众大佬突然惊觉：AI对教育是有害的。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。8月28号，吴恩达上了一档播客。这个人得先说一句：在线教育这门生意就是他开的头，Coursera是他创办的。后来他去百度当首席科学家时，Anthropic的达里奥·阿莫代伊就在他手下干活。
“糟糕透了”与认知外包
吴恩达在这档播客里，第一句先打了招呼：我要说一句可能有争议的话，我不确定以前有没有公开说过，但我觉得它是真的。坦白来说，AI模型对于学习来说糟糕透了。他给的理由是，现在出来的数据非常清楚：大学生用AI写作业，作业分数是上去了，他还专门补了一句“耶，分数更高了”，可是长期表现要差很多，因为活是AI替他们干的。
最后他还嫌不够，又补了一句：我们应该停止把AI看作对学习有帮助的东西，至少对绝大多数人来说是这样，AI绝对是对学习有害的。“糟糕透了”的英文是terrible，他反复说了三遍，最后还加了个“绝对”。这不是聊天闲聊出来的顺口一提，就是他的核心观点。
他还讲了自己身上的事。过去半年他做项目，前端后端某个东西怎么跑通，他直接问AI要答案，活干完了，当时爽得很。可是过了6个月，同一个组件需要再做一次时，他脑子里一片空白，只能再去问一遍。老范自己也有这样的感受：你让AI写的，看完事情以后，脑子里留不下任何记忆。大家要注意，他不是说学生笨，而是说自己在这件事上也躲不过去。
那他凭什么这么说？因为他刚把真金白银压在这个判断上面。7月28号，Coursera宣布拿1亿美金投了他的新公司LearnVector，中文是“学习矢量”，换到手的是1/3股份，也就是LearnVector的估值应该在3亿美金。这家公司的官网上明明白白写着一句：没有护栏的聊天机器人会损害学习。它帮学生把任务做完，把作业分拿到，可是认知外包的结果，是这个人变得更不熟练了。
什么叫护栏？以前有一个相声叫《威胁》，里边讲一个父亲的知识已经落后，儿子问他任何问题他都不会，于是他就搅塞：这个问题我不能直接告诉你答案，如果直接告诉你，你印象不深。所谓护栏，这样形象地理解没有太大问题。什么叫认知外包？就是本来该你脑子干的活，你交给外边的东西去干了。
这事不是AI时代才有的。大家现在还能背电话号码吗？以前咱们能背几十个，甚至有人可以背上百个电话号码。现在很多人连自己的手机号都记不住，家人的手机号也记不住，每次只能到通讯录里去找，这就是一个认知外包的过程。所以吴恩达真正说的是：作业分当场结清了，但是本事你没学会。
这个判断还不只用在学生身上。2026年1月20号在达沃斯，吴恩达把同一套话用到职场上。以前一个新人是怎么长起来的？查资料，做错，而且一定要做错，然后被老同事拎出来骂，一轮一轮攒出自己对这个行业的判断。现在这些基础活一件一件被AI接走，“在错误里成长”这条道路正在被堵死。他说，这才是初级员工真正焦虑的地方：他们怕的不只是这个月的饭碗，而是自己正在变成一个只会开AI的操作员，跳过了本来该自己犯的那几年错误。说到这里，我再讲一个我儿子的故事。他前面参加了一个集成电路设计比赛，这个课程实际上只教了一半。
后边一半课程还没教，他也有一点小聪明，在家里用了各种AI工具。当时用的是Gemini，他让AI把后边一半课程教给自己，然后出题来考他，还做了一个小题库，在那里反复练习了半天，觉得自己应该会了。然后在学校里做笔试，先在校内试一试、筛选一下，最能打的出去参加比赛。他在笔试时拿了一等奖，然后信心满满地准备参加外边的比赛。
老师还圈定了一个考试范围，说大概历年比赛都考什么样的东西。在这个时候，他犯了一个很多年轻人都会犯的错误：命令AI去穷举，把老师划定的题目范围穷举一遍。然后就发现穷举的范围太大了，实在穷举不过来。按道理说，如果是老程序员，穷举搞不定，那就抽象，把这件事底层的逻辑搞清楚，最后万变不离其宗。他没有，他继续穷举，然后觉得应该差不多了，就在这个范围之内。
到比赛真正把题目发下来时，他发现这个题目跟自己穷举的一大堆结果里有几个很像，但都差了那么一点点。而且这个比赛不允许带电脑，必须在现场写，他一下就抓瞎了，不知道该怎么办。他就遇到了这样一个问题。所以AI对于学习这件事情到底是不是有效？吴恩达出来说了，这个事是有害的。
同一场访谈里，他还讲了两件事，顺带说一下。一件是给毕业生的建议：上网去找那些学校课表里还没有来得及塞进去的东西，尤其是在AI这一块。另一件事是他招人的规矩：他手下做市场的人全都会写代码，面试时他只问一句话，你做过什么东西没有。这也是很有意思的一个点。