般只用AI来润色文章，或者为PPT提供新奇的设计方案，“任何一个需要‘创造创新’的地方，我都坚持不使用AI。”她并不担心独立思考能力会变弱，“因为有AI帮忙归纳概括，我们才能更好地去锻炼人之为人的思索能力。”
复旦大学数学科学学院博士生厉茗，则把AI当成效率工具和可以随时讨论的对象：梳理文献、检查表达、快速进入陌生领域，或者拿初步想法和它反复碰撞。但有一件事她坚持不交给AI——判断一个问题到底值不值得做。“taste（品味）是科研中很重要的一种能力：判断什么是真问题、什么问题真正有价值。AI可以帮助我探索‘怎么做’，但‘为什么值得做’，最终还是要由我自己来回答。”
厉茗认为，AI时代需要警惕“知识错觉”。“AI很容易给出结构完整、语言流畅的答案，但流畅不等于真正理解。”她把自己的学习过程叫作“反蒸馏AI”：不是把AI生成的内容搬过来，而是反过来追问它为什么这样回答，自己再重新推导、验证。“如果关掉AI之后还是讲不清楚，那这个知识其实还没有真正属于自己。”
什么是过度依赖AI？在厉茗看来，如果离开AI就无法解释自己写下的内容，或者无法判断它给出的结论是否可靠，就已经构成了依赖。王昶月则把“用AI去承担创造性工作”视为过度依赖。
【教育的核心目标不能让渡】
两位学生在使用AI过程中的困惑值得注意。
“如果AI本身能够进行学习，那么究竟哪些学习是必要的，哪些则是算力的浪费？对生成内容的监管是否存在矫枉过正或者不够精细？”王昶月说。
厉茗则关注学术场景下的AI披露难题。不少学术期刊要求作者对AI的实质性使用进行披露，但在她看来，目前仍有待形成更细致、明确的共识：AI参与到什么程度才算“实质性使用”，披露又该细化到何种程度。
99.18%的使用率意味着，AI已经不可能被挡在校园之外。正因如此，校长们才会在开学典礼上提醒学生不要过度依赖AI，他们真正警示的，是学生滑向“思维外包”的陷阱。
在厉茗看来，“思维外包”是把提出问题、形成判断和验证结论这几个环节也一起交付出去。因此，她会有意识地保留一些看起来“不那么高效”的环节，先自己想、自己推、自己质疑，再去和AI对照。“工具越强大，我们越需要知道哪些判断必须留在自己手里。”
AI可以延伸能力，但思考的主体永远是人。教育的核心目标——培养独立提出问题、形成判断、作出选择的人——不能因此让渡。
制定AI使用规范股市配资，本质不是为技术立规矩，而是为育人立尺度。毕竟，AI虽然可以“一键生成”答案，却无法代替人经历从困惑走向茅塞顿开。而后者，恰恰是教育真正要完成的事。
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