用 10 分钟 AI 助手，人反而更容易放弃？一项 1222 人的随机试验

一项覆盖 1222 人的实验，结果可能和直觉相反：当你用 AI 助手帮了别人大约十分钟，之后把助手收走，这个人反而更容易半途而废，独立完成的题目也更少。

这项研究于 2026-10-11 被公开报道，由 Berkeley、CMU、MIT、Oxford、UCLA 多所高校合作完成。团队一共做了三项 RCT，累计 1222 名参与者，想看看「被短暂辅助」会不会影响随后的独立表现。

设计并不复杂。参与者先解决一组任务，其中一部分人在过程中能得到 AI 助手的提示；约十分钟后，助手被撤走，所有人继续独立完成后续任务。差异出现在第二阶段：先前被帮助过的人，放弃率更高，解题数量也低于没有被帮助的那一组。

研究者没有把结论说满。他们强调，这只是一项观察性的相关结果，不能轻易推导出「用 AI 就会毁掉能力」这样的因果定论。样本构成、任务类型、帮助的方式，都会左右数字；而实验总长约十分钟，远不足以代表长期学习里的能力变化。

图1：AI 辅助与被撤走后的独立表现对比示意

把镜头拉远一点，这个发现其实和我们对「帮助」的默认想象有冲突。我们通常假定，给一个人助力，他之后应该走得更顺；可实验里，那段助力更像是一段被托住的时间，托完之后，落差反而更明显。

对教育和培训设计，它至少抛出一个值得讨论的问题：辅助工具的「在场」与「撤离」之间，是不是该被当成连续过程来安排，而不是只在开头给一把劲就结束。比如练习时先陪跑、再逐步撤手，会不会比「先满助攻再突然断电」更稳。

把它和实验室里另一些关于习惯与情境的研究对照看，会觉得更有意思。人的表现往往不是被单一因素决定，而是被前后情境的衔接方式塑造。十分钟很短，却已经足够让一组人形成对外部支持的依赖节奏。

所以更稳妥的说法是：依赖 AI 辅助与独立解题能力之间，未必是简单的正相关。把它当成需要精细设计的变量，比当成非黑即白的结论更有用。

关联推荐

• 静坐如何悄悄侵蚀你的细胞 — Anschutz 新研究从细胞层面解释久坐对身体的长期影响。
• 36个人自愿挨饿一年：明尼苏达饥饿实验留下了什么 — 一场极端人体实验如何改写了营养与意志的认知。

参考来源：Berkeley/CMU/MIT/Oxford/UCLA 三项随机试验，2026-10-11；参见 explainx.ai 2026-10-11 AI 研究简报