研究发现全面禁止人工智能会让法学生表现更差
The Decoder··作者 Jonathan Kemper
关键信息
学生以小组形式修改《欧盟人工智能法案》中的条款，评分依据包括实质内容、清晰度、比例性和创新性；接受培训的小组最初优势最大，但这一优势在2025年几乎消失。研究仅在一门法律教育课程中进行，因此结果未必适用于其他学科、年龄群体或考核形式。
资讯摘要
阿姆斯特丹自由大学法学教授Thibault Schrepel用两年时间，在他的人工智能法课程中测试不同人工智能政策对学生的影响。学生被随机分为三组：禁止使用ChatGPT的小组、可以获得人工智能修改建议但没有使用指导的小组，以及接受法律提示工程和人工智能输出核查培训的小组。每组由四到五名学生组成，用20分钟修改《欧盟人工智能法案》中的一项条款，评分标准包括实质内容、清晰度、比例性和创新性。禁止使用人工智能的小组通常只进行措辞调整，并且很多小组在10到15分钟后就想不出新的内容，但他们有时会展开更深入的组内讨论。
无指导使用人工智能的小组经常因为建议“听起来更好”就直接接受，且每个小组都保留了至少一个具有误导性或法律上多余的术语。2024年，接受培训的小组表现明显更好，尤其是在要求更高的带回家考试中；但实验在2025年以更大规模重复后，三组之间的差距几乎消失。禁止使用人工智能的小组连续两年排名最后，而无指导小组的成绩略高于禁用小组，这促使Schrepel认为大学应避免全面禁用人工智能，并给教师空间教授负责任的使用方法。
资讯正文
为期两年的大学研究发现，禁止在课堂上使用 AI 会让学生处于更不利境地
一名法学教授花了两年时间测试三种做法对学生表现的影响：禁止使用 AI、提供未经指导的 AI 建议，以及进行结构化培训。两年中，不使用 AI 的那组学生成绩都垫底。“我错了。”这名研究者写道。他原本以为，在没有指导的情况下使用 AI，弊大于利。
Vrije Universiteit Amsterdam 的 Thibault Schrepel 将参加“Law of AI”课程的学生随机分成三组。所有人的任务都相同：他们以四到五人为一组，用 20 分钟改进《欧盟人工智能法案》中的一项条款。评分标准包括内容、清晰度、相称性和创新性。
第一组不能使用 ChatGPT。第二组直接在文本中看到由 ChatGPT 生成的修改建议，可以继续使用该工具，但没有获得任何使用指导。第三组则接受了法律提示工程的实践培训，并学习如何检查 AI 建议的一致性和准确性。
所有学生都参加了相同的考试：一项选择题测试，以及一项带回家完成的考试，后者要求他们修改《人工智能法案》的另一项条款。这项实验于 2024 年进行，共有 66 名学生参加；2025 年又进行了重复实验，参与者增至 164 人。
不使用 AI 的那组很快就无从下手
不使用 AI 的那组大多只进行小幅措辞调整，例如改写句子以提高清晰度、删去冗余内容。只有少数小组尝试进行实质性的法律改进。Schrepel 写道，十到十五分钟后，许多小组经常就想不出新点子了，这种现象被他称为“想法耗尽”。不过，不使用 AI 确实迫使小组成员展开了更深入的讨论。
第二组基本不加质疑地接受了 AI 的建议，Schrepel 写道，他们往往只是认为这些建议“听起来更好”。一些学生用 AI 建议的替代词替换了“shall”和“individual”等术语，却没有表现出自己理解其中的法律含义。每个小组都至少保留了 ChatGPT 输出中一个具有误导性或在法律上多余的术语。
只有接受过培训的第三组真正与 AI 展开了来回交流，他们测试不同的措辞，并深入探究作业背后的实质性问题。
到第二年，培训带来的优势几乎消失
2024 年，接受培训的那组得分明显高于另外两组，尤其是在要求更高的带回家完成的考试中。到了第二年，这一差距几乎已经消失。2025 年，三组学生的表现大致处于同一水平。
Schrepel 将此归因于学生对聊天机器人日益熟悉。许多学生已经在日常生活中使用这些工具，因此，2025 年正式培训带来的提升不如前一年明显。他还补充说，仍然需要教授如何合乎伦理地使用 AI，以及相关的法律责任。
有一项发现连续两年保持不变：不使用 AI 的那组最终都排名垫底。Schrepel 总结认为，禁止使用 AI 带来的平均结果不如允许使用 AI。至于这种优势究竟来自结构化培训，还是仅仅来自亲自操作的经验，仍然是一个悬而未决的问题。
研究者本人的假设结果证明是错误的
Schrepel 写道，第二组的表现让他感到意外。他原本预计，课堂练习中未经批判性审查的错误会延续到考试中。但结果恰恰相反。这些错误并没有再次出现，而且该组的得分实际上略高于未使用 AI 的那一组。他说，最可能的解释是，学生通过亲自使用 AI 学会了识别其弱点，尤其是在准确性会带来实际后果的情况下。
这迫使 Schrepel 放弃了最初的假设。他原本坚信，AI 只有在结构化培训中才能发挥作用，否则就不应进入课堂。“我错了。”他写道。跳过 AI 教学是错失机会，但这并不会导致一些人此前预测的教育崩溃。
大学应重新考虑禁令
Schrepel 表示，各院系负责人应抵制一刀切的 AI 禁令，并给教师留出进行尝试的空间。大学也需要投资培养教职员工的 AI 技能，因为许多人觉得自己没有得到充分准备。
传统的硕士论文也需要重新思考。其核心价值——在研究和论证上投入漫长努力——如今可以借助 AI 工具在几分钟内完成。Schrepel 认为，纯粹的文献综述不应再被计入要求，相关项目应要求学生完成以实践为导向或基于实证的工作，并将深思熟虑地使用 AI 纳入评分标准。
并非所有大学都在朝这个方向发展。UC Berkeley Law 禁止在几乎所有计分作业中使用 AI，理由是未来的律师需要先培养核心思维能力，之后才能以有益的方式使用 AI。这一立场与 Schrepel 的研究结果直接冲突；后者表明，无论理由是什么，将 AI 排除在课堂之外都会让学生处于更不利的境地。
Schrepel 承认，他的研究存在局限：样本规模较小，参与研究的学生都选修了 AI 课程，因此可能比平均水平更精通技术；此外，也无法核实学生在带回家完成的考试中实际使用了多少 AI。
最后一点很重要，因为其他研究发现，AI 对无人监督的作业影响最为显著。一项涵盖超过 50 万个成绩的 UC Berkeley 研究发现，在 ChatGPT 发布后，以写作和编程为主的课程中，A 等成绩的比例上升了 13 个百分点。而受监考的考试并未出现类似变化。中国中部一项追踪超过 2.6 万名 K-12 学生的纵向研究，则从另一个角度讲述了类似的故事：AI 提高了作业成绩，但考试表现下降了最多 24%。在 AI 取代独立思考、而不是支持独立思考的情况下，造成的损害最为严重。
来源与参考
收录于 2026-09-14