AI教育的变与不变之8:生成式幻觉与不可替代人类创造的启示

多客科技

作者：微信文章




    生成式人工智能的“幻觉”，常被视为技术缺陷——它会生成看似合理却与事实不符的内容，如同人类认知中的“主观想象”。但深入其技术发展史会发现，这种“幻觉”并非偶然，而是源于AI从“逻辑计算”向“类人类生成”演进的核心逻辑。从早期的MP模型、BP神经网络，到如今的Transformer架构、大规模语言模型（LLM），生成式AI的每一次突破，都在模仿人类“从已知推导未知”的认知过程，而“幻觉”正是这种模仿中难以避免的产物。对教育而言，理解生成式AI的幻觉机制，不仅能帮我们看清技术边界，更能为培养AI时代的创新人才提供关键指引。

生成式AI幻觉的技术根源：从逻辑计算到类人类生成

    生成式AI的“幻觉”，本质是其技术架构与训练模式的必然结果。回溯AI的进化之路：从物理层面的“与或非”逻辑电路，到模拟神经元的MP模型，再到通过反向传播优化参数的BP神经网络，早期AI的核心是“精确计算”——基于明确的输入与规则，输出确定的结果，几乎不存在“幻觉”。但随着AI向“生成式”演进，尤其是Transformer架构与大规模语言模型的出现，技术逻辑发生了根本转变：AI不再局限于“按规则计算”，而是通过海量文本训练，学习人类语言的“统计规律”与“语义关联”，进而生成新的内容。

    这种转变的关键，在于AI试图模仿人类“从碎片化信息中构建完整叙事”的认知能力。人类在交流中，会基于已有知识与语境，自动补全信息缺口（如听到“林黛玉”就联想到《红楼梦》的温婉形象）；生成式AI同样如此，它会基于训练数据中的语义关联，生成“看似合理”的内容——但由于AI缺乏人类的“现实体验”与“事实校验能力”，当训练数据存在偏差、语义关联存在歧义，或输入需求模糊时，就会生成与事实不符的“幻觉”。例如，AI会“虚构”某篇不存在的学术论文，或错误关联历史人物与事件，本质是它仅依赖文本统计规律生成内容，却无法像人类一样通过“现实经验”“逻辑校验”修正偏差。

    更深层来看，生成式AI的“幻觉”与人类的“创造性想象”有本质区别。人类的想象虽也源于已有认知，但会受“现实逻辑”“情感体验”“价值判断”约束——我们会想象“会飞的汽车”，却不会脱离“力学基本原理”去虚构；而AI的幻觉缺乏这种约束，它仅遵循“文本关联最大化”原则，不具备对“事实真实性”的判断能力。这种差异，源于AI的“硅基本质”：它没有人类的“碳基具身体验”，无法像人类一样通过“眼耳口鼻”感知现实，只能在文本构建的“虚拟世界”中生成内容，这注定了“幻觉”是其技术架构的固有属性。

从AI幻觉看“天才”的本质：创新源于“符号系统的突破”

    生成式AI的幻觉机制，还能帮我们重新理解“天才”的定义——这对教育尤为重要。2025年关于“姜萍是否为数学天才”的争议，恰恰印证了这一点：姜萍虽能熟练运用流体制式的数学模型与算法解题，但并未创造新的数学符号系统或方法论，本质是“掌握已有知识”；而真正的数学天才，如高斯、拉马努金、笛卡尔，无一不是突破了现有符号体系——高斯简化复数表示，拉马努金创造独特的数论公式，笛卡尔建立直角坐标系（将几何与代数符号结合），他们的创新不是“熟练运用已知”，而是“创造未知的符号与逻辑系统”。

    这一区别，与生成式AI的“幻觉”形成鲜明对比：AI的“生成”是基于已有文本的“统计关联”，如同姜萍运用已有数学模型解题；而人类天才的“创新”，是突破现有符号体系的“认知跃迁”，如同创造全新的数学语言。更关键的是，这种“符号系统的突破”，绝非“天生具备”——数学符号比英语更复杂，需要数年甚至十几年的严格训练（如拉马努金虽自学成才，却也深入研读《纯粹与应用数学百科全书》）；马斯克的“第一性原理”看似是“顿悟”，实则是他在物理、工程领域长期积累后，提炼出的“将问题拆解至物理本质”的方法论。

    生成式AI的局限也正在于此：它能“生成”符合现有符号体系的内容，却无法“创造”新的符号体系——因为它缺乏人类的“长期训练”“现实体验”与“认知跃迁能力”。这为教育提供了核心启示：AI时代的“天才培养”，不应是训练学生“像AI一样熟练解题”，而应是引导学生“突破现有符号与逻辑的边界”，培养创造新体系的能力。

生成式AI幻觉机制的教育启示：聚焦“不可替代的人类创新”

    理解生成式AI的幻觉机制后，教育的方向愈发清晰：我们应避开AI擅长的“精确计算”“已有知识运用”，聚焦AI无法替代的“符号创新”“现实关联”“价值判断”，培养真正的创新人才。

启示一：放弃“AI式刷题”，转向“符号系统的理解与创造”

    生成式AI擅长“基于已有规则解题”，如同衡水中学的“题海战术”——通过高强度训练掌握现有知识的运用方法。但AI的崛起已证明，这种“熟练工”式的能力迟早会被替代。教育应转向“深度理解符号系统的本质”：例如，教数学时，不仅让学生记住公式，更要让他们理解公式背后的符号逻辑（如笛卡尔坐标系如何将几何问题转化为代数符号）；教编程时，不仅让学生掌握代码语法，更要引导他们思考“代码符号如何映射现实问题”。对少数有潜力的学生，甚至可以鼓励他们尝试“创造简单的符号系统”（如设计一套用于描述校园生活的逻辑符号），培养突破现有体系的意识——这才是AI无法替代的核心能力。

启示二：用“现实体验”对抗AI“幻觉”，培养“事实校验能力”

    生成式AI的“幻觉”源于缺乏现实体验，而人类的优势在于“能通过现实体验校验认知”。教育应强化“现实关联”：讲解AI生成内容时，让学生通过“查阅文献”“实地调研”“实验验证”判断内容真伪（如AI虚构某历史事件，让学生通过史书、文物佐证反驳）；设计“AI辅助的项目式学习”，让学生用AI生成初步方案，再结合现实条件（如社区需求、资源限制）修正方案——这个过程既能让学生理解AI的价值与局限，又能培养“现实关联能力”，避免陷入“脱离现实的空想”。

启示三：重视“长期主义”的培养，拒绝“短期天才神话”

    生成式AI的“快速生成”容易让人产生“捷径幻觉”，误以为“天才可以速成”。但拉马努金、马斯克的案例证明，真正的创新源于“长期积累”——数学符号的掌握需要十几年训练，方法论的提炼需要跨领域经验。教育应传递“长期主义”：家长不应追求“孩子短期内掌握多少AI工具”，而应关注“长期的知识体系构建”（如用10年时间培养孩子的数学思维与现实认知）；教师不应过度依赖“AI生成的教案”，而应通过“长期教研”积累对教育本质的理解，引导学生“慢下来”——在长期训练与体验中，逐步具备突破现有体系的能力。

启示四：区分“教师与家长的角色”，发挥“人类独有的陪伴与引导”

    生成式AI能提供“标准化的知识讲解”，但无法替代教师与家长的“个性化引导”。教师的核心价值，在于发现学生的“符号创新潜力”（如学生设计独特的逻辑符号时，及时给予鼓励与指导），而非重复AI能做的“知识点灌输”；家长的核心价值，在于用“长期陪伴”培养孩子的“认知习惯”（如用20年时间引导孩子观察现实、思考本质），而非追求“短期成绩提升”。上海班级规模从60人缩减至10-15人，正是为了让教师有更多精力关注“个性化成长”——这种“人类独有的情感连接与潜力挖掘”，是AI永远无法替代的。

    生成式AI的“幻觉”，既是技术局限，也是一面镜子——它照出了人类认知的独特性：我们能在现实体验中校验事实，能在长期训练中创造新的符号体系，能在情感与价值的约束下生成有温度的内容。对教育而言，无需畏惧AI的“幻觉”，更无需模仿AI的“生成逻辑”；相反，应聚焦人类“不可替代的创新能力”，培养能突破现有边界、连接现实与认知、创造新价值的人才——这才是AI时代教育的核心使命。

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魏忠博士

学者、行者、旁观者

教育专栏作家

庚商教育智能创始人

上海海事大学大数据管理与应用专业教师

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