夜雨聆风2026年7月9日，芝加哥大学法学院公布了一份新的AI教育战略。从2026—2027学年开始，法学院将在一年级核心课程中试行统一的“无设备课堂”：学生上课时不能使用电脑、平板和手机；相关课程的考试也将切断网络、电子文件和其他应用程序。
但同一份战略还规定：继续增加AI课程，在法律研究与写作中训练学生使用AI，让法律诊所接入专业AI工具，并通过AI实验室研究法律工作正在发生的变化。
这就有点奇怪了，一所给一年级新生定下“课堂里别用电子设备”的学校，正在建设AI实验室、增加AI课程。这不是自相矛盾——芝大把自己的方案称为“AI韧性教学”（AI-resilient pedagogy）
它不是要把AI彻底挡在学校之外，而是重新设计课堂、作业和考试，让学生不能轻易把课程要求形成的能力外包给AI。
换句话说，芝大真正重新设计的是学习的顺序：先形成能力，再用AI增强，最后确认能力仍然属于学生。
一、禁AI是为了让学生有能力驾驭AI
为什么首先从一年级开始？
因为对法学院新生来说，许多经验丰富的律师早已习以为常的动作，都是需要艰难学习的新能力。
第一次阅读判例时，学生要自己判断哪些事实重要，哪条规则适用，两个看起来相近的案件为什么得出了不同结论。他还要在教师的追问下，临时调整自己的论证。这种训练是要让学生逐渐形成一套法律思维：如何识别争点，如何比较规则，如何提出理由，又如何在信息不完整时作出判断。
新生也恰恰最难判断AI给出的答案是否可靠。一名成熟律师可以让AI起草文件，因为他知道哪些论证站得住，哪些引文需要核验，哪些遗漏可能导致严重后果。一个刚入学的学生却可能面对一份语言流畅、结构完整的回答，却没有能力发现它错在哪里。
所以，在一年级核心课堂中，芝大选择暂时把设备拿走。
但到了法律研究与写作课，规则就变了。
学生要先学习独立研究和写作，再学习怎样让AI参与检索、修改、迭代和辩论准备。教师不仅检查最后的文章，还会追问学生如何使用AI，为什么采纳某项建议，又为什么拒绝另一项建议。
到了高年级课程、法律诊所和专业实践中，AI的使用空间进一步扩大。学生要接触真实的法律AI工具，学习它的能力、局限、伦理问题和专业责任。芝大甚至明确提出，法律诊所应当让学生在真实案件中同时学习“使用AI”和“不使用AI”。
于是，一条新的学习顺序出现了：
第一步，无设备上课，让自己变强。
第二步，与AI协作，跟AI变强。
第三步，无AI或在受控条件下，验证自己到底有没有变强。
电脑合上，是为了让某些思维动作先发生。电脑重新打开，是为了让已经形成的能力获得工具增益。
二、AI究竟省掉了劳动，还是甩掉了学习
在工作中，减少困难通常是一件好事。
律师使用检索系统，可以更快找到判例；研究者使用统计软件，不必亲手完成所有计算；教师借助AI整理材料，也可以把时间留给更重要的判断。
工作的目标之一，就是用更少的时间和精力完成更好的结果。
但学习与工作不完全一样。
工作要的是结果，学习要的是进步。
学生之所以要自己分析案例、组织论证和回应追问，是因为这些活动本身，就是专业能力形成的步骤。而非“领导要求”必须这样，学生们才不得不。
学习科学中有一个概念叫“合意困难（desirable difficulties）”，也可以译成“有益的困难”。
Bjork夫妇发现，学习时感觉顺利，并不一定意味着能力稳步提升了。有些学习模式可以让学生在练习时表现得很好，却不利于日后的保持和迁移；另一些活动会让眼前的学习变慢，例如主动提取、自己生成答案和间隔练习，却可能形成更长久的能力。
这当然不是说，学习越苦越好。机械重复、信息混乱和无意义的繁琐，都不是有益的困难。真正值得保留的困难，必须与学习目标直接相关。
想培养写作，就要让学生亲自组织语言。
想培养推理，就要让学生经历提出理由、比较证据和检验结论。
想培养培养相声演员，就得死记硬背“走清河沙河昌平县，南口青龙桥康庄子怀来县…“，最好连语气都记得刻骨铭心。
生成式AI带来的特殊问题是：它不仅可以减少劳动，还可能跳过任务中最具有教育意义的部分。
三、作品越来越好，能力却越来越难证明
生成式AI出现以前，一篇结构完整、引用充分、语言专业的文章，通常意味着学生至少完成过相当一部分阅读、思考和写作。
现在，这种联系正在变弱。一份优秀作品，可能同时来自学生的知识、AI的生成能力、提示策略、检索工具和后期编辑。
“作品”很好，已经不再足以证明相应能力属于学生。
就比如对我而言，我的单篇文章好与不好，我不是很在意——我可能能写出一两篇爆款，可是之后呢？所以写作不是我最关心的，我更关心如何发现好选题、如何找到制作好内容的切入点，如何让好内容广泛传播——从这个角度说，我不是作者，我是主编
这正是芝大同时重构评价方式的原因。
一年级的无网络考试，用来观察学生能否独立提取知识和组织推理；苏格拉底式课堂问答，要求学生在现场回应教师的追问；高年级学生完成长篇研究论文后，还要与教师进行口头讨论，解释自己的分析，回应质疑，并为自己的结论辩护。
教师不能再只检查一个成品，而要为学生的能力建立第二条甚至第三条证据链。
第一条是作品证据：学生最终完成了什么。
第二条是过程证据：作品怎样形成，AI参与了哪些环节。
第三条是现场证据：学生能否脱离作品，解释、迁移并回应追问
这在相声行业叫，平地抠饼，对面拿贼。
结语、只规定“能不能用AI”，远远不够
芝大法学院在是否用AI的黑白二分之中，提供了第三种思路：
同一种工具，在能力形成的不同阶段，可以采用完全不同的规则。
我们可以据此把课程中的AI使用分成三个区域。
第一，能力形成区。学生第一次学习一个重要概念、第一次建立一种论证结构、第一次掌握一种研究方法时，需要保留足够的独立阅读、练习、表达和犯错。此时可以暂时禁止AI，也可以限制AI只能解释背景、提出问题和提供练习，而不能直接替学生完成核心任务。
第二，能力增强区。当学生已经具备一定基础后，可以让AI参与检索、比较、修改、模拟反馈和提出反例。但学生必须能够核验AI的输出，解释自己的选择，并对最终结果承担责任。
第三，能力验证区。在重要考试、课程答辩、资格认定和现场实践中，学校需要设置无AI或受控AI条件，确认学生在工具撤走以后，仍然能够理解、解释和判断。
这三个区域并一定非得对应三个学段。
它们甚至可以出现在同一次作业中：
先独立完成初稿，再用AI寻找漏洞和改善表达，最后关掉AI，向教师解释自己为什么这样写。
评价AI时代的学生，他们完成任务用没用AI，没那么重要；在有AI和没有AI时，都能思考，才重要。
参考文献：
University of Chicago Law School. Rethinking Legal Education in the AI Era［重新思考AI时代的法律教育］. 2026-07-09.
Bjork, E. L., & Bjork, R. A. “Making Things Hard on Yourself, but in a Good Way: Creating Desirable Difficulties to Enhance Learning,” 2011.
