生成式人工智能虽提升了大学生的学习和创作效率，但滥用或不当使用会带来 学术不端、独立思考能力退化、技术依赖、伦理认知不足及内容安全隐患 等五大弊端。
-
学术诚信受冲击 生成式人工智能被部分学生用于直接生成课程作业、论文甚至考试答案，导致内容同质化严重。教师难以通过传统手段识别AI痕迹，破坏了学术评价的公平性。调查显示，超三成大学生承认用AI完成论文，甚至出现“老师出题，AI答题”的“应付式学习”现象，长期可能导致学术不端行为泛滥。
-
思维能力退化 AI生成内容的标准化、程式化倾向削弱了学生的批判性思维和创造力。学生过度依赖AI提供的现成答案，逐渐失去独立思辨、深度分析和问题解决的能力。长期“偷懒”使用AI还会导致逻辑思维僵化，难以应对复杂的现实问题。
-
技术依赖与成瘾风险 部分大学生因追求效率而过度依赖AI，甚至出现“技术代偿心理”。当AI生成的内容不符合预期时，可能转向低质量的替代方案，形成恶性循环。对AI的过度信任还可能弱化学生的自主探索意愿，降低学习内驱力。
-
伦理与安全意识薄弱 大多数学生对AI生成有害内容（如危险话题、隐私泄露、伦理偏见）的风险认知不足。调查显示，仅15.1%的学生充分了解AI安全问题，导致误用场景频发，例如在敏感问题中依赖AI生成片面甚至错误的信息，或无意中泄露个人隐私。
-
内容质量失控 AI生成的内容存在“快速但粗糙”的缺陷——语言空泛、逻辑松散、知识点碎片化。学生若直接套用这些内容，作业和论文将缺乏深度与学术价值。教师普遍反映，AI生成文本的同质化现象严重，掩盖了学生的个性化特点和真实学术水平。
面对生成式人工智能的普及，大学生需明确技术边界，将其作为辅助工具而非替代品。学校应加强学术规范教育，完善AI使用监管机制，并引导学生提升数字素养，平衡效率与质量的关系，避免陷入技术依赖带来的成长危机。