在最近的教学中，经常发现有学生用AI来作答作业，不论是阅读论文撰写收获，还是分析问题建立模型，AI的痕迹非常明显：本来教师预期通过1至2小时的时间完成学习任务，通过AI几分钟不到就可以拿到一份貌似合理的答案。
但我认为：
不过脑子的输出没有意义，AI代劳的过程没有成长。
这里的讨论特指学习领域，“不劳而获”的成果无法检验过程，也难以促进成长。
我能理解学生对效率的追求（我也是如此），但是看似高效率的背后是否有考虑其代价是什么？
这让我想起了数学中的指数函数。指数函数(底数大于1时）的一个重要特性是，增长在初期阶段是缓慢的，但随着时间的推移，它会进入一个加速期，增长速度越来越快。这个过程呈现了一个非常关键的点：真正的快速进步需要经过一个逐步积累的过程。最初的增长虽然看似微不足道，但随着时间和积累的增加，最终会带来令人惊叹的飞跃。
同样，学习也是一个指数增长的过程。在初期阶段，学生可能觉得自己进展缓慢，尤其是在面对复杂的概念或技能时，投入了大量的时间和精力，收获却相对有限。然而，随着不断的积累，知识和技能的增长会像指数函数一样逐渐加速，最后形成质的飞跃。然而，如果学生跳过了这个积累的过程，像使用AI那样快速得到答案，他们便错过了这个宝贵的慢速积累阶段，自然也就难以迎来后续的飞跃。
通过AI完成作业，学生可以轻松拿到表面上“正确”的答案，但他们无法经历从认知到理解再到应用的整个过程。这个过程类似于指数函数的初期阶段，虽然缓慢，却极为关键。因为真正的成长，不仅仅在于最终的结果，更在于积累的过程。这种过程中的思考、探索、犯错和反思，才是推动长期成长的关键。
从另外一个角度来看指数函数给我们的启示是：要想在后期实现快速增长，前期的投入是不可或缺的。换句话说，学习中的“慢”并不是毫无意义的，它是在为未来的“快”做铺垫。学生如果耐心投入时间和精力去理解和掌握知识，最终会在某个时间点实现指数级的进步。这个道理与复利增长的概念不谋而合。
复利增长的原理告诉我们，早期的积累和不断的投入，最终会带来意想不到的回报。对于学习来说，这种回报不仅仅体现在成绩上，更体现在学生思维能力的提升和对问题的深入理解上。而这种能力和理解正是通过长期积累获得的。
所以，虽然AI可以帮助迅速完成作业，但它不能替代学习过程中的积累。AI提供的“快”只是表象，没有经过深入的思考和理解，学习的根本目标——知识的内化和应用能力的提升——就无法实现。正如指数函数所展示的，真正的快速进步只能通过在“慢”中积累出来。（作者：王海华）
