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Andrej Karpathy又开炮了。这位前特斯拉AI总监、OpenAI创始成员，最近盯上了AI教育产品的通病——它们正在把"学习"变成"抄作业"，而用户还在点赞。

他在一篇新博客里画了个简单坐标图：横轴是用户爽度，纵轴是实际学到多少东西。最理想的 quadrant 是"又爽又学到"，但市面上大多数AI导师，比如可汗学院的可汗米戈，正拼命往"爽但没学到"那个角落滑。

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问题出在交互设计上。Karpathy的原话很直接：「AI导师太急于给出答案了。」用户刚卡住，AI就递上完整解析，还配鼓励话术。学生点头说懂了，关掉页面，大脑其实一片空白。这种模式像极了健身房里的"拍照打卡党"——器械摸过了，汗没流几滴。

他拿自己学吉他举例子。真让他进步的，不是看谱子弹对和弦，而是某个下午死磕一段solo，手指起泡、节奏全乱、差点摔琴。AI导师如果当时在场，大概会劝他"换个简单曲目"，然后五星好评到手。

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Karpathy没点名，但矛头指向的正是那批融资过亿的AI教育公司。它们的产品逻辑和留存率挂钩，而"让用户爽"比"让用户痛苦地学会"更容易刷出漂亮数据。一位做K12产品的PM私下吐槽：我们后台能看到，学生用AI搜完答案，正确率飙升，但一周后同类型题错误率回到原点。

他在文末留了个开放式问题：如果AI导师故意"不帮忙"，用户会不会直接卸载？这个问题，目前没人敢在股东大会上问。