Z世代真的是最愚蠢的一代吗？

在你不得不问AI自己是否真的被这个标题所指之前，先给个简短的答案。世代之间的界限并非自然法则，不同来源的划分略有差异。本文采用目前广泛接受的划分方式，即Z世代大致出生于1997年至2012年。

因此，如果你出生于1997至2012年之间，那么这个标题确实是在说你这一代。但如果你不是，也别因此就放松下来。本文所讨论的问题，并不会止步于某个出生年份。

“Z世代是现代史上智商最低的一代”这一挑衅性说法，对我而言却道出了一个真实的核心。尽管“愚蠢”并非一个干净利落的科学测量指标，但它却精准地概括了一种更复杂、也更令人不安的现实：在关键的学业与认知表现上，趋势正在下滑，与此同时，数字系统却不断为我们提供逃避费力思考的机会。

来源何在

2026年1月，神经科学家兼前教师杰拉德·库尼·霍瓦斯（Jared Cooney Horvath）在美国参议院一个委员会面前作证，指出Z世代是现代历史上首个在几乎所有可测量的认知指标上均落后于前代人的群体。他列举了注意力、记忆力、阅读能力、数学能力、执行功能，甚至整体智商。

这是一项极具冲击力的声明。它迅速被社交媒体和主流媒体简化为“Z世代已被官方确认为最愚蠢的一代”。事实远非如此简单。霍瓦斯只是在一场政治听证会上提供了专家意见，并无任何单一研究或科学机构曾正式为整个世代贴上这一标签。

此外，其成因也尚未被最终证实。霍瓦斯将这一巨大转折点归因于2010年左右，并主要将责任归于课堂中数字设备的广泛普及。但其他解释同样应纳入讨论：疫情期间的学校关闭、社会不平等、课程改革、成绩通胀、免试入学制度、心理压力，以及智能手机对我们注意力的持续攫取。

因此，这种极端化的说法显然站不住脚。但其背后所揭示的警示信号却真实而紧迫。

数据令人不安

美国国家教育进展评估（NAEP）显示，十二年级学生的学业表现明显下滑。2024年，45%的学生在数学上的表现低于NAEP“基础水平”；而2019年这一比例为40%。阅读方面，32%的学生未达到“基础水平”，2019年为30%，1992年为20%。这些分类并非对应常规年级，NAEP本身也明确指出应谨慎使用。尽管如此，整体趋势依然严峻，尤其对学业较弱的学生而言。

这一问题在加州大学圣地亚哥分校（University of California San Diego）表现得尤为明显。该校一份报告指出，2020年约有30名新生的数学水平低于高中毕业水平；五年后，这一数字飙升至900多人，几乎增长了三十倍。其中约70%的学生甚至未达到初中水平，许多人连分数和基础代数都无法掌握。

最初报告曾将这一情况概括为“每八名新生中就有一人低于中学水平”，但该表述后来被修正。实际数据已足够严重，无需再刻意夸大。

另一个值得关注的细节是：2024年被分入该校最低阶数学课程的学生中，超过四分之一的人在高中数学课程中曾取得4.0的平均绩点（满分）。高分与实际能力之间的脱节，暴露了长期成绩优异却缺乏基本功的学生，往往高估了自己的真实水平——这种错觉完全可以理解。

阅读能力的状况也未见好转。一项对2203名美国成人的YouGov调查显示，2025年有40%的人全年未完成任何一本书。中位数为两本。18至29岁人群的平均阅读量为5.8本，其中包含有声书。这并不意味着年轻人完全不阅读——毕竟互联网和即时通讯也由文字构成——但书籍要求的是一种Feed难以提供的能力：持续专注一个思想脉络。

信息流从不追问

无尽的信息流早在 ChatGPT 出现之前就已存在。TikTok、Instagram、YouTube Shorts 以及类似形式，并非为了让我们在二十分钟后心满意足地停下。它们的真正目的，是不断触发下一次拇指滑动。

这并不会自动提升智商，但它确实在训练我们处理信息的某种特定方式。算法决定下一个话题，提供刺激，再在几秒钟后将其替换。我无需提出问题，无需挑选信息来源，无需构思反驳，甚至不必决定自己下一步想了解什么。我只需接收。

2025年，Sprout Social 委托进行的一项针对美国、英国和澳大利亚超过2200名社交媒体用户的调查发现，41%的Z世代在获取信息时，首先会打开社交平台。传统搜索引擎占比32%，而AI聊天机器人仅占11%。这是一份市场调研报告，而非中立的教育研究。但它确实契合了日常生活中可轻易观察到的行为模式：信息检索正越来越被等同于观看一段短视频。

一段短视频本身可以非常出色。它可以激发兴趣，让复杂议题变得直观，帮助人们轻松入门一个话题。但问题在于，当它同时成为信息获取的起点与终点时，就变得危险了。如果从未打开过原始资料，就永远不会意识到，“45%的学生在NAEP数学测试中未达基础水平”是如何被悄然扭曲为“几乎一半的人不会阅读”的。

这种消费真的会损害大脑吗？

“脑损伤”这个词极具诱惑力，但科学上过于笼统。目前尚无确凿证据表明社交媒体或短视频会永久性地物理损伤健康人的大脑，或自动降低其智商。然而，越来越多的迹象表明，过度且高度碎片化的消费模式，可能会影响注意力、记忆力、自我控制能力，以及对较长逻辑链条的处理能力。

慕尼黑路德维希-马克西米利安大学的一项实验研究了60名参与者，他们在完成一项记忆任务时，分别接触了TikTok、推特、YouTube，或完全不接触任何媒介。结果仅在TikTok组中，参与者在中断后重新启动并执行先前意图的能力明显下降。研究人员并未简单地将此归因于“社交媒体”，而是指出，这与短视频内容和快速切换情境的结合密切相关。

2026年发表于《npj 科学学习》（npj Science of Learning）的一项研究更进一步。57名年轻成年人观看了一段连贯的十分钟视频，或七段内容相当的短视频。结果显示，观看短视频的组别在事后回忆表现上明显更差。功能性磁共振成像（fMRI）测量还显示，与信息整合、认知控制和记忆提取相关的脑网络，其活动水平较低，功能连接也较弱。

这是一项在具体任务中观察到的脑活动差异。但尚不能证明存在永久性损伤。此外，这项研究样本量小，仅针对年轻成年人，也无法说明数月或数年后会发生什么。一项关于问题性屏幕使用行为的元分析发现，尽管涵盖34项被评估的研究，仍显示出注意力和执行功能方面存在轻微至中等程度的缺陷。但所有纳入的研究均为横断面研究，因此最关键的问题依然悬而未决：过度媒体消费是否导致了这些问题？还是本就存在注意力问题的人更倾向于频繁使用这些媒体？很可能两者同时起作用。

因此，我并不想一概否定社交媒体。一个群聊、一个专业论坛、一段长篇解说视频，与在无尽信息流中消磨一小时，绝非同一种行为。关键在于：我是否在主动交流并处理信息？还是一个算法在秒级频率下不断夺取我的注意力？

在一段短视频中，埃隆·马斯克被问及哪项创新让我们变得更糟而非更好，他的回答是：短视频。马斯克的这番话是个人判断，并非研究结论。但它却惊人地契合了研究正逐渐揭示的模式。尤其讽刺的是，这条警告本身，竟也以短视频的形式传递给了我们。

主要是美国数据，而非全球排名

在此处，文章需要明确地理边界。NAEP数据、加州大学圣地亚哥分校的研究、书籍消费、大学毕业生人数以及财富水平，主要描述的是美国情况。在线入学考试成绩下滑的案例则来自墨西哥。由此无法推导出全球代际排名，也无法证明世界上每个年轻人的发展都趋于一致。

中国并非没有社交媒体。许多西方平台被屏蔽，但本土平台如抖音和快手却极为庞大。据中国互联网网络信息中心数据，2024年，中国短视频用户约达10.4亿人，日均使用时长为156分钟。与此同时，中国对未成年人实施了更严格的内容过滤、使用时长限制和监管措施。这并不意味着中国是媒体完全缺失的对照组，反而说明同样的技术在不同平台和规则下被使用。

有趣的是，中国并非缺乏相关研究。一项将于2026年发表的关于短视频与心理健康的元分析，其纳入的58项研究中，有55项来自中国。但这反而带来了相反的问题：中国样本的研究结果，同样无法自动推广到美国、欧洲或非洲。

非洲在本项研究中确实严重代表性不足。一项关于社交媒体与青少年抑郁的综述研究，在所分析的34篇文献中，竟无一篇来自非洲样本。欧洲虽有研究，但其教育体系、语言、社会福利制度以及智能手机使用规范差异巨大，也并非统一的比较基准。因此，最诚实的结论并非“美国已被证明最愚蠢”或“中国自动更聪明”。我们看到的，只是测量发生的地方；而我们尚未在所有地方测量相同的内容。

本意为讽刺，如今几乎成了一部纪实作品

每当看到这些现象，我总会想起《Idiocracy》。这部由迈克·乔吉执导的电影于2006年上映。影片讲述了一名再普通不过的美国男子，在沉睡500年后苏醒，发现自己身处一个消费、广告、娱乐和安逸几乎完全取代了任何能力与理性决策的社会。

过去20年里，我大概看了三遍这部电影。每次观看，它都显得不再像一部夸张的喜剧，而更像一个令人不安的预言。当然，《Idiocracy》并非纪录片。电影开篇用生物学解释未来人类智力退化的方式过于简化，也与我的观点不符。真正令人不安的，是另一点：一个社会并不需要突然丧失智力。只要它逐渐不再奖励注意力、教育和专业判断，而最简单的感官刺激却唾手可得，那么智力的衰退就已悄然发生。

从我的角度看，这部电影是明确的推荐。《Idiocracy》于2006年以讽刺片形式上映。如果我们继续沿着当前的方向发展，或许不久之后，它就真能被称为一部纪录片了。而这正是最令人不安的讽刺之处：这部电影或许只是早了二十年上映而已。

然后，人工智能来了

社交媒体已经将注意力切割成细小的碎片。如今，生成式人工智能又额外提供了一种可能：直接接管那些费力的思考环节。

我自己就深有体会。一旦文本变长，需要对比两份文档，或是在措辞上一时找不到合适表达，伸手去用AI就变得顺理成章。它能快速提供概览，提炼差异，或在措辞上给予帮助。真正成问题的，是当AI生成的摘要完全取代了原始资料，而它的措辞建议又取代了你自己的思考时。

正是这种便利性让工具如此强大，也正是这种便利性让它变得危险。

麻省理工学院（MIT）的一个研究小组让54名参与者在三种条件下撰写论文：仅凭自己的头脑、使用搜索引擎，或借助语言模型。脑电图（EEG）测量显示，完全不使用工具的小组表现出最强且最广泛分布的功能性脑网络连接。使用搜索引擎的小组处于中间位置，而使用语言模型（LLM）的小组连接最弱。此外，使用LLM辅助的参与者在从自己原文中引用内容时表现更差，也更少感受到个人创作的归属感。

这听起来像是ChatGPT正在让大脑萎缩的最终证据。但事实并非如此。这项研究最初是预印本，样本量较小，仅有18人完成了第四轮测试。测量的是特定写作任务期间的EEG网络连接情况，并非大脑实际萎缩。尽管如此，结果仍是一个严肃的警示：一旦工具取代了真正的思考过程，留下的就只剩下更少的个人思维痕迹，而这些痕迹本是日后你能够回忆和依赖的。

当AI检测AI时

2026年，墨西哥国立自治大学提供了一个近乎荒谬的案例。该校首次将入学考试完全转为线上进行，共有158,712名考生参加。考试系统结合了人工智能、人脸识别与声纹识别，并辅以人工监考，以识别异常行为。

考试结果出现异常后，大学成立了技术审查委员会。最终，有58,783人被要求前往现场参加复核考试。媒体报导称，怀疑部分考生在摄像头视野之外使用了AI工具或其他作弊手段。

此处必须澄清：58,783这个数字并不代表所有人均被证实使用了ChatGPT作弊。它仅指被要求现场复核的群体。尽管如此，这一事件仍暴露出根本问题：一台AI在监控可能使用另一台AI绕过考试的人类考生。机器在互相检测，而人类则沦为操作员。

一旦考试仅衡量谁能隐蔽地使用辅助工具，那么考试本身已彻底失效。而此前的学习也因而失去意义。

我如何使用人工智能撰写本博客

我定期使用人工智能进行资料搜集和校对。文章的初稿由我亲自撰写。在资料搜集阶段，人工智能能帮我发现更多线索，解析长篇文档，或对比多个来源。关键资料我仍会自行打开并核实。

草稿完成后，我会让人工智能标记错误的词序、重复内容、不清的过渡以及语言错误。有时，人工智能还会指出我遗漏的空白点，提示需要进一步调研。总的来说，它主要帮我减轻机械性工作负担，让我自己写成的文本变得更清晰、更易懂。

智力正沦为廉价的大众商品

常被提及的20美元仅是一个数量级：不同供应商的付费方案大致如此，而谷歌、OpenAI、Anthropic或中国厂商提供的可用模型甚至部分免费。关键不在于精确价格，而在于机器智能正持续变得更便宜、更易获取。

如今只需少量投入，即可生成文本、分析报告、程序代码，以及解决复杂的数学问题。顶尖系统在数学和编程竞赛中已达到金牌水平，尽管远未实现每个模型都能可靠完成所有任务。

这带来了一种危险的诱惑：为何还要自己写作、演算或学习编程？因为唯有通过自身理解，才能识别错误结果。答案越廉价，优质问题和批判性评估的价值就越高。

经济层面不容忽视

简单地指责年轻人懒惰未免太过轻松。许多旧有的承诺，对这一代人而言确实不再奏效。

2026年第二季度，纽约联邦储备银行报告称，年轻大学毕业生的失业率为约5.6%，而失业率的“广义指标”——即“非充分就业率”——高达42%。所谓“非充分就业”，指的是拥有大学文凭的人从事通常无需文凭即可胜任的工作。

与此同时，美国联邦储备系统发布的财富统计数据显示，代际差距惊人。截至2026年第一季度，婴儿潮一代掌握着美国家庭净资产的51.6%。而美联储定义的宽泛“千禧一代”类别——涵盖1981年及之后出生的所有人，包括Z世代——合计仅占11.3%。

这并非为放弃分数运算、阅读或沟通能力开脱。但它解释了为何对许多人而言，那条“优质教育+努力工作+稳定晋升”的经典成功公式，如今显得愈发不可信。当一个人亲眼看到：文凭意味着高昂成本，入门岗位不断消失，而财富却主要集中在年长一代手中，他自然会寻找新的社会信号，以及更快的捷径。

正因如此，我始终认为，一概贬低一个世代的做法太过廉价。环境奖励短暂的注意力、可见的成果和即时的反馈。那么，当我们惊讶于年轻人恰恰在这些方面表现出色时，又何必大惊小怪？

那么，Z世代真的是最笨的一代吗？

如果“笨”指的是天生智力较低，目前并无证据支持这一说法。

但如果我们换一种问法：许多年轻人在阅读、数学、专注力以及独立表达方面的能力是否明显退化？多项长期测量数据揭示了一个严重问题。Z世代并非唯一受影响的群体，但却是首个从童年起就长期接触智能手机、无尽信息流，以及随后出现的生成式人工智能的一代。

因此，我们无法简单地回答“禁止人工智能，假装时光倒流”。我本人也已无法离开这些工具。真正的答案应是：有意识地使用它们，同时刻意保留某些能力，不将其完全外包。

不跳过三段就去查看摘要，完整阅读长文；自己动手撰写初稿；在求助前先尝试独立解题；在对话中主动追问；打开原始资料；容忍错误；坚持完成一个完整的想法。

听起来平淡无奇。但或许，这正是如今最需要的抵抗。

人工智能能为我们省下大量工作。但它绝不能取代我们真正学会如何识别优质成果的那个过程。

下次见，
你们的 Joe