MIT报告认为AI正在侵蚀答疑时间、学习小组和师生互信

这份于2026年6月发布的报告记录了AI如何正在侵蚀大学体验的核心部分。学生已经在各方面使用它，影响也在显现：参加答疑时间的人更少了，在线讨论参与度下降，宿舍和图书馆里的学习小组也在减少。对教师而言，越来越难以判断学生究竟学到了什么。

教师与学生正在失去对彼此的信任

教师表示，监管未经授权的AI使用正在损害他们与学生的关系。AI文本检测软件不可靠，而且经常把非母语者或神经多样性学生的作业标记为AI生成，因此委员会明确建议不要使用它。这些工具还可能与所谓的“AI humanizers”（让AI生成的文本看起来像人类撰写的程序）陷入军备竞赛。

对于硕士论文和博士论文，委员会希望采取不同的做法：每篇论文都必须披露其AI使用情况，且AI绝不能被列为共同作者。

与此同时，学生担心遭到错误指控，并认为当教师使用AI制作幻灯片、提供反馈或评分，却限制学生使用时，存在双重标准。委员会也建议为教师制定透明度规则。

Lockdown browsers（在考试期间锁定并监控电脑的考试软件）也无法解决问题。专家小组表示，当前这一代软件漏洞百出，而且感觉像是监视。

从聊天机器人得到正确答案是在伪造真正的学习

该报告基于“增强而非自动化”的指导原则：AI应当扩展人类能力，而不是取代它们。从聊天机器人得到正确答案会制造一种学习的错觉，并导致智力上的缴械，学生一遇到困难就转而依赖AI。

这种态势如今正在威胁MIT最重要的项目之一。教师开始考虑用AI代理而非学生担任研究助理，这将冲击本科生研究机会计划（UROP），这一MIT体验的支柱：2025届有93%至少参与过一次，58%的教师担任过导师。该计划的存在是为了培养学生，而不是提供廉价的研究劳动力，因此用AI取代他们将掏空其宗旨，专家小组认为。

学习目标应先于AI政策

委员会表示，与其制定一刀切的规则，每门课程都需要自己的AI政策。这一过程应从学习目标开始，再到评估设计，然后才讨论允许何种AI使用。诗歌研讨课与数学证明课程同AI的关系完全不同，因此单一的全校政策对某些情境会过于宽松，对另一些则过于严格。

报告建议转向口试、学期作品集、面对面讨论和基于项目的作业。每门课程都应在教学大纲中明确写出其AI政策，并说明其背后的清晰理由。

对AI工具的不平等获取会扩大表现差距

有些学生负担得起高级 AI 服务，另一些则负担不起，委员会警告称，这一差距可能造成实际的表现差异。MIT 已通过其 Parley 平台向所有成员提供多种 AI 模型的使用权限，教师和研究生每月可获得 30 美元免费额度。但 OpenAI、Google 和 Anthropic 的高级订阅费用为每月数百美元，许多学生难以承受。

更广泛的研究印证了 MIT 的报告

MIT 报告所描述的 AI 广泛使用情况，与其他学校的观察相符。在哈佛，2024 年约 87.5% 的受访者表示使用过 AI，其中近一半至少每隔一天使用一次。约 25% 的人表示，AI 使他们减少前往答疑时间、减少向教师求助，并且跳过指定阅读。在英国，全日制学生的使用率到 2025 年底达到95%，来自更富裕家庭的学生更频繁地使用 AI。

多项研究支持了对思维外包的担忧。Anthropic 发现，在所分析的近一半对话中，学生将分析和创造等高阶思维外包给了 Claude。一项覆盖超过 26,000 名学生的中国长期研究发现，使用 AI 使作业成绩提高了 18%，但六个月后考试成绩下降了 20%。

一项覆盖超过 500,000 个成绩的加州大学伯克利分校研究表明，自 ChatGPT 推出以来，写作和编程任务较重的课程中 A 等成绩所占比例上升了 13 个百分点。该效应集中在作业占比较高的课程中，并不指向真正的学习提升。在布朗大学，平均成绩从带回家考试的 96% 降至后续现场考试的 48.6%。

阿姆斯特丹自由大学法学学者 Thibault Schrepel 开展的一项为期两年的研究得出了不同结果。他将学生随机分为三组：不使用 AI、使用 AI 但无指导，以及使用 AI 并接受培训。不使用 AI 的组两年都排名最后。即便是无指导使用 AI 的组也表现更好，尽管他们在课堂上常常不加质疑地接受 AI 的建议。Schrepel 原本预期相反的结果，最终否定了自己最初的假设，即 AI 只有与结构化培训相结合时才会有帮助。