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。





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