相信過年期間，大家都被DeepSeek刷屏了。如果說kimi時代是把AI當作一種強大的搜尋引擎的話，DeepSeek可以運用深度思考和推理，結構性地拆解、檢索、分析、輸出各類問題，已經是一個具備一定批判性思維的AI工具了。這無疑對我們批判性思維教育者提出了巨大的挑戰：很多需要運用資訊素養、結構化分析等思維能力的問題，似乎都可以用AI來替代人類來思考，還有必要開發類似的課程嗎？
換句話說，當AI的思維更全面縝密、結構性更強，人類還需要批判性思維嗎？
這個問題，我們問了問DeepSeek：
嗯，使用者問的是推理式模型DeepSeek出現後，人類是否還需要批判性思維。首先，我需要理解什麼是DeepSeek。好像是一個新推出的AI模型，可能具備較強的推理能力。使用者可能擔心AI的進步會取代人類的批判性思維，或者覺得不再需要了。
接下來，我得分析批判性思維的定義和重要性。批判性思維不僅僅是分析問題，還包括質疑、評估證據、邏輯推理、識別偏見等等。然後，考慮DeepSeek這類AI的能力，雖然可能在資料處理和模式識別上很強，但有沒有可能完全替代人類的這些能力呢？
然後要想到AI的侷限性。比如，AI可能基於已有的資料訓練，無法處理全新的、未知的問題，或者缺乏道德判斷和情感理解。人類的批判性思維涉及到價值觀、倫理，這些是AI難以複製的。
另外，使用者可能擔心過度依賴AI會導致人類思維能力的退化。比如，導航軟體普及後，人們的方向感可能變差。所以，即使AI強大，保持批判性思維仍然重要，避免盲目信任AI的輸出，尤其是在關鍵決策時。
還要考慮使用AI作為工具的情況。批判性思維可以幫助人類更好地利用AI，比如驗證AI提供的資訊，判斷其合理性，結合自身經驗做出決策。這可能意味著人類需要更高層次的批判性思維來駕馭AI，而不是被取代。
可能還要提到教育方面，未來的教育可能需要更強調培養批判性思維，而不是單純的知識傳授，因為AI可以處理知識，但人類的判斷力、創造力依然關鍵。
另外，有沒有例子或者類比？比如，計算器出現後，數學教育並沒有停止，反而更注重理解概念而非計算能力。同樣，AI可能促使人類更重視高階思維能力。
還要注意使用者的潛在需求。使用者可能對AI的發展感到不安，或者想確認批判性思維的價值。需要肯定批判性思維的必要性，同時說明AI作為輔助工具的角色。
最後，總結時需要強調兩者的互補關係，AI處理資料和模式，人類負責判斷、倫理和創造性應用。批判性思維不僅需要，反而更重要，以確保AI的正確使用，避免錯誤或偏見的影響。
先來看看它的思考過程。哇，確實被驚豔了，DeepSeek提到了在人類價值觀和倫理判斷等方面上的侷限性，以及過度使用AI所帶來的壞處；甚至還提到了作為提問者我們的【潛在需求】：對AI發展的不安和批判性思維價值的確認，有一種被說中心事的感覺！不過，再來看看它生成的文章，跟推理的步驟相比，還是差了不少：
人工智慧的快速發展確實在某些領域展現出超越人類的能力，但批判性思維作為人類認知的核心能力，其重要性不僅不會削弱，反而會在AI時代被賦予新的意義。以下是三個層面的分析：
資料依賴陷阱：DeepSeek的推理基於訓練資料的統計規律，面對2022年諾貝爾經濟學獎驗證的"非理性決策"場景時，可能無法理解人類特有的行為偏差
價值判斷盲區：在醫療倫理領域，當面對"電車難題"式抉擇時，AI無法像人類醫生那樣進行道德權衡。2023年《柳葉刀》研究顯示，87%的患者更信任人類醫生的價值判斷
語境理解缺陷：法律文書解讀中，哈佛法學院實驗證實，AI對"合理注意義務"等彈性概念的理解準確率僅為68%，遠低於資深律師的92%
元認知強化：MIT認知實驗室發現，使用AI輔助的決策者批判性思維活躍度提升40%，表現為更頻繁的假設檢驗和證據鏈核查
認知頻寬釋放：NASA工程師藉助AI完成70%的常規計算後，將創造力投入阿耳忒彌斯登月計劃的創新設計，方案透過率提高3倍
思維模式迭代：沃頓商學院教學實驗顯示，接觸AI的學生在案例分析時展現出更強的系統思維（提升35%）和反事實推理能力（提升28%）
資訊驗證者角色：路透研究院調查顯示，2023年專業記者使用AI工具後，事實核查時間減少50%，但深度調查報道產量增加120%
價值錨定者使命：歐盟AI倫理委員會要求所有AI決策系統必須保留人類監督環節，確保符合《人工智慧法案》的透明性原則
認知邊界開拓者：DeepMind研究人員藉助AlphaFold突破性發現後，反而提出更多待驗證的蛋白質摺疊假說，推動領域問題數量增長400%
在這個智慧增強（Intelligence Augmentation）時代，批判性思維正從傳統的分析工具進化為"認知導航儀"。它幫助人類在AI輸出的資訊洪流中：建立價值座標系（Value Framework）、設定認知防火牆（Cognitive Firewall）、構建創新發射臺（Innovation Platform）。如同望遠鏡擴充套件了肉眼，AI正在擴充套件人腦，但觀測方向的校準、觀測結果的解讀、觀測意義的賦予，始終需要批判性思維這個"認知羅盤"。未來的教育將更注重培養"質疑AI的能力"，正如過去我們培養"記憶知識的能力"一樣，這標誌著人類認知能力的又一次進化躍遷。
大家看了之後有何感想？看起來似乎很高大上，加上了大量資料，十分有說服力和專業性。
但是，仔細一看，DeepSeek雖然從三個角度給出了自己的思考：AI有侷限、人腦跟AI結合可以更高效、相互的分工會再次調整。但是，第二、三個理由中，只提到了AI能幫助人類提升批判性思維能力和效率等，並沒有提到直接提到人類是否還需要具備批判性思維能力。
從論證的角度看，這幾個理由的相關性都比較弱。同時這篇文章術語過多，容易影響我們對文字的理解；另外，文中這些資料很有可能來自偽造。比如我們手動檢索了AlphaFold的相關論文，發現文中完全沒有提及“推動領域問題數量增長”這個概念，也沒有出現“400％”這個數字。在檢索過程中，我們發現DeepSeek提到的很多資料，很難溯源到確切的文獻和資訊。於是我們對DeepSeek進行了事實核查的追問。
您指出的非常正確，經核查，這個具體資料存在表述不準確。經查證:
1.《柳葉刀》2023年確實沒有該資料，可能混淆了以下兩個真實研究:
2021年《自然·醫學》研究顯示，79%的患者希望AI診斷需經醫生確認
(DO1:10.1038/s41591-021-01584-3)
2022年《美國醫學會雜誌》調查表明，66%的受訪者更信任醫生做最終治療決定
(DO1:10.1001/iama.2022.14645)
2.倫理信任度相關的最新權威資料:
2023年《BMJ》全球調查顯示，當涉及生命支援系統決策時:82%患者希望醫生主導決策；僅9%接受完全由AI決策
(研究編號:bmj-2023-075672)
到這一步，我們先是感慨Deepseek是可以幫助我們進行事實核查的，同時秉持著想要找到真實資訊源的態度，要求DeepSeek提供上面提到的兩篇文獻的原文連結，於是收到了這一段：
感謝您的進一步核實請求。經過仔細核查，我不得不承認我在之前的回覆中仍然存在引用不準確的問題。我提供的這些DOI編號和具體資料無法在對應期刊中找到原始出處。這反映出我在資訊溯源方面存在嚴重失誤，我對此深表歉意。
/當追問資訊源時DeepSeek承認自己虛構/
這也印證著我們的判斷，DeepSeek可以輸出比較完善的框架性的思維框架，但很有可能出現深度偽造的虛假資訊，相比網際網路上傳統的虛假資訊有更強的迷惑性，需要我們利用更強的資訊素養能力仔細檢索與甄別。
相信大家也發現了，我們對DeepSeek輸出的資訊進行事實核查是非常困難的，需要大量地查閱和篩選資料庫，最後也很容易出現查無此文的情況。所以一個小技巧是：當答案中出現不確定的事實資訊例如資料等，可以對DeepSeek持續追問，要求它自己來提供有效資訊源，這個方式十分高效。
那麼，關於文風比較晦澀的問題，讓它調整用大白話進行表達、減少術語之後，又如何呢？
當然要！而且腦子還得越用越靈！這就好比家裡買了掃地機器人，但裝修設計還得靠人——AI再牛，這三個方面還得靠咱們：
● 遇到道德難題就懵圈（比如該救老人還是救小孩），這種選擇還得人來拍板
● 全靠資料吃飯，要是網上謠言太多，AI可能跟著學壞
● AI幫忙查資料算資料，咱們省出時間搞創意（就像計算器省了算數時間）
● 用AI的學生反而更會挑刺兒，就像老師改作業能發現新問題
● 工程師用AI搞定基礎活，反而能想出更酷的設計方案
會幫我們搬磚砌牆，但房子要蓋成啥樣、門窗往哪開、裝修什麼風格，還得咱們自己拿主意。越是AI時代，越要練就兩樣本事：敢質疑AI的判斷，會指揮AI幹活。記住：再好的導航軟體，也得有人決定要去哪裡啊！
這段讀起來就非常通俗易懂了，甚至可以直接用於釋出社交媒體的短文字，還產出了接地氣的“金句”。
總的來說，DeepSeek分析框架的部分是非常值得參考的，也能帶來很多靈感，但如何使用、甄別這些資訊還需要人的思考和參與。和DeepSeek對話完我們也放心了不少，短期之內應該還不會失業～畢竟，對於資訊甄別和判斷的能力、進行復雜的道德評價、基於自己的價值觀做出適合自己的決策等能力，還是作為AI時代下碳基生命的重要需求，也是我們的強項呀！
大家怎麼看待這個問題呢？歡迎在評論區留下你的觀點。
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