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      人民網健康·生活

      “認知卸載”,人類大腦會陷入舒適區嗎

      2025年12月10日08:51 來源:科技日報222

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      17世紀法國哲學家、數學家布萊茲·帕斯卡爾曾言:“人是一根會思考的蘆葦。”人的全部尊嚴,便在于思想。然而,當ChatGPT能一秒鐘生成一篇論文,當Claude能瞬間梳理出復雜的邏輯脈絡,一個疑問開始出現:這根“會思考的蘆葦”是否正在枯萎?人類是否正為了便利,主動交出自己的思考權?

      美國紐約州立大學石溪分校教授勞倫·里士滿說:“AI本身不一定讓我們變笨,只是我們與它互動的方式可能很笨。”那么,人類在使用生成式人工智能(AI)時犯了哪些錯?又該如何改變習慣,讓技術真正為人所用?

      減輕思維負擔帶來惡性循環

      據英國《新科學家》網站報道,生成式AI正深度融入人們生活,并讓人延續了“認知卸載”的傳統,即利用工具減輕思維負擔。就像人們不是用腦子記住要買什么,而是寫一份購物清單一樣。但相比蘇格拉底當年對寫清單的擔憂,AI帶來的挑戰遠甚于此。

      里士滿與其同事今年3月在《自然》雜志發表論文指出,認知卸載會對認知造成負面影響。過度依賴AI不僅讓學習過程變得被動和膚淺,更會導致惡性循環。人們卸載得越多,獨立思考的能力就越弱,進而更加依賴工具。

      英國蘇塞克斯大學哲學家安迪·克拉克對此持辯證態度。他提出的“延伸心靈”理論認為,利用外部工具分擔腦力本身并非壞事,但他擔憂的是,隨著人們將心智深度延伸至生成式AI與網絡空間,這種依賴性正讓人變得前所未有的脆弱。直白地說,一旦斷電或沒網,人類的認知能力可能就跟著“癱瘓”了。

      美國賓夕法尼亞大學今年1月的研究顯示,與使用搜索引擎相比,使用ChatGPT輔助的志愿者寫出的文章篇幅更短、事實引用更少。研究者指出,這是因為AI直接替人類完成了關鍵的“信息綜合”步驟,將探索與發現的機會徹底“交卸”給算法,導致學習淪為被動接收,對知識的理解也注定流于膚淺。

      一些初步證據顯示,過度使用生成式AI可能會使批判性思維能力下降。瑞士SBS商學院的邁克爾·格爾利希在一項涵蓋600多人的調查研究中發現,17—25歲的年輕人比年長者更依賴AI,而他們的批判性思維得分也相應低了約45%。格爾利希將其稱為“認知懶惰”。當人們連真誠的道歉信都習慣讓AI代勞時,人類大腦可能已經開始拒絕處理那些更復雜、更費力的思考任務了,這才是最大的隱憂。

      AI流暢的語言不代表有思維

      既然人類的思考能力似乎岌岌可危,那么AI是否有資格“接管”人類的智力?科學界對此保持著冷靜,認為AI看似聰明的回答,往往掩蓋了其本質的局限。

      去年6月,《自然》雜志刊登的一篇重磅評論指出:流暢的語言并不代表有思維。

      3位美國科學家通過多重證據證實了這一點。腦成像顯示,大腦處理語言和推理的區域是截然分開的。失語癥患者雖失去語言能力,卻依然能解開復雜的數學題。而嬰兒在學會說話前,就已經開始像科學家一樣探索世界。

      如果語言能力并不等同于思考能力,那么當下依靠概率預測下一個詞的大型語言模型就更難被視為“會思考的存在”。它們之所以能生成流暢、似乎頗有見地的回答,只是因為在語言形式上高度擬人化,卻并不具備驅動語言背后的認知引擎。

      美國哲學家理查德·羅蒂指出,所謂常識,往往是那些被反復使用而失去新意、最終化為固定表達的“死去的隱喻”。而生成式AI恰恰是從這種被大量重復的人類語言中學習,它掌握的是語言的“殼”,卻未參與讓語言誕生的真實經驗世界。

      因此,當人們把問題交給AI時,它往往只是反芻已有的詞句,被困在人類數據的牢籠里。它可以復述關于“騎自行車”的所有物理公式,卻永遠無法像人類那樣,真正理解雙腳離地、保持平衡的一瞬間。

      應堅持“先思考后AI”

      要避免認知被削弱,人們必須重塑與生成式AI的關系,讓它成為增強而非取代思考的工具。但做到這點并不簡單。研究發現,即便自認為思維嚴謹的人,一旦缺乏明確指導,也會迅速滑向“大腦偷懶”的舒適區。

      不過,美國麻省理工學院團隊發現,那些先獨立寫過一次作文的志愿者,再用ChatGPT寫第二版時,即便用了AI,大腦仍保持高水平連接度,思維參與度并未下降。

      對此,克拉克表示,關鍵是永遠做那個先思考的人。越多獨立思考,越能提升所謂“混合認知”。還有研究者建議,使用AI的正確方式,是把它當作強化既有理解的工具,而不是取代思考的捷徑。

      克拉克同時提醒,要警惕“錨定效應”,即第一條信息往往會主導后續判斷。即便試圖批判性地評估AI的回答,仍可能被它生成的第一個答案潛移默化地帶偏。對此,他給出了一個巧妙的反向操作策略。例如,寫一件事的負面影響時,不要直接讓AI列舉負面例子,可先讓它列舉事實,再自己歸納負面影響,最后再請AI找漏洞或給出相反論證。

      若人們依賴AI提供所有答案,人類原創內容會減少,AI訓練所需的新鮮數據也會枯竭,最終陷入“模型崩塌”,只能重復自己的內容,智力和創造力逐漸下降。如果使用得當,不只是人類會變得更聰明,AI也會隨之進化。

      看來,唯有人類繼續做那根“會思考的蘆葦”,堅持創造,AI才能真正成為認知的助力,而不是取代思維的幻象。(記者 張佳欣)

      (責編:喬業瓊、李楠樺)




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