学校里出现非常危险的现象：越来越多的孩子，可能已经“脑腐”了

你是否曾不自觉地滑到一个诡异的AI生成的短视频，眼神滞留数秒，甚至潜意识里窥视作者主页，期待着下一个猎奇画面？这些细微的本能动作，比你自诩的自控力更为诚实。

在算法密集的定点推送下，越来越多的人深陷其中难以自拔，抽身回到现实时，只剩下一片空虚、注意力涣散以及大幅下滑的判断力。这种集体性焦躁，催生了一个带着绝望底色的时代症候群——“脑腐”（Brain Rot）。

起初，这不过是牛津词典里一句克制的“可能导致精神与智力恶化的假设”，但在当下的教育前线，这种假设却如板上钉钉般冰冷刺骨。课堂上，孩子们眼睛睁着，心思早飞走了；面对枯燥的长周期推演，他们失去了最基本的耐性。

这并非单纯的青春期叛逆，而是大脑被快感重塑后的生理抗议。为了验证这一现象，研究者调取了192层脑部扫描数据，发现“脑腐”并没有让大脑萎缩变傻，反而让眶额叶皮层等部位畸形变厚，使其彻底沦为追逐短平快刺激的多巴胺接收器。

相关数据显示，八年级学生中，阅读技能达不到基础标准的比例，创下这项考试开展三十年来的历史新高，有百分之三十三的学生处于这个水平。四年级学生达不到基础阅读标准的比例更高，直接达到百分之四十。

所谓基础的阅读水平，政府官网有对应的描述。如果一名学生的阅读能力属于同龄人的基础层级以下，意味着这个孩子在对应年龄段处理文本、接收文字信息时，会明显感到吃力。

读完一段文字之后，无法抓取文本当中直接给出的信息，不能理解作者想要表达的内容。在此基础上，他们更加难以完成结合上下文推断、整合信息，或是评价观点这类题型。

与此同时，阅读能力达不到基础标准的学生，没办法梳理清楚故事内部事件的前因后果，不能按照顺序理清事件脉络，也无法依据文本内容，说明故事里某个角色的行为会带来哪些后果。

简单来说，越来越多的学生，在学习能力层面，连基础词汇量、基础阅读理解的门槛都无法跨越。这种基础理解力的断崖式下跌，恰好印证了脑腐在现实学习中的破坏力，而究其根源，脑力劳动的外包难辞其咎。

如今这个时代，信息获取的难度相比过去大幅降低，同时，脑力劳动的外包也变得越来越容易。比如人们可以使用计算器，把计算这项脑力工作外包出去。

开车的时候，很多人会使用导航软件。在智能手机没有大范围普及的年代，很多司机开车都不会使用这类电子导航。现在开车，可以依靠电子地图，把记忆路线这件事外包给工具。用AI搜题，就是把解题这项脑力劳动外包出去。这些都属于脑力劳动外包。

体力劳动同样可以外包，点外卖，可以外包做饭的体力工作；聘请保洁，可以外包拖地的工作；购置洗碗机，就能把洗碗这件事外包。外包本身并不是一件坏事。

身处节奏快、人口密集、生活忙碌的现代社会，如果没有各类外包方式，很多任务很难在短时间内完成。换一个角度来看，人类文明的发展过程，本身就是持续把各类劳动外包给工具的过程。

技术的初衷是好的，但当这股趋势蔓延至未成年人的深度学习领域时，算法反向训练人类的警报便彻底拉响了。问题的关键也就在这里。

现代普通人，终于可以逐步外包大量劳动。但不只是把体力劳动外包给工具或者其他人，现在越来越多的人，倾向于将体力劳动与脑力劳动一同外包。

无论是主动选择，还是出于短期考量，孩子无法考虑长远后果，出于偷懒无意识地这么做，依靠搜索引擎代替自身完成脑力思考。甚至人们所处的环境，慢慢形成一种惯性：知道答案，比拥有推导答案的能力更加重要。

举个例子，有人向朋友推荐书籍，一些生活忙碌、需要养育孩子的人，会说没有时间读完，希望别人帮忙总结这本书的核心观点，尤其是社科类书籍。

还有的人，会直接把书籍文件交给AI，让AI概括书籍内容、梳理核心逻辑，依靠AI的讲解，省去自己完整阅读的过程。也就是说，成本越来越低的技术，帮助人们直接外包思考的全过程。

之前许多人认为这只是单纯的变懒，但最新的192层脑部扫描实证无情地反驳了这一点；为了探究AI剥夺人类保留信息能力的极限，研究者甚至开展过极端的行为学对照实验。

麻省理工曾经做过一项研究，研究人员想要搞清楚，像此类生成式工具，会怎样影响人的写作过程，这些AI工具会不会削弱人的学习能力。麻省理工的研究组找来很多名大学生，这些大学生被分成了三组。

三组学生都被要求写一篇五百到一千个单词的文章。三组学生的差别在于使用工具的权限。第一组学生可以用AI来帮忙写作。第二组学生只能用传统的网络搜索，查阅资料完成文章。第三组学生，什么技术都不能用，只能依靠自己的大脑完成作文。

在三组学生写作的过程中，他们的头上都佩戴着可以检测大脑电波活动的传感器。研究第一步得出的结果显示，使用AI来写作文的学生，他们的大脑活动是最少的。

这个结果其实并不出人意料，因为使用AI，本身就是把很多工作交给AI去完成。但真正让这些研究人员感到震惊的地方，发生在写完文章之后。

学生提交文章一分钟之后，研究人员就向他们提问，询问他们能不能背诵出刚刚写完的这篇作文当中的任意一句话。结果显示，绝大多数使用AI的学生，有百分之八十三依靠AI完成文章的学生，连一句话都想不出来。

与之相对，使用网络搜索的学生，多多少少还可以复述出一部分内容。而第三组完全依靠自己写作的学生，能够背诵原文句子的人更多，有的人甚至可以把整篇文章原样复述出来。

麻省理工媒体实验室的一位科学家看到这个结果之后十分震惊。这项研究虽然以学生写作文作为实验载体，但专家担心的问题远不止写作文这一件事。

比如说，如果一名飞行员在考取执照的过程中大量依赖AI，这名飞行员对于知识的记忆与掌握会不会出现问题。这位研究者认为，开展更多相关研究，弄清楚AI到底会怎样影响人类保留信息的能力。

实验赤裸裸地证明，过度依赖生成式AI让思维扁平化，我们正被动地将最核心的注意力推向脑腐的深渊。所以，使用AI的第一条准则，就是分清哪些环节可以交给AI，哪些思考步骤必须由自己亲自完成。

AI适合用来做信息检索、素材整理、初稿草拟、语言润色这类辅助性的工作，但是核心的推理、判断、价值权衡、最终的结论推导，要保留给自己。举个写文章的例子，可以让AI帮忙搜集相关资料，整理事件时间线，甚至生成一份粗糙的初稿。

但是文章的核心论点，论证逻辑，要表达的立场，对于素材的甄别取舍，这些环节不能直接交给AI。如果直接把全部需求丢给AI，直接复制AI生成的全文，全程没有自己的思考、核对、思辨，长期这么做，就会不断弱化自身的思考能力，慢慢滑向大脑退化的状态。

放到学生做题这个场景里面，正确的用法不是拿到题目直接拍照上传AI获取答案，直接抄写。正确的方式，是自己先独立完成思考，尝试完整推导一遍解题过程，只有在反复尝试之后依旧无法解开，再去借助AI查看解题思路。

而且看完思路之后，要重新独立把题目完整演算一遍，确认自己理解每一步逻辑。AI在这里的角色，是辅导答疑，而不是直接替代思考过程。

还要警惕AI自带的幻觉问题。AI给出的内容，不一定全部属实，它会编造事实，偷换概念，给出看似通顺但是存在漏洞的结论。

想要识别这些问题，就必须依靠自身的阅读理解、逻辑判断、基础数理能力。如果自身对应的能力已经退化，就没有办法分辨AI输出内容里的错误，会被动全盘接纳AI给出的所有结论。

长期处于这种被动接收的模式，人的批判性思考能力就会持续减弱。在人脑与算法这场力量悬殊的较量中，一味地退让只会让心智壁垒彻底坍塌。

纵观这场被短平快内容与生成式算法裹挟的浪潮，我们会发现，“脑腐”的本质并不是历史重演般的“娱乐至死”，而是人类神经可塑性在错误刺激下的畸形代偿。

眶额叶皮层变厚绝非进化的馈赠，它冰冷地提醒着我们，失去深度思考的大脑正在沦为一台仅仅用来计算“即时爽感”的机器。在教育一线，真正可怕的现象不是孩子天生变笨了，而是他们的大脑被反向调教后，再也不愿承受学习成长中不可或缺的枯燥与慢节奏。

我们无法将算法与AI彻底赶出生活，但我们可以让课堂和书桌前的时间重新“慢下来”。直面问题，拆解思维的过程，重新找回“独立做事并收获成果”的成就感，才是对抗这一流行绝症的唯一解药。

别让我们的未来，变成一具具空转的躯壳。