英国约克大学（University of York）利奥·麦肯教授（Prof Leo McCann）与西蒙·斯威尼教授（Prof Simon Sweeney）9月16日在英国《卫报》撰文指出，当前高等教育界普遍低估了以ChatGPT为代表的大型语言模型（LLM）工具对教学体系带来的严峻挑战。针对“掌握人工智能将成为未来劳动力市场必备生活技能”的流行论调，两位教授明确提出反驳，强调其基于实际教学观察的结论恰好相反——生成式人工智能（Generative AI）正在实质上削弱教与学的质量，阻碍学生进行深度反思与批判性思考，并使其远离原始文献的阅读和消化过程。
文章指出，学生对生成式人工智能的滥用已呈普遍化趋势。所谓“AI有助于预习或研究”的说法，实则成为学生逃避真正学习过程的借口，他们借助技术捷径完成作业，却未能发展应有的学术能力。尽管高校尝试出台使用指南与规则，但其约束力普遍薄弱，难以有效遏制学生直接将评估任务交由ChatGPT等工具代劳的行为。这种依赖关系导致学术输出呈现高度同质化、枯燥乏味的特点，并频繁出现事实性错误，严重影响学术成果的严肃性与准确性。
文中引用了一项具体案例：在要求学生解读亨利·福特（Henry Ford）1922年所撰短文的教学活动中，多数答案通过生成式人工智能工具加工后，竟将这位历史上以专制和种族主义立场著称的人物描述为“为其企业开发了精密人力资源绩效管理体系”的“变革型领袖”。这一明显背离史实的结论，揭示出人工智能在历史语境理解和价值判断方面的严重缺陷，同时也反映出学生未经批判消化便接受AI生成内容的学术风险。
两位教授进一步指出，在许多学位项目中，大型语言模型的实际应用价值极其有限甚至根本不存在。过度依赖这类工具非但无助于学习成效，反而破坏和贬损学生的知识建构过程，削弱其进行分析批判与创造性思维的能力。生成式人工智能生成的文本往往缺乏深度、个性与原创性，无法替代人类在学术探索中所需的复杂推理和伦理反思。
文章最后呼吁，教育界应当以更加审慎和批判的态度看待人工智能技术对工作、教育及日常生活的影响，而非盲目追随技术乐观主义叙事。当前亟须正视的是生成式人工智能对学术诚信、思维品质与教学本质的潜在侵蚀。唯有通过重新强调深度阅读、独立思考和学术规范的核心地位，才能有效应对技术滥用带来的负面效应，维护高等教育的根本使命。
（英国《卫报》官网）