AI 時代，透過鍵盤，甚至直接口說，讓人與幾近無所不知的廣大知識連接了起來。

在這個時代裡，因為 AI，我們能快速翻譯任何影音、圖片，編輯資料，理解例子，甚至進行純自動化的操作。

回到我們的學習中，我們能快速看到 AI 摘要的知識、翻譯的文章、選用的網路資訊。這樣的過程可以說是，AI 讓搬運與理解知識，能用很簡易、很貼近人的方式進行。

但是它也可能將我們思考、思辨知識疆域的過程外包。

我們在快速得到學習回饋的同時，也可能失去傳統搜索、思考、建立問題意識的過程。

大部分 AI 提供的結果，取代了我們以前需要花時間精力篩選資訊好壞，從網際網路或者文獻資料中，比對、思考，建構知識架構的探索過程。

而這些建構式的論點思考，對形成一個完整的系統性思考是重要的。

探索與建構知識的問題意識，與我們的認知、表達，還有整個知識體系都有關係。

認知卸載

這也接近學習科學中所說的「認知卸載」（cognitive offloading）。

Risko 與 Gilbert 在 2016 年的綜述〈Cognitive Offloading〉中指出，人會透過外部工具來減少自己心智處理任務的負擔。這件事本身不一定是壞事，因為筆記、提醒、搜尋引擎，也都屬於某種認知卸載。

但到了 AI 時代，問題變得更複雜。

AI 會讓人取得知識更快，但如果人把搜尋、判斷、比較、反思都交給 AI，就可能形成更深一層的認知卸載，長期削弱批判性思考。

Gerlich 在 2025 年的研究〈AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking〉中，也討論了 AI 工具使用、認知卸載與批判性思考之間的關係。

這提醒我們，AI 時代真正重要的能力，不是更快得到答案，而是更有能力判斷答案。

在牙科上，我自己有用 AI 生成簡報大綱的經驗。

我自己選用了一些論文，但後續我覺得自己的思考進步比較少，品質也不一定穩定。

直接生成大綱的過程中，少掉了我自己的看法、認知方式，最後同儕與師長的回應也不太理想，我自己覺得有點羞愧。

看似快速省力的過程，把一件本來可以讓思考加深、加廣的可能性，用捷徑取代了。

它讓我們理解與生成更快，但我們懂得不一定有探索後的深度，也不一定有尋找不確定性的過程。

AI與淺薄思考

在英國 2025 年 Higher Education Policy Institute 發布的〈Student Generative AI Survey 2025〉中，也指出大學生使用 AI 工具的比例已經達到 9 成 2。

未來的時代，全球使用 AI 的人數，可能在年輕世代以及普遍人口中都會不斷提升，包含幫助學習、生成簡報，以及各式各樣的工具使用。

但是學習看似理解變快的同時，有沒有在廣度與深度上更深？

還是在圓滑生成標準答案的過程中，無意識地變成了淺薄思考，甚至放棄了思考？

如果學習缺乏自己打造知識系統的過程，可能反而沒有扎好根，也沒有學得夠深。

AI 可以幫助我們更快進入知識。

但真正重要的是，我們不能把搜尋、判斷、比較、反思，全部交給 AI。

因為 AI 時代真正稀缺的能力，不只是取得答案，而是判斷答案。