大语言模型（LLM）如ChatGPT、深度求索（DeepSeek）等，正在改变我们的学习和工作方式。正如狄更斯所言：“这是最好的时代，也是最坏的时代。”人工智能（AI）提升效率、降低学习成本，让人人都能拥有智能助手，但同时也带来新的挑战。

LLM的崛起推动人工智能的发展。ChatGPT不仅能生成高质量文本，还能解答问题、协助编程、甚至创作内容。微软在Edge浏览器中整合Copilot，Coursera推出基于LLM的虚拟助教，这些都说明AI正深入各行各业，为企业优化流程、提升服务。然而，AI并非万能，它的局限性也不容忽视。

比如，在教育领域，学生使用ChatGPT解数学题，可能因数值敏感性导致错误推导。约翰·霍普金斯大学的医学案例也显示，LLM能生成病例分析报告，但在结合电脑断层（CT）影像特征时容易出错。这暴露出AI对物理世界的理解缺陷，正如Meta首席AI科学家杨立昆所言，当前LLM缺乏真正的感知能力，无法完成自动驾驶、机器人操作等任务。他预测，未来三至五年AI技术的关键突破，在于构建能够理解世界并与之互动的系统。

对学生而言，LLM既是学习利器，也可能带来依赖风险。AI虽能快速提供答案，但若过度依赖，可能削弱批判思维和深度学习能力。因此，学生须培养三种关键能力：一是独立学习，不盲目照搬AI生成的内容，而是深入理解并优化；二是动手实践，例如结合传感器，让AI学习物理世界；三是自我反思，记录思考过程，不断调整学习方式，形成不断进步的学习习惯。

LLM的发展令人兴奋，但它们不是终点。AI提高效率，却无法替代思考。我们应利用它的优势，同时保持独立判断，才能真正从技术进步中受益。

（作者是新加坡理工学院计电脑工程系三年级学生）