激發好奇、壓扁好奇、還是干擾好奇心？

Loewenstein 有一個“信息缺口理論”，也被稱為“好奇心的倒 U 型曲線”。他提出好奇心是一種認知上的匱乏感引起的不舒服。如果你所知甚少、甚至不知道自己不知道，就無從產生好奇；如果知道得太多，也就不再好奇。只有中間態，你意識到自己差一點點就弄懂某件事，于是心里癢癢，此時好奇心最強烈。

按照這個理論，AI 搜索是完全可以激發好奇心的。

無需精確的關鍵詞，AI 根據一句模糊描述就能搜到海量內容，提供那么多信息，總有一些是出乎你意料的，因此能避免倒 U 型曲線最右側的低好奇心區間。
AI 還有能力把內容講得深入淺出，總有一些是你能看懂的，因此能避免倒 U 型曲線最左側的低好奇心區間。
所以，有 AI 搜索在，就總能讓你處在中間段好奇心爆棚的區域，不是嗎？

但事實遠沒那么美好。我觀察孩子們和 AI 的互動，發現有兩種 AI 傷害好奇心的形式。

一是知識的錯覺：孩子們向 AI 提問、直接復制粘貼 AI 生成的答案。就算你用蘇格拉底導師式 的 AI，循循善誘向不直接回答問題而是提出更多問題，孩子也會把這些問題再次復制粘貼給 AI、用復讀機式問答一點點得到“答案”。
于是孩子能瞬間從不懂（倒 U 型曲線最左側）進入到了以為自己全掌握（倒 U 型曲線最右側）的狀態，本該有好奇心的中間狀態被壓扁了。

怎么辦？強制。強制學生在問 AI 之前自己先猜一猜答案，強制學生拿到 AI 的回答后仔細閱讀消化再用自己的語言復述出來，用“先預測后反饋”和費曼學習法讓學生更明顯地感受到信息的缺口。

另一個問題是認知負荷超載：AI 實在太擅長狂轟濫炸式地海量輸出了。很難責怪孩子們偷懶——他們已經被 AI 生成的信息砸暈了，就算原本有好奇心也被干擾地不知所蹤。
快速閱讀、敏銳捕捉重要信息并扎進去深入思考，AI 時代人機協作對這個技能的要求大幅提升，即便是成年人要達標也不容易。

怎么辦？調教 AI 以降低難度，訓練孩子們以提升能力。調教 AI 的方法包括限制它輸出的數量、要求按類別輸出、用表格對比輸出、用特別的句式輸出等等。訓練孩子們的方法包括心態調整（不求全懂先抓一個要點）、輔助工具的使用（例如文本高亮插件）、同伴交流等等。

不讓知識的錯覺壓扁好奇心、不讓超載的認知負荷干擾好奇心。讓 AI 成為好奇心的禮物，還是得靠人類教師呀。