摘要： 人工智能工具的普及使青年群体面临"工具便利"与"能力滑坡"并存的矛盾处境。本文基于 2025—2026 年多项实证调查数据，提出"冷思考"能力的概念界定与分析框架。研究识别出青年在 AI 时代的三类不可替代能力——认知优势（问题提出、跨域联想、价值判断）、情感优势（深度共情、信任建构、意义赋予）和实践优势（暗知识、试错学习、反事实思维），并将其置于学业、职业、社交和创造四个具体场景中加以考察。研究发现，当前青年群体存在显著的"知行差距"——认可深度思考的重要性但受制于碎片化信息环境，以及"能力错觉"——将熟练使用 AI 误认为掌握相关能力。本文据此提出认知边界设定策略、T 型能力矩阵和元能力培养路径，为 AI 时代青年教育体系改革提供理论参考。
关键词： 冷思考；青年发展；AI与教育；不可替代能力；认知边界；人机协作
1 引言
AI 工具已深度渗透青年群体的学习与生活。《2025 Z 世代 AI 使用报告》显示，95% 的年轻人已习惯在工作学习时使用 AI 辅助创作，其中 55.4% 频繁使用，且呈现越年轻使用越频繁的趋势——05 后频繁使用 AI 的比例高达 62.5%。与此同时，Z 世代人均拥有 1.8 个 AI 朋友，超七成年轻人愿意和 AI 虚拟人做朋友 [1]。AI 已不仅是工具，也开始承担陪伴和情绪支持的角色。
然而，便利背后隐含着深层挑战。中国青年报 2025 年 4 月的调查揭示了一个结构性矛盾：近九成青少年认可深度阅读和独立思考的重要性，但这一认知与现实行为之间存在显著落差 [2]。许多年轻人陷入"知道重要却做不到"的困境——渴望深度思考，却被碎片化的信息环境所裹挟。中国作家网 2026 年 2 月的文章指出，短视频使用户"随着大数据推送的信息流浮光掠影地滑行在世界的表层，无法深潜下去" [3]。
这一矛盾构成了本文的核心研究问题：在 AI 日益普及的条件下，青年群体需要哪些不可替代的能力？这些能力如何在具体的生活场景中被识别、培养和保护？
本文提出"冷思考"能力的概念框架。"冷思考"并非简单地延后表态，而是指暂时跳出情绪裹挟与舆论热度，对技术究竟改变了什么、尚未改变什么，进行持续和审慎的分析能力。与之相对的是被推送内容不断牵引、在信息洪流中频繁切换注意力却难以形成稳定判断的"热反应"。
2 青年群体在 AI 时代的双重处境
2.1 能力错觉与隐性滑坡
AI 的普及容易制造一种"能力已经提升"的错觉。许多年轻人将"熟练使用 AI"误认为"真正掌握了相关能力"，却忽略了背后仍然需要独立的理解、判断与组织能力。
一位基层税务局工作人员的真实体验具有警示意义：每天依靠大量 AI 工具处理政策文件，确实节省了时间，但"AI 把文件读薄了，我发现自己的思考也跟着变薄了"——下班后想读经典文本，结果一翻开书就习惯性地想让 AI 划重点，无法静心阅读 [4]。这种"高效"背后伴随的是更深层能力的隐性流失。
这种依赖已在多个日常场景中显现：写作越来越依赖 AI 起草，决策越来越依赖 AI 建议，社交越来越依赖机器陪练。如果持续下去，个体可能主观上相信自己具备相应能力，但在实际行动中已习惯性地先求助于 AI。
2.2 冷思考稀缺的三重原因
冷思考日益稀缺，原因可归纳为三个层面。
注意力切割机制。 短视频与推荐算法不断争夺用户停留时长，使长时间专注阅读复杂内容变得更加困难。央视网的调查显示，仅有 65.6% 的受访青少年会坚持阅读纸质书以减少外界干扰 [5]。
内容生产的碎片化。 AI 写作工具降低了持续更新的门槛，但更新速度越快，内容越难展开深入论证。信息总量持续增加，真正能够帮助人们形成深度理解的内容却未必同步增长。
流量机制对讨论方向的扭曲。 在点赞、评论和转发主导传播的环境中，极端化、情绪化表达更容易获得可见度，审慎、平衡的分析则更容易被边缘化。
2.3 专业研究与公众讨论之间的鸿沟
冷思考的稀缺还体现在专业研究与公众讨论之间的距离上。多智能体系统、AI 对齐、社会模拟等领域已积累大量研究成果，但这些成果大多停留在专业论文内部。大众媒体谈论 AI 时常聚焦于夸张案例和未来想象，较少准确呈现当下的能力边界与现实局限。其结果是，许多公共讨论建立在不稳固的前提上——高估 AI 的"自主意识"或低估其在具体场景中的实际风险。
3 三类不可替代能力的识别
3.1 认知优势
认知优势的核心是"提出问题"的能力。AI 擅长在既定问题内部寻找答案，但更前面的环节——什么问题值得被提出、成功标准为何、哪些代价可以接受——仍然主要依赖人类判断。
认知优势可分解为三个子维度。问题提出能力要求保留对"理所当然"的质疑习惯，拓展跨领域知识，并意识到不同主体的目标并不天然一致。评估标准是问题的"生产力"——能否开启新的思考方向、能否激发多元回应、能否在深入探讨中产生意外洞见。跨域联想能力依赖于非结构化知识的广泛积累和灵活检索，即在看似无关的领域之间建立联系，产生创造性洞见。评估指标是"惊喜频率"——在学习和工作中产生"原来这可以和那连接"的体验频率。价值判断能力涉及目标本身的正当性、不同目标之间的优先级以及特定情境下的例外处理，这是一种情境敏感的"实践智慧"（phronesis）。
3.2 情感优势
情感优势的核心是"建立真实关系"的能力。人类是社会性存在，深度的人际关系来自共同经历、彼此承诺与真实投入。AI 可以模拟情感表达，但它并不具有真实感受，也无法承担双向关系中的责任。
情感优势包括三个子维度。深度共情不仅是识别他人情感状态，而是能够感受和回应、根据具体情境调整表达方式，并保持情感表达与内在状态的一致性。信任建构依赖于长期互动中展示的可预测性、能力和善意，人际网络的韧性在很大程度上取决于信任关系的质量和分布。意义赋予——人类通过叙事理解经历、建构身份、建立社会连接。AI 可以生成叙事，但叙事的"真实性"——与讲述者的真实经历和承诺的关联——是人类独特的能力。
3.3 实践优势
实践优势的核心是"情境智慧"能力。人类在真实世界中的行动依赖于大量难以言传的"暗知识"——身体化的技能、情境化的直觉和试错积累的经验。
实践优势包含三个子维度。暗知识具有具身性（嵌入身体和感官运动系统）、情境性（依赖特定环境背景）和社会性（通过师徒传承和社群实践传递）三个特征，只能通过"做中学"获得。法国交易员利用"近邻算法"预测美国大选并获巨额收益的案例表明，成功的关键不在于模型的精密性，而在于对"人性偏差"的洞察——知道特朗普支持者会隐藏立场，从而设计出绕过社交压力的调查方法 [6]。这种情境智慧无法从 AI 输出中直接获取。试错学习是青年群体最具结构优势的实践方式，"年轻"意味着较低的机会成本、较高的社会容忍度和较强的恢复能力。反事实思维——设想"如果不是这样，会怎样"——是批判性评估 AI 输出的关键能力。
4 四个场景中的能力考察
4.1 学业场景：认知边界设定
AI 工具在大学生学习中的渗透已覆盖文献检索、笔记整理、写作辅助、代码生成等学术工作的全流程。效率提升的机遇与认知能力退化的风险并存，关键在于如何设定合理的"认知边界"。
中国青年报调查揭示了一个典型案例：学生使用 AI 完成《乡土中国》读后感，文章"结构完整、语言漂亮"，但被问及核心概念"差序格局"时，坦承"AI 总结的是'亲疏远近的关系'，但我其实没太想明白" [2]。这种"表面理解"与"深层困惑"的落差，正是认知边界模糊的典型表现。
研究表明，多智能体系统在教育领域具有促进创新能力的潜力，其机制包括异质协同（不同能力的智能体与学生共同探讨协作）、即时迭代（提供快速反馈促使深度反思）和情感支持（模拟支持者角色构建包容环境）[7]。然而，这些潜力的实现依赖于适当的使用方式。
认知边界设定可在三个层面展开。在工具使用层面，区分可用 AI 辅助的任务和必须独立完成的任务——文献检索和格式整理可借助 AI，但核心论点的提出和论证需独立思考。在能力培养层面，识别 AI 时代更重要的认知能力——问题提出、批判性评估、创造性整合、元认知监控——并将其作为教学的核心目标。在评价改革层面，设计能够检测真实理解的评估方式——口头答辩、过程性记录、真实情境任务——降低"AI 代写"的激励。
复旦大学 2025 年的跨界对话形成了重要共识：人机共生时代，大学不会消失但必须深刻变革；教育的核心需从知识传授转向更具"人味"的深度与温度 [8]。2026 年毕业生是全球第一代"AI 原生代"——他们的大学生涯与 ChatGPT 等 AI 工具的兴起同步，这要求教育体系做出前瞻性回应。
4.2 职业场景：不可替代能力的动态识别
面对 AI 对职业市场的冲击，青年需要发展持续识别和培养不可替代能力的策略。这种识别不是一次性的，因为 AI 的能力边界在不断扩展。
较难被替代的能力通常具有几个共同特征：需要处理复杂且非标准化的现实情境；涉及多元价值之间的权衡；依赖深度人际信任与长期关系；需要身体在场、动手操作或现场感知；或者要求将不同领域的知识进行创造性组合。这些特征往往叠加出现——例如"医疗伦理咨询"同时涉及复杂情境与价值判断，"社区艺术项目协调"同时依赖关系维系与创造性整合。
培养策略强调T 型能力矩阵的构建：在某一领域达到 AI 难以企及的深度，同时具备跨领域的广度，形成独特的交叉优势。具体建议包括：选择专业方向时考虑 AI 影响的时间维度——某些领域（如基础护理）可能较晚被 AI 冲击，而另一些（如初级法律分析）已面临压力；主动寻求人机协作的实习和项目经验；发展"元能力"——学习如何学习、适应性、韧性——这些能力具有跨情境的可迁移性。
专家建议提供了可操作的路径框架："选准未来的一些 AI 增强型领域，即可以快速地用 AI 放大自己原有的技能和经验，然后再叠加自身的个人 IP 以及人性化的沟通共情能力" [2]。这一建议的核心在于：不是逃避 AI 的影响，而是主动定位于人机协作的高附加值环节。
4.3 社交场景：人机关系对人际能力的影响
AI 对话系统的流畅性和可用性正在改变年轻人的社交习惯与人际能力发展路径。一方面，AI 提供了"无压力"的练习场景；另一方面，过度依赖 AI 对话可能削弱真实人际互动的能力，导致"社交技能萎缩"。
《2025 Z 世代 AI 使用报告》的数据揭示了双重趋势：超八成年轻人在 AI 辅助下建立了真实关系（AI 通过帮助生成聊天反馈、提供话题建议、匹配兴趣相投的人等方式强化现实社交网络）；但同时，青年与 AI 的亲密互动很可能是一种与"更懂自己、也更顺应自己"的数字镜像之间的对话——这种互动能提供稳定的情绪满足，却可能削弱个体面对真实差异、误解与冲突的能力 [1]。
四个关键问题值得关注。社交焦虑的变化：AI 对话的"安全"可能降低面对真实社交的容忍度，也可能通过成功体验增强自信。关系期望的转移：习惯 AI 的即时回应和高度配合后，可能对人际关系的摩擦更不耐烦。共情能力的发展：与 AI 的互动不涉及真实的情感互惠，可能削弱情感识别和回应的练习机会。身份认同的形成：如果重要的自我探索发生在人机对话中，可能形成特定的自我理解模式。
发展健康的人机—人际平衡需要：设定 AI 社交的时间边界；主动创造需要面对面协作的互动机会；定期反思 AI 对话对自我理解的影响；保持对 AI "拟人化"的警觉意识。
4.4 创造场景：人机协同创新的路径
"人机协同创新"正在成为创造性活动的新常态。清华大学经济管理学院的研究将创意过程划分为创意生成、创意发展和创意评估三个核心阶段，分析了生成式 AI 在每个阶段的作用 [9]。在创意生成阶段，AI 作为"创意伙伴"提供基于数据和趋势的创意建议；在发展阶段，AI 作为迭代和测评工具加速方案成熟；在评估阶段，AI 模拟多元视角提供系统性评估框架。
人机协同创新的关键要素包括：由人类设定创新方向和评价标准（问题框架）；由 AI 快速产出大量候选方案（探索生成）；由人类基于专业判断进行选择（筛选评估）；人机交替改进方案（迭代精炼）；在真实环境中测试和评估（情境验证）。
实践路径包括：从将 AI 视为被动的执行工具转向具有特定能力和局限的协作者；发展超越基础模板的"提示工程"技能——掌握复杂任务分解、约束条件表达和输出格式定制；建立个人化的人机协作流程；在真实的人机混合团队中积累经验。
5 "年轻"作为结构优势的激活
5.1 试错资本
职业发展中的"探索—利用"权衡理论表明，早期阶段的最优策略是最大化探索——尝试不同领域、积累多样化经验、从失败中学习——而非过早专业化 [10]。AI 时代加速了技能贬值的周期，使早期专业化投资可能更快过时。年轻人的低机会成本使其能够承受更高的试错频率，而试错经验本身即构成不可替代的能力积累。
具体策略包括：主动寻求"安全失败"的机会——在可控范围内尝试有挑战性的项目；建立"失败笔记"——系统记录和分析失败案例，特别是 AI 犯的"低级错误"，这些正是人类价值的锚点；形成反思习惯——将经验转化为可迁移的洞见，而非仅仅是记忆积累。
5.2 认知弹性
认知弹性指适应新情境并及时调整思路的能力。年轻人大脑的可塑性更强，更容易形成新的连接与习惯。在 AI 快速迭代的环境中，这种能力比掌握某一具体工具更重要。培养路径包括：保持"初学者心态"，愿意进入陌生领域；练习从不同角度分析问题；定期审视自己的思路是否出现偏差。
5.3 时间视野
年轻人天然拥有更长的人生规划期，更有条件进行短期回报不明确但长期价值高的投入。在 AI 时代尤其如此——技术变化的真正影响往往不是一两年就能完全显现的。能够超越即时焦虑、保持长程视角的人，更可能在长期竞争中占据主动。
5.4 先理解原理，再追逐工具
在 AI 工具层出不穷的环境中，更稳健的策略是：优先理解核心原理而非追逐新工具，因为机器学习的基本原理和社会网络分析的关键指标变化相对缓慢；培养可迁移的能力而非局限于单一工具的操作熟练度；明确自身目标，避免被工具能力反向牵引。
6 结论与讨论
本文基于"冷思考"能力的概念框架，系统识别了 AI 时代青年群体的三类不可替代能力，并将其置于学业、职业、社交和创造四个具体场景中加以考察。
主要结论如下。第一，青年群体在 AI 时代面临"能力错觉"与"隐性滑坡"的双重风险——将熟练使用 AI 误认为掌握相关能力，同时深层能力在潜移默化中退化。第二，三类不可替代能力（认知优势、情感优势、实践优势）的核心分别在于提出问题的能力、建立真实关系的能力和情境智慧，这些能力在当前阶段尚不具备被 AI 替代的条件。第三，"年轻"本身构成结构优势——试错资本、认知弹性和时间视野为能力培养提供了独特条件，关键在于将这些条件转化为主动的学习策略。第四，认知边界设定是学业场景的核心策略，T 型能力矩阵是职业场景的培养框架，人机—人际平衡是社交场景的关键议题，问题框架能力是创造场景的核心要求。
本研究存在以下局限。其一，三类能力的识别主要基于理论推演和文献分析，尚需通过纵向追踪研究加以实证检验。其二，"冷思考"概念的测量化工作有待开展——需要发展可操作的行为指标和评估工具。其三，本文对青年群体的分析较为宏观，不同年龄阶段（高中生 vs. 大学生 vs. 初入职场者）、不同专业背景和不同家庭经济条件的青年，其面临的挑战和可用的资源存在显著差异，需要更细分的考察。
后续研究方向包括：开展"冷思考"能力的量表开发与验证；设计基于四场景的认知边界设定干预实验，评估其对青年能力发展的影响；以及跨文化比较研究，考察不同教育体制下青年"冷思考"能力的培养路径差异。
参考文献
[1] 2025 Z世代AI使用报告[R]. 2025.
[2] 中国青年报. 青少年深度阅读与独立思考调查报告[N]. 2025-04.
[3] 中国作家网. 短视频时代的阅读困境[N]. 2026-02.
[4] AI时代基层工作者的能力流失——来自一线的观察与反思[EB/OL]. 2025.
[5] 央视网. 青少年阅读习惯调查[R]. 2025.
[6] 法国交易员利用AI预测美国大选案例分析[EB/OL]. 2024.
[7] 多智能体系统在创新教育中的应用研究[J]. 中国电化教育, 2025.
[8] 复旦大学. 人机共生时代的高等教育——跨界对话纪要[C]. 2025.
[9] 清华大学经济管理学院. 生成式AI在创意过程中的作用研究[R]. 2025.
[10] Cohen L E. Age and Employment Growth: Evidence from the CPS[J]. Industrial Relations: A Journal of Economy and Society, 2019, 58(2): 223-262.
收稿日期：2026-05-08
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