文 | Edu指南

我對人工智能將如何改善生活總體上持樂觀態度——科學研究、醫療診斷、輔導，以及我目前最喜歡的用途——度假計劃。但它也帶來了一種惡意的誘惑：不費吹灰之力就能獲得卓越。它讓人們產生一種錯覺，以為自己不用努力就能善于思考，但很抱歉，這是不可能的。

最近有一項研究揭露了這種錯覺。該研究的樣本量盡管小，甚至還沒有經過同行評審——但它表明了一些直覺上似乎正確的事實。

用 AI 寫作時，大腦的認知表現最差

麻省理工學院的娜塔莉亞·科斯米娜（Nataliya Kosmyna）領導的研究小組招募了54名參與者撰寫論文。其中一些人使用人工智能寫作，一些人借助搜索引擎（缺乏相關領域知識的人，不擅長使用搜索引擎識別最重要的信息），還有一些人則采用傳統方法，即運用大腦進行寫作。使用人工智能寫作的參與者文章，更多地引用了具體的人名、地點、年份和定義。而完全依賴大腦寫作的參與者，對這些內容的引用減少了60%。目前為止，效果還不錯。

但人工智能撰寫的論文更加同質化，而人類依靠大腦撰寫的論文則呈現出更廣泛的論點和觀點。之后，研究人員要求參與者引用自己的論文。大約83%的大型語言模型（LLM）用戶在引用自己的論文時遇到了困難。他們還沒有真正內化自己的“寫作”，因此幾乎沒有理解其中的內容。使用搜索引擎的人更擅長引用自己的觀點，而僅使用大腦的人則表現得更好。

幾乎所有撰寫論文的人都認為自己擁有自己的成果，而很少有人工智能用戶聲稱自己對自己的成果擁有完全所有權。以下是作者對他們這部分研究的總結：

純腦組雖然認知負荷更大，但表現出更深層次的學習成果和更強的自我認同感。搜索引擎組表現出中等程度的內化，可能在努力和結果之間取得平衡。大模型組雖然受益于工具效率，但記憶痕跡較弱，自我指導能力下降，創作內容碎片化。

換句話說，付出越多，收獲越多。效率越高，思考越少。

對 AI 依賴，削弱你的智力潛力

但事情開始變得可怕了。研究人員使用腦電圖耳機，觀察受試者大腦的內部運作。那些只依賴自身大腦的受試者，大腦多個區域的連接性更強。搜索引擎用戶的大腦連接性較差，而人工智能用戶的連接性最差。

研究人員開發了一種名為動態定向傳遞函數（DDTF）的方法，用于測量神經網絡的連貫性和方向性，并可在執行功能、注意力調節和其他相關認知過程的背景下進行解讀。純腦寫作者的DDTF連接性最高。搜索引擎組的整體連接性降低了34%至48%，而人工智能組則降低了高達55%。

研究人員總結道：“總的來說，這些發現支持了這樣的觀點：外部支持工具不僅可以重塑任務績效，還會影響底層認知架構。”

在過去幾周的公開評論中，這項研究的作者們一直謹慎地避免夸大其詞。但神經科學界有一個老生常談的道理：同時放電的神經元會相互連接。這才是關鍵所在。認真思考可以增強你的心智能力。讓機器人替你思考，甚至只是照搬機器人給你的信息，對大腦來說都是空洞的。你正在剝奪自己接受教育的機會，并削弱你的智力潛能。

動機決定 AI 是幫手還是威脅

目前尚不清楚有多少學生使用人工智能撰寫論文。Open AI 表示，三分之一的學生使用其產品。我認為這是一個非常低的估計。大約一年前，我問了一屋子的大學生，他們中有多少人使用過人工智能，幾乎每個人都舉起了手。

使用人工智能的過程很有吸引力。一開始，你把人工智能當作研究工具，但后來你變得忙亂不堪，時間緊迫，不久之后，人工智能就承擔了大部分工作。上個月我在猶他州參加了一個學術會議，其中一位教授說了一句讓我印象深刻的話：“我們都關注特朗普帶來的威脅，但人工智能最終會毀了我們。”

最近《紐約客》一篇題為《人工智能摧毀大學寫作后會發生什么？》的文章，捕捉到了這一動態。該文章作者采訪了一位名叫亞歷克斯的學生，他最初堅稱自己只是用人工智能來整理筆記。見面后，他承認這完全不是事實。“生活中任何類型的寫作，我都會用人工智能，”亞歷克斯說。然后他開玩笑說：“我需要用人工智能來給女生發短信。”

1960年，大學生每周大約要花25個小時做作業，而到2015年，這個數字接近15個小時。但我遇到的大多數學生都忙得不可開交，比我記憶中我和我的朋友們還要忙得多，很多學生活動常常掩蓋了學業的光芒。所以，他們當然會使用節省時間的技術，來處理那些他們認為課堂上布置的瑣碎作業。

人工智能不會消失，所以關鍵問題在于動機。學生，以及我們所有人，真正關心的是什么——是清空課表還是學習新知識？如果你想變得強壯，你必須去健身房。如果你想擁有良好的判斷力，你必須自己閱讀和寫作。有些人利用人工智能來更多地思考——學習新事物，探索新領域，思考新課題。如果能對利用人工智能減少思考的方式，給予更多的提醒和拒絕，那就更好了。