别让一键生成的PPT,偷走你的深度思考能力——如何明确“帮”与“替”的界限?| 从小组协作看生成式AI所致的劳动异化与解决方案
写在前面：随着生成式人工智能（AIGC）在知识生产领域掀起应用热潮，其在提高个体劳动效能的同时，也悄然引发了人机协作中的认知逻辑重构与主体性危机。本文以《自然辩证法》课程中小组汇报为微观观察点，针对全盘替代、协助优化与独立自主三种AI工具应用模式，深度剖析AIGC作为认知中介对劳动的多维影响。研究发现，全盘替代型的AIGC应用策略所代表的“无思性替代”实践，不仅导致了劳动过程、劳动产品、人的类本质及协作社会关系四个维度的劳动异化，更深刻地侵蚀了人作为认知主体的自主性、能动性与创造性。进一步分析指出，这一主体性困境背后交织着技术理性对价值理性的侵蚀，以及教育评价体系与资本效率逻辑的结构性裹挟。由此，本文倡导构建一种批判性人机共生的协作范式，强调应重申人在认知中的核心位势，将AI工具的应用目的从“替代”转向“帮助”，通过制度与文化的双重塑造，在智能时代锚定人之为人的价值尊严。一 引言：一次关于“新质生产力”的汇报
1.研究背景
在当今由人工智能驱动的知识生产方式变革浪潮中，生成式人工智能的崛起正以前所未有的深度与广度颠覆传统的学术研究与知识创造路径与范式。以Gemini、Sora等为代表的多模态大模型不仅能够理解和生成复杂文本，更具备了令人惊叹的图像生成乃至视频合成能力。这使得过去需要专业软件和长期打磨才能完成的科研绘图、概念演示与成果呈现，如今似乎只需输入几句提示词便可完成。图1 Nano Banana生成科研绘图（上）Sora视频生成模型（下）这种技术颠覆力在学术科研的日常实践中迅速渗透，也直接映射在了我在《自然辩证法》这门课的以“新质生产力”为主题的小组汇报过程中。当小组开始汇总各部分内容时，我们可以发现，部分同学所做的PPT完全由AI直接生成，未经任何实质性的修改与消化，直接粘贴了AI生成的图片作为交付；另一些页面则体现了人机交互的痕迹，这部分同学更多是以自己的思考为主线，借助AI工具辅助梳理逻辑、优化表达，过程中进行了批判性的筛选、重组与深化；此外，也有同学倾向于独立完成从构思到制作的整个过程。在同一任务背景下，上述差异化的实践路径清晰映射出个体在面对同一技术工具时所采取的不同策略：全盘替代——让AI“替”人做，或协助优化——让AI“帮”人做，又或独立自主——不要AI做。其本质区别在于个体将自身思考与创造性劳动置于人机协作中何种位置。2.问题提出
在马克思的经典论述中，异化表现为劳动者与自己的劳动产品、劳动过程乃至类本质的疏离〔1〕。回看这次合作经历，一个深刻的隐忧随之浮现。选择“全盘替代”的实践，表面上完美契合了新质生产力所倡导的高效能特征，以极低时间成本的方式完成了形式上的任务输出。但这种便捷的代价，是个人缺失了知识建构中最核心的环节，即理解、质疑、整合与创造性表达。在这其中，一种“认知劳动”的异化正在发生。智能时代，当生成式AI不仅替代体力与重复性脑力劳动，而且更深度介入乃至接管概念生成、逻辑推演与意义构建等高阶认知过程时，人成为自主、自觉、自为的思考者与创造者的主体性正面临侵蚀。我们是否在享受技术赋能的同时，不知不觉中将批判性判断的权利让渡给了算法逻辑，将深度思考的习惯置换为对即时生成内容的被动接受，进一步的，我们的认知能力与精神自主性是否在高效率的幻象中悄然褪色？对这一现象的审视绝非仅限于对个别学习行为的评价，其背后关涉的是在技术加速迭代的宏观背景下，如何理解人与技术关系的根本性哲学命题，以及如何在发展新质生产力的进程中坚守以人为本的价值坐标的时代议题。本文旨以科学技术社会论、马克思主义科技观等理论为根基，将这次课程汇报小组协作中的生成式AI应用案例置于审视之下，剖析AIGC中介下认知过程的异化机制与主体性让渡困境。希望通过这次深入的剖析，激发对智能技术应用范式更深刻的反思，探寻一条既能充分释放AIGC巨大潜能，又能牢牢锚定并不断提升人类认知主体性的发展路径，这正是在人工智能时代重申人之为人的价值与尊严的积极实践。二 文献综述与理论框架
1.技术与社会的共生建构
技术与社会的关联远非简单的单方面应用或影响，而是一个在持续性的互动实践中彼此渗透、相互建构、共同演化的共生过程。技术既被社会力量所形塑，也以其内在逻辑重构着社会关系与实践场景。首先，技术是社会性的建构物，带有一定的价值取向和体制烙印。社会依靠制度设计、价值导向以及个体行为来不断给技术确定功能边界和发展道路。经典的科学知识社会学（SSK）与技术的社会建构论（SCOT）早已批驳了技术决定论，揭示出技术从设计、发展到采纳的每一个环节都承载着特定的社会利益、文化价值与权力关系〔2〕。风险内嵌于科技之中，它经由社会体制的作用，从潜在状态发展到显现的现实当中，科学共同体功利化目的、资金需求以及制度压力三者共同促成了技术风险的发展轨迹〔3〕。这就意味着以AIGC为代表的智能技术不只是纯粹的技术跃进，它的设计目标、应用场景及其被接纳与推广的方式均由资本对高效能的追逐、教育领域对产出效率的隐性推崇等当代社会情境与规范共同塑造。它从诞生之初，就已被嵌入追求效率、优化与可计算性的社会理性。其次，技术一旦被引入，便成为能动的社会关系重构者。技术对社会的建构呈现出“赋能”与“风险”并存的双重面向。张蕾等指出的技术双重性在此凸显：AIGC作为“新质生产力”的代表，在赋能内容创作、提升信息处理效率的同时，也可能因其强大的生成能力，诱发认知外包、削弱深度互动〔4〕。更为关键的是，朱颖的本体化理论指出，AIGC可能超越单纯工具角色〔5〕。由此来看，在小组协作这一具体场景中，AIGC不再仅仅是辅助PPT制作的软件，而可能深度中介甚至重构了协作的认知分工、信任建立与意义共创过程。当组员习惯于向AI而非同伴寻求灵感和答案时，协作的“主体间性”便可能被“人-机-人”的间接链条所取代，社会关系本身被技术逻辑所重新编程。2.劳动异化效应与主体性困境
在当代技术哲学以及批判理论的视角之下，人工智能等数字技术的兴起，一方面改变了劳动的形式和社会结构，另一方面也对人的主体性提出了严峻的考验。马克思主义的异化理论为此提供了根本性的分析框架，而技术哲学的相关论述则进一步揭示了主体性在技术社会中的困境与可能出路。马克思主义异化理论认为，在资本主义生产关系下，劳动者与其劳动产品、劳动过程、类本质以及他人之间发生异化，导致人沦为工具的附庸，丧失对其生命活动的自主掌控〔6〕。随着数字资本主义的发展，异化形态已从物质生产延伸至认知与符号劳动。数据成为了剥削的新原料，算法成为了规训的新机制，劳动者在“数字化泰勒主义”中遭遇更深层的依附〔7〕。认知劳动的异化是造成当今社会人主体性困境进一步加深的重要原因——当思考过程可以外包，判断标准被算法影响，创造灵感被系统预设，人作为认知主体的自主性与创造性就面临着被架空的风险，从而陷入一种深刻的“技术性附庸”状态〔8〕。主体性在哲学传统里指的是人作为主体所具有的基本的属性，包括自我意识、自由意志、能动性与反思能力。自笛卡尔提出“我思故我在”以来，现代哲学确立了理性主体的中心地位；康德进一步将主体视为认知、道德与审美活动的奠基者；马克思则强调主体是在社会历史实践中生成与发展的〔9〕〔10〕。可以说，主体性概括了人之为人的自觉、自为与自由。而对于技术带给主体性的侵蚀，海德格尔指出现代技术作为一种“座架”，将人置于可计算、可控制的逻辑中，使人陷入存在遗忘：我们更关注工具效用，却忽视了自身存在的意义〔11〕。伯格曼提出的“装置范式”指出，技术中介替代了人与世界的直接交往，使生活经验趋于浅表化、被动化。技术不仅从外部改变人的行为，更从内部重构人的认知、情感与存在体验，使人陷入一种功能性沉默〔12〕。尤其在人工智能时代，这种主体性危机表现为多重转向：认知权从占有信息转向赋予信息价值，实践逻辑从人类主导转向情境交互，关系模式从支配转向共生。同时，这一过程还伴随着算法垄断价值诠释、虚实交融消解本真性、人机共生模糊责任归属等困境〔13〕。综上，技术与社会在智能时代的共生关系已深入肌理。一方面，技术作为社会产物，其发展被权力与价值所塑造；另一方面，它已成为重组社会关系、定义存在方式的基础架构。个体在享受技术赋能的同时，其主体性根基正面临被悄然侵蚀的深刻风险。技术既蕴藏着解放的潜能，也暗含着使人陷入新式“奴役”的隐患，这构成了智能时代最为根本的现代性焦虑。三 案例分析：小组协作中的劳动异化与主体性困境剖析
1.小组汇报过程中的劳动异化
在本次以“新质生产力”为主题的小组汇报中，生成式人工智能的应用呈现出三种典型模式：全盘替代型、协助优化型与独立自主型。其中，全盘替代型应用模式是“无思性替代”的一个典型代表，即个体将本应由自身完成的认知与创造过程，完全交付给AI工具执行，仅承担提示词输入与结果粘贴的机械角色。本文接下来将以马克思主义异化理论为根本分析框架，结合科学技术社会论中的“共建”视角，深入剖析这种次协作场景中的多维度劳动异化，继而揭示其对人的认知能力的侵蚀，最终辩证审视AIGC技术本身对社会实践的双重塑造作用。（1）劳动过程异化
马克思指出，劳动异化首先表现为劳动者与自身劳动活动的分离，劳动不再是自由自觉的、确证自身本质力量的活动，而是成为一种外在的、被迫的、与自我对立的苦役。在传统的学术汇报准备中，从主题理解、文献梳理、观点提炼、架构搭建到视觉化呈现，是一系列连贯的、需要调动批判性思维与创造力的认知劳动过程。然而，在全程交给AI完成的模式下，这一丰富的、充满挑战的劳动过程被极大地简化和掏空，劳动过程被异化为一种被迫的、外在的任务执行。学生不再经历文献阅读中的困惑与顿悟、观点形成中的争辩与反思、逻辑构建中的试错与整合。取而代之的是向AI模型输入一段模糊的任务指令，如“生成关于技术与自然相互作用关系的PPT”，随后对生成的内容进行近乎无筛选的采纳。劳动的主体性、建构性与探索性被消解，劳动者与自身的智力活动相疏离，劳动过程沦为对技术黑箱的被动等待与格式调整的机械操作。（2）劳动产品异化
继劳动过程发生异化之后，劳动者与其产品的关系也呈现出根本性颠倒。劳动者与其劳动产品相分离，产品作为一种异己的存在物，与劳动者相对立。汇报PPT、讲稿本应是组员思想探索与协作共识的对象化结晶。然而，当内容主要由AIGC生成且未经内化时，最终成果便与创造者疏离。它不再是主体心智的外化，而是一个外来的、异己的技术造物。学生并未经历将这些知识内化的过程，因此无法真正理解其深层逻辑、论据链条与潜在局限。作为劳动产品的PPT与作为智力主体的学生之间缺乏真正的、有机的联系。产品不属于劳动者，反而因其生成逻辑的不可知性和生成内容的虚幻权威性,例如学生可能因无法深入解释或辩护AI生成的内容而在答辩环节陷入困境，而与劳动者形成一种陌生甚至压迫性的关系。从社会建构视角看，AI生成的内容往往内嵌了训练数据中的主流话语、既有偏见与通用范式，其产品实质上是一种标准化、去语境化的知识商品，与学术研究所需的独特性、批判性与情境敏感性相悖。（3）类本质异化
这种异化进一步指向人的“类本质”的异化。在马克思主义哲学中，人的类本质是一个核心概念，特指人作为一种类存在物区别于动物的根本特性。动物的活动是本能、片面且直接受肉体需要支配的，而人的类特性恰恰就是来源于自由的有意识的活动。在认知领域，这体现着人作为思考者与创造者的本质力量。学术训练的核心目标之一，正是发展这种进行深度、系统、批判性与创造性思考的类能力。实践的无思性替代，实质上是将本应属于人的类本质活动——概念生成、意义建构、逻辑推理——外包给算法系统。学生作为类存在物的探索、试错、整合、创造的潜能在便捷的技术前被悬置，长此以往，不仅具体任务中的认知能力会退化，更严重的是，作为人之为人的根本特征的思考习惯与创造冲动将逐渐萎缩，学生可能习惯于将一切智力挑战视为可被AI解决的问题，从而在认知层面从主体身份滑向用户身份乃至附庸身份。技术社会共建论提醒我们，这种类本质异化并非技术自动导致，而是特定教育评价体系、技术文化与个体实践共同作用的结果。（4）社会关系异化
劳动异化也体现在社会关系的维度上。马克思指出，人同自己的劳动产品、劳动过程以及类本质相异化，直接后果就是人同人相异化。理想的小组协作是主体间进行深度对话与意义共创，但AIGC的深度介入可能重构这一关系，协作不再聚焦于成员间密集的思想交锋，而是简化为基于AI生成片段的任务分配与内容拼接。成员间的互动围绕“AI生成得如何”、“哪部分可以用”展开，而非“我们如何理解”、“我们共同构建什么”。作为平等思考主体间的精神交往被“人-机-人”的间接链条所稀释，信任的基础从对同伴专业能力与思考深度的认可，部分转向对AI工具输出质量的盲目信赖。社会关系被技术逻辑中介化和扁平化，协作共同体面临沦为内容生产流水线的风险。2.主体性消解与重构之难
前面所提到的劳动过程、协作关系等方面的异化，最终汇聚于一个根本性的哲学困境——人的主体性侵蚀与消解。主体性不是抽象的哲学概念，而是人作为实践和认知活动的发起者、承担者和反思者所应该具有的自主性、能动性和创造性。在小组协作的微观案例中，AIGC的深度应用恰恰在“赋能”这个表象下削弱着这些核心属性，并使其重构面临深刻的内在引力与外部障碍。首先，AI工具的赋能表象与主体性核心维度的内在坍塌构成了一组时代性矛盾。表面上，生成式AI赋予学生前所未有的高效能：快速生成结构完整的文本、自动设计美观的版式、即时呈现复杂的图解。这完美契合了新质生产力对效率与产出的追求。然而，这种表层的能力增强若缺乏批判性的控制，便会反向导致内在主体性的功能退化。其一，自主性的让渡。当学生习惯于将任务起点设定为询问AI，而非自己来地定义问题、构思框架时，思考的主动权便在无形中让渡给了算法的预设逻辑与数据偏好。AI不再是一个被自由调用的客体工具，而是悄然成为思考过程的发起者与主导者；其二，能动性的削弱。主体能动性体现为在实践中的积极探索、试错与调整。但在高度依赖AIGC的思维惯式下，学生的能动性被窄化为对提示词工程的优化，其核心认知活动如主动搜寻、深度阅读、批判性评估与艰苦的整合等的能动空间被压缩；其三，创造性的萎缩。创造性源于独特的视角、冒险的尝试与超越既有范式的综合。AIGC生成的“平均”的优秀内容，往往成为思考的“玻璃天花板”。学生容易满足于这种现成的、流畅的预制答案，从而丧失了在混沌与不确定性中探索原创性表达的意愿与能力。因此，一个尖锐的悖论得以显现：在追求以人为本的高质量发展进程中，若盲目崇拜工具理性所带来的高效能，反而可能导致高质量发展中实现人的全面发展这一最核心要素遭受损害，这正是马尔库塞所批判的技术理性吞噬价值理性的当代缩影。其次，从科学技术社会论的视角审视，这一困境并非简单的工具滥用，而是技术在社会实践中被深度嵌入后，其内在逻辑对既有社会关系与认知模式进行重构的必然结果。在小组汇报这一具体的社会实践中，AIGC非是一个中立的客体工具，它从诞生之初，便被追求效率、可计算性与标准化产出的社会理性所塑造，其高效生成的核心能力，正是对当前教育评价中效率优先倾向的技术性回应。当学生采用无思性替代策略时，他们不只是在使用一种工具，更是在无意识中接纳并实践了这一套社会规范与认知范式。由此，AIGC从辅助中介转变为行动核心时，其设计逻辑悄然设定了新的实践规则。最终，实践的内部关系被重构：以主体间深度对话为核心的协作被技术流程扁平化，沦为围绕智能核心的任务分发与内容组装。学生与知识、同伴及自我思考的关系，均被此技术的中介模式重新定义。因此，主体性困境本质上也是技术所承载的社会理性，通过具体实践成功重构了局部社会世界的关系结构与行为逻辑。这并非主客体简单颠倒，而是技术与社会在微观层面共生演化中技术逻辑取得主导，致使原有实践模式异化的深刻体现。更为严峻的是，生成式AI对于主体性的消解呈现出的是一种结构性困境，使主体性的重构之路步履维艰。其一，困境具有内在性与隐匿性。认知能力的退化是一个渐进过程，如同温水煮青蛙。当学生在一次次便捷的AI使用中获得即时正反馈时，其认知能力的萎缩与思考耐力的下降是悄然发生的，难以自我察觉，甚至会被误认为是善于利用先进工具的进步。其二，困境被深嵌于技术社会系统之中。教育评价体系对产出效率的隐性强调、学术界对创新速度的焦虑、资本对智能解决方案的推崇，共同构成了一个鼓励甚至奖励技术捷径的环境。重构主体性所需的慢思考、深耕耘和多试错，在现行系统下显得不经济且非理性。其三，困境导致重构能力的匮乏。主体性并非先验存在，而是在实践中生成与强化的。长期依赖AIGC导致学生恰恰丧失了进行那些能够锤炼自主性、能动性与创造性的核心实践的机会，如独立研究、深度写作、无技术中介的辩论等等，从而陷入“欲重构而无径、欲独立而无能”的循环。其四，责任主体的模糊化加剧了重构的难度。当AI深度介入认知过程，成果的归属与责任的界定变得困难。人们难以界定错误是算法的局限还是使用者的失察，创意是灵感的迸发还是提示词的偶然结果，这种模糊性既可能成为个体逃避深度认知责任的借口，也使得教育中对主体性的倡导和评估变得异常复杂。综上所述，AIGC在小组协作中的应用所引发的主体性困境，远非简单的工具使用不当问题，而是主客体关系在智能时代的深刻倒置，是工具理性侵蚀价值理性的集中体现。这一消解过程因其内在的激励假象、系统的结构性鼓励以及由此导致的重构能力剥夺，而显得顽固且危险。它警示我们在拥抱新智能技术时，必须将对主体性的培育与捍卫置于核心地位，否则，生产力的质变可能伴随的是人存在本质的退化，这与发展的终极目的背道而驰。破解这一难题，需要超越对技术效能的单一迷恋，转向对一种能促进而非取代人类主体性发展的批判性人机共生范式的探索。四 结论：走向一种批判性的人机共生协作范式
通过对小组汇报中生成式人工智能应用案例的深入剖析，本文揭示了AIGC在提效赋能的表象之下所藏匿的劳动异化与人的主体性困境。研究显示，当技术应用滑向无思性替代的极端，便会在劳动过程、产品、人的类本质及社会关系四个维度引发异化，最终导致人类作为实践主体的自主性、能动性与创造性悄然萎缩。这一困境并非偶然，而是AIGC所内嵌的效率优先、可计算性等社会理性，在具体实践中重构协作关系与认知模式的深刻体现。它警示我们，若在追求技术的高智能、高效能时丧失批判性审视，技术便可能从解放性力量异化为一种新的支配逻辑，侵蚀人之为人的根本价值。回到本文最初的观察，小组实践中同时存在的协助优化和独立自主的实践模式，恰恰指明了超越困境的可能性。关键在于，我们必须从对技术效能的单向度迷恋，转向对一种批判性的人机共生协作范式的自觉建构。这一范式的核心，并非拒斥技术，而是以人的主体性为根本锚点，重新界定“帮”与“替”的界限，使AIGC在真正意义上服务于人的认知深化与全面发展。首先，重塑AIGC应用目标的认知，从结果替代转向过程增强。批判性共生的首要原则，是坚决捍卫人在认知过程中的核心地位。这意味着，AIGC的应用目标应从替代思考、直接生成答案，转向协助和增强那些本属于人类的、不可替代的高阶认知过程。例如，它可以作为思维碰撞伙伴，帮助拓宽思路、挑战假设；作为文献分析助手，快速梳理脉络、提示潜在关联；作为表达打磨镜鉴，优化逻辑呈现与语言表达。在这个过程中，人的角色始终是问题的定义者、逻辑的架构者与价值的判断者，技术的作用在于扩展认知的边界与效率，而非掏空认知过程本身。其次，重构社会性实践的协作方式，警惕技术中介对主体间深度对话的挤压。应倡导将AIGC定位为协作的辅助平台而非协作核心。小组讨论应首先聚焦于成员间的观点交锋、共识构建与意义共创，在此基础上，策略性地运用AI工具服务于共同的智力目标。例如，利用AI可视化工具共同厘清复杂概念关系，或协同优化集体论证的结构，其目的在于，以技术促进更深入、更高效的主体间交流，而非用“人-机-人”的间接链条取代思想互动。最后，是对社会制度、价值文化的再思考与再塑造。个体实践的选择深受环境影响，因此，走向批判性共生，亟需在更广阔的教育与社会层面进行系统性改变。在教育评价上，应减少对标准化产出和即时效率的重视，转而更加注重学生的思维过程、批判深度、原创贡献以及对技术的反思性使用能力。在教学设计上，需要开设专门课程，培养学生与AI共事的素养，包括提示工程、结果批判、伦理判断及对技术局限性的清醒认知等。在社会文化层面，则应倡导一种超越工具理性的工匠精神与沉思文化，鼓励深度探索与独立思考的价值，地址知识生产的快餐化。在智能时代，以生成式人工智能为代表的新质生产力，其发展成败的最终标准，在于它是否促进了人这一最高主体的全面发展。我们所需要的不是对技术的盲目拒斥或拥抱，而是一种充满辩证智慧与批判精神的自觉驾驭。通过确立人在认知中的核心地位、重构以人为中心的社会协作，并建设支持性的制度文化，重申人之尊严与价值，我们才能驾驭技术的巨浪并最终走向一种真正的人机共生。参考文献
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