自ChatGPT面世以来，人工智能（AI）生成内容迅速进入学生的学习环境，成为学生电脑笔记本中常驻的新朋友。有人赞叹它的知识覆盖广、语言能力强，也有人忧虑它模糊学习与抄袭的界限。然而，在这场尚未落幕的争论中，我们或许忽略一个更深层的问题：AI的介入，正在重新定义我们所理解的学习能力。

随着AI的普及，一些原本须要反复练习的技能开始被外包。摘要写作、语法润色、数据归纳，这些传统上被视为训练逻辑与语言能力的过程，如今只须轻轻一键便能完成。这种便利是否意味着我们正变得更懒，还是转向另一种学习方式？

与其视之为能力的衰退，不如说AI正在促使我们经历一次能力的转移。当内容的生成变得轻而易举，真正关键的反而是判断内容是否可信、是否适切、是否合乎语境的能力。这意味着原本被视为高阶的判断、筛选与重组，正在成为学习的核心能力。能力谱系的转向不只关乎操作技巧，更指向一个根本问题：我们是否教会学生思考问题的复杂性，而不仅仅是训练他们找出标准答案呢？

这种能力的转型，在新加坡教育体系中已初现端倪。教育部在2023年明确表明，学校不禁止使用ChatGPT，而应教导学生负责任地使用与发展批判性思维。本地大学也随之作出回应，例如新加坡国立大学与南洋理工大学，要求学生在作业中注明是否使用AI，并说明使用方式。这种透明机制不仅规范行为，也促使学生发展元认知能力，思考自己如何使用工具，以及为何如此使用。

与此同时，教学实践也在悄然变化。越来越多教师尝试将AI作为思辨辅助的工具。例如，有教师会让学生使用AI生成多种风格的作文开头，再引导他们分析语气、句型与逻辑结构的差异。透过比较，学生不但加深对文体表达的理解，也逐渐意识到写作不只是选一个答案，而是思考自身要怎么表达得更好。AI在这里不再只是代写工具，而成为触发思考、培养判断的催化剂。

在个性化学习方面，AI更可能成为认知探索的伙伴。学生可以反复向AI提问某个深奥难懂的概念，直到找到最适合自己理解路径的解释。传统课堂很难提供这种高度重复与即时反馈的条件，但AI却能创造这种非线性、弹性化的学习结构。对一些步调较慢或兴趣独特的学生而言，这种使用AI自主构建知识路径的能力，可能正是他们在体制教育中最容易错失的空间。

然而，任何技术的使用都不会自动带来美好结果。AI也可能强化原有的不平等，例如资源差异、教师培训不足、学生能力落差，可能导致AI的潜能被误用、滥用或干脆弃用。问题的关键不在AI本身，而在于教育系统是否已准备好重新思考学习的目标与过程。

遗憾的是，目前许多学校面对AI的态度仍倾向防堵与管控，担心作弊、担心学生偷懒。这反映教育制度对技术变革的不适与不安，也暴露出我们对学习的理解仍停留在答题式、标准化的模式之中。AI真正挑战的，不只是作业的生成方式，而是教育制度本身的定义，即我们在教什么，又希望学生成为谁。

真正的原创性，并非完全脱离外部资源的孤立创作，而是在信息饱和与技术加持的现实中，仍能保有立场、见解与判断的能力。当人人可用AI，文字不再是区分能力的门槛，真正属于自己的内容，来自于个人如何取材、质疑与判断。

比起担心学生变懒，我们更应担心的是他们缺乏判断力，而教育体制至今仍未真正赋予他们判断的空间。

AI未必是教育的答案，但它揭示许多我们早就该提问的问题。学习不再只是累积知识，更是面对复杂系统时做出合理判断的能力。AI不会设限，设限的是我们愿意赋予它什么功能，以及我们是否有勇气放手，让学生发展新的能力与学习样貌。

（作者是南洋理工大学中文系兼语言学系学生）