【青春如是】　

　　播客主囡囡似乎已經(jīng)離不開快節(jié)奏了，她甚至希望看直播也能開個(gè)2倍速。

　　這個(gè)有些夸張的念頭，成了她和搭檔做一期播客的由頭。她們盤點(diǎn)自己的日常：視頻習(xí)慣倍速，播客越聽越快，通勤、吃飯甚至洗澡，都恨不得同時(shí)“順便”完成另一件事。評(píng)論區(qū)里，一位聽友說，自己常常倍速聽播客。囡囡回復(fù)：“原速效率低，于是倍速咻咻地聽。”

　　很多年輕人亦如此：長視頻先找時(shí)間軸，幾十頁報(bào)告先讓人工智能提煉要點(diǎn)，看書先搜“三分鐘讀懂”切片視頻……近期媒體面向173所高校3271名大學(xué)生開展的調(diào)查顯示，62.98%的受訪大學(xué)生平時(shí)看劇、綜藝、短視頻會(huì)開2倍速。

　　速度的確提上來了，可一些年輕人開始反思：“直接看重點(diǎn)”越來越順手，省下了時(shí)間，是不是也失去了什么？當(dāng)結(jié)論越來越多地由切片、摘要和人工智能提前送到眼前，我們對(duì)一件事完整而具體的理解，又能有多少？

　　“先看重點(diǎn)”，成了下意識(shí)

　　00后人工智能內(nèi)容運(yùn)營從業(yè)者“侃少2077”，很早便把人工智能摘要納入自己的信息處理流程，它如同一張簡略地圖，幫助他判斷一段內(nèi)容是否值得繼續(xù)投入時(shí)間。

　　每天出現(xiàn)的信息，遠(yuǎn)超一個(gè)人能夠讀完的數(shù)量。侃少希望借助人工智能先“試讀”：感興趣，再回到原始內(nèi)容；價(jià)值不大，便及時(shí)退出。在他看來，人需要分清楚，究竟是自己在選擇信息，還是被信息牽著走。

　　這種“快”也源自生活節(jié)奏的提速。

　　采訪中，大學(xué)生楊紫琳將2倍速稱為自己的“基本操作”?？佳衅陂g，她把零碎時(shí)間塞得滿滿當(dāng)當(dāng)：買完早飯走向自習(xí)室，耳機(jī)里還播放著英語聽力；娛樂視頻一再提速，很少完整看完電影和電視劇，更多時(shí)候用別人剪輯好的短視頻了解劇情。

　　她甚至一度同時(shí)維系5份實(shí)習(xí)和社團(tuán)活動(dòng)。每完成一件事，日程表上便多一個(gè)勾。忙碌最初帶來的是充實(shí)感——在同樣的時(shí)間里多做一點(diǎn)，似乎就能離目標(biāo)更近一點(diǎn)。

　　福州大學(xué)人文社會(huì)科學(xué)學(xué)院副教授王杰將這種“倍速生活”背后的處境概括為“時(shí)間荒”：年輕人既想學(xué)習(xí)和工作，也想讀書、旅行、社交和獨(dú)處，能夠分配給每件事的時(shí)間變少了。

　　到了生成式人工智能時(shí)代，“劃重點(diǎn)”甚至不必親自動(dòng)手。

　　西安工業(yè)大學(xué)漢語言文學(xué)專業(yè)學(xué)生周雨枝，會(huì)把課程課件交給人工智能，讓它拆分章節(jié)、比較易混淆的概念，再按照考試題型整理復(fù)習(xí)材料。預(yù)習(xí)陌生理論時(shí)，她先讓人工智能解釋，再回到課本查漏補(bǔ)缺。

　　2026年中青校媒的一項(xiàng)調(diào)查顯示，98.55%的受訪大學(xué)生使用過人工智能輔助學(xué)習(xí)，62.02%會(huì)用它整理課堂筆記、拆解重點(diǎn)難點(diǎn)，50.68%會(huì)用它做文獻(xiàn)檢索、論文框架搭建和數(shù)據(jù)分析。

　　對(duì)周雨枝來說，人工智能節(jié)省的是整理時(shí)間。對(duì)侃少來說，它承擔(dān)的則是初步篩選。先知道“講了什么”，再?zèng)Q定是否繼續(xù)走進(jìn)去，正在成為越來越多年輕人的信息處理方式。

　　只是，“走進(jìn)去”這一步，并非每次都會(huì)發(fā)生。

　　人工智能的總結(jié)，不是你的思考

　　內(nèi)容創(chuàng)作者“墨玩”看一期采訪某軟件創(chuàng)業(yè)者的播客時(shí)，沒有先找摘要，而是一邊看，一邊記下觸動(dòng)自己的內(nèi)容。這份筆記，與人工智能總結(jié)的筆記在內(nèi)容輪廓上基本一致，但后者“血肉和感情不太真實(shí)”。

　　人工智能的內(nèi)容沒有列出令“墨玩”印象最深的事件，但在親手寫下的筆記里，這些內(nèi)容與人的真實(shí)經(jīng)歷發(fā)生了聯(lián)系，也勾連著人現(xiàn)實(shí)的處境、復(fù)雜的思緒。他由此深感：“人工智能的總結(jié)始終只是‘人工智能的總結(jié)’，不是你的思考?！?/p>

　　同一段內(nèi)容，不同的人會(huì)因?yàn)橹R(shí)積累、生活處境和正在面對(duì)的問題，留下不同的部分。模型可以提取反復(fù)出現(xiàn)的概念，卻很難判斷哪句話會(huì)與一個(gè)人的具體經(jīng)驗(yàn)相遇。

　　類似的落差，也出現(xiàn)在西安航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)生劉佳豪身上。

　　飛行器制圖、飛機(jī)裝配、機(jī)身結(jié)構(gòu)力學(xué)等課程中，有大量專業(yè)術(shù)語和復(fù)雜計(jì)算。劉佳豪逐漸習(xí)慣用人工智能拆解知識(shí)難點(diǎn)、整理課堂筆記、尋找參考代碼。一次編程作業(yè)中，他直接采用了人工智能生成的代碼，最終結(jié)果卻與實(shí)測數(shù)據(jù)完全不符。

　　復(fù)盤時(shí)，他發(fā)現(xiàn)，需要警惕的不只是答案有誤。長期依賴完整答案后，遇到力學(xué)計(jì)算和程序報(bào)錯(cuò)，他的第一反應(yīng)開始從自主推導(dǎo)變成向人工智能求助。但在真實(shí)的裝配現(xiàn)場，偏差發(fā)生在哪一步，仍要靠操作者自己排查。

　　調(diào)查中，49.03%的受訪大學(xué)生承認(rèn)，遇到問題時(shí)會(huì)習(xí)慣性依賴人工智能、不愿自主鉆研；47.38%的受訪大學(xué)生感到自己對(duì)知識(shí)點(diǎn)的理解變得膚淺、記憶不夠深刻。

　　切片傳播中被省去的，則常常是語境。

　　一場幾小時(shí)的訪談，進(jìn)入社交平臺(tái)后可能只剩幾十秒。一句話被保留下來，與它有關(guān)的提問、前提和適用范圍，卻未必一起留下。清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院助理研究員孫晶茹指出，新的受眾只能依據(jù)各自經(jīng)驗(yàn)補(bǔ)充被切掉的部分，看似圍繞同一句話討論，面對(duì)的可能已經(jīng)不是同一個(gè)問題。

　　在中國教育科學(xué)研究院教師發(fā)展研究所助理研究員易凱諭看來，理解一個(gè)問題，通常要經(jīng)歷信息感知、提出假設(shè)、比較方案、試錯(cuò)修正和組織表達(dá)。人工智能可以壓縮任務(wù)完成的時(shí)間，卻不意味著這些過程已經(jīng)在學(xué)習(xí)者頭腦中發(fā)生。

　　他提出“認(rèn)知摩擦”的概念：理解一件事，往往需要經(jīng)歷困惑、比較、試錯(cuò)和修正。如果所有“費(fèi)勁”都被技術(shù)消除，原本應(yīng)由學(xué)習(xí)者完成的思維加工也可能隨之消失。

　　什么可以交給工具，什么必須自己完成

　　喜歡倍速與失去耐心，未必是一對(duì)因果關(guān)系。復(fù)旦大學(xué)信息與傳播研究中心與某播客平臺(tái)聯(lián)合開展的研究顯示，播客單集平均時(shí)長達(dá)到59分鐘，仍有61.5%的用戶會(huì)完整收聽，用戶日均收聽時(shí)長為79分鐘。研究者認(rèn)為，這些數(shù)據(jù)在一定程度上挑戰(zhàn)了“短視頻時(shí)代用戶只愿意快速消費(fèi)信息”的判斷。

　　華中師范大學(xué)心理學(xué)院王福興等學(xué)者對(duì)教學(xué)微視頻播放速度的研究顯示，在控制總學(xué)習(xí)時(shí)間后，1.5倍速觀看并未表現(xiàn)出明顯劣勢。播放速度是否影響學(xué)習(xí)，還與材料難度、觀看時(shí)間和學(xué)習(xí)方式有關(guān)。由此看來，問題的關(guān)鍵也許并不在于快慢，而在于人在使用工具之后，是否仍然完成了必要的理解、判斷和驗(yàn)證。

　　華東師范大學(xué)吳雯、任飛霏的研究，則嘗試讓人工智能換一種方式介入學(xué)習(xí)。

　　研究沒有把大語言模型簡單設(shè)置成“答題機(jī)器”，而是建立了一套依據(jù)錯(cuò)誤原因分類的啟發(fā)式問題庫。學(xué)生出現(xiàn)錯(cuò)誤后，模型先判斷可能錯(cuò)在哪里，再沿著相應(yīng)方向提問，推動(dòng)學(xué)習(xí)者重新檢查自己的思路。

　　研究者比較了幾種不同方式：一種讓模型完全自由提問，一種要求模型嚴(yán)格按照固定模板提問，一種先依據(jù)錯(cuò)因確定方向，再讓模型結(jié)合具體對(duì)話靈活追問。同時(shí)，研究引入人工評(píng)價(jià)和大模型評(píng)分，考察不同對(duì)話能否促使學(xué)習(xí)者察覺、反思和調(diào)整自己的思維。

　　結(jié)果顯示，效果較好的是第三種“半自由提問”。完全自由提問容易空泛、跳躍，固定模板又可能顯得機(jī)械；依據(jù)錯(cuò)因確定方向后再靈活追問，既能抓住問題，也為對(duì)話留下空間。人工智能由“問題百科”轉(zhuǎn)向“提問導(dǎo)師”，不再急于交付答案，而是繼續(xù)問：為什么這樣判斷？問題可能出在哪一步？還有沒有其他解釋？

　　經(jīng)歷代碼“翻車”后，劉佳豪調(diào)整了自己的使用方式：“人工智能只作為思路參考。”裝配圖紙可以讓它輔助拆解，具體的建模、演算、數(shù)據(jù)驗(yàn)證和程序調(diào)試仍由自己完成。

　　00后自由職業(yè)者阿靖用人工智能創(chuàng)業(yè)、做培訓(xùn)，也研究各種效率工具，卻把自己的播客取名為“0.5倍速”。在節(jié)目介紹中，他稱這里是自己的一條“思維減速帶”，自己想做一個(gè)“在加速時(shí)代慢思考的少數(shù)派”。

　　針對(duì)不同的信息，年輕人開始分配不同的速度。

　　他們沒有簡單地回到“一切都倍速”或“一切都慢慢來”，而是開始分辨：哪些內(nèi)容，知道結(jié)論已經(jīng)足夠；哪些問題，必須親自經(jīng)歷尋找、比較和推敲。

　　他們希望在倍速鍵、進(jìn)度條和“一鍵總結(jié)”之外，保留一種能力：決定什么可以跳過，什么值得自己看完。

　　(本報(bào)記者 李丹陽)