多国依赖 AI 致思维退化，年轻人需警惕，快转发给你家人

文 | 锐观经纬

编辑 | 锐观经纬

哈喽，大家好，小锐这篇文章，主要来聊聊当下人人离不开的人工智能，当我们习惯用AI查找信息、索要答案时，会不会反而让自己的知识水平悄悄下滑？

2022年末ChatGPT横空出世后，全球知识获取范式完成了从搜索到生成的剧烈迁移，上亿用户都觉得AI是完美的知识伴侣，不知疲倦、有问必答，还能瞬间把海量信息浓缩成精炼摘要。

但这种唾手可得的便利背后，真的没有隐藏代价吗？

科技界一直信奉“无摩擦交互”的产品哲学，觉得减少用户获取信息的步骤就是进步，但认知科学却给出了相反的答案：适度的认知摩擦，才是深度学习的必要条件。

这一点，已经被一项覆盖一万名参与者的七项独立实验所证实。

实验模拟了日常学习场景，参与者被随机分成两组，围绕有机菜园规划、量子计算基础等主题展开学习。

一组用传统谷歌搜索，需要自己点击链接、浏览多个网页、提炼核心信息；另一组直接用ChatGPT等生成式AI，获取现成的综合性回答。

结果很明显，AI组完成任务的速度更快，但在后续的知识测试中表现普遍逊色。

更值得关注的是知识转述环节，AI组写的内容更短、细节更少、事实密度更低，满是泛泛而谈的陈词滥调。

而传统搜索组因为经历了浏览、筛选、综合的完整认知回路，构建的心理表征更复杂牢固，能给出更具操作性和洞察力的建议。

为了排除信息源差异的影响，研究团队还做了控制实验：给两组展示完全相同的事实清单，仅改变呈现方式。

一组是AI整理好的摘要，另一组是分散的网页链接，最终结果依然一致，这说明问题的核心不是信息本身，而是我们大脑处理信息的过程。

现在很多人不管是写报告、做功课还是了解新领域，都习惯直接找AI要答案，跳过了主动思考的环节，看似省了时间，实则把深度学习的机会也丢掉了。

过去二十年，互联网的普及让人类摆脱了记忆事实的负担，这就是所谓的谷歌效应，而生成式AI的出现，似乎正在进一步剥夺我们综合分析事实的能力。

如果说搜索引擎让我们变成了知识的猎人，需要在大数据森林中主动寻觅猎物，那么生成式AI就可能把我们变成等待投喂的被喂食者，连寻觅的过程都省了。

更让人担忧的是这种浅薄化效应的惯性，研究团队曾尝试过混合模式，让AI在生成答案的同时提供原始链接，引导用户查阅源头，一旦用户看到了AI生成的摘要，点击原始链接的意愿就会断崖式下跌。

这背后是人类大脑天然的认知吝啬倾向，一旦有了低能耗的替代方案，就会本能地拒绝更费脑力的深度阅读。

现在很多人都有这样的体验：想了解一个复杂话题，先找AI要个摘要，看完就觉得自己已经掌握了核心，再也没有耐心去读长文、查原著、对比多方观点。

这种习惯正在悄悄改变我们的认知模式，比如了解一个历史事件，AI给300字摘要就满足了，不再去读相关专著或原始史料；学习一个专业概念，只看AI的通俗解释，却跳过了推导过程和应用场景。

长期下来，我们的知识体系会变得碎片化、表面化，综合分析和批判性思维能力也会慢慢退化。

对于正在形成认知习惯的中小学生来说，过度依赖AI的危害更为明显。

目前的生成式AI工具设计初衷是追求效率，而非帮助用户掌握知识，它们直接给出答案的模式，会让学生跳过思考过程，慢慢丧失独立解决复杂问题的能力。

就像一位教育心理学家所说，如果我们把所有的认知负荷都外包给机器，我们的大脑肌肉终将萎缩。

现在很多学生写作业、写作文会直接用AI生成初稿，甚至连修改都懒得做；遇到数学难题，第一反应不是画图分析、查阅课本，而是拍照搜题要现成答案。

这种学习模式下，学生看似完成了任务，却没有真正理解知识，更谈不上掌握解决问题的方法。

长期下去，他们的逻辑思维、创新能力和抗压能力都会受到影响，难以应对未来复杂的工作和生活挑战。

即便是成年人，也在被AI的“低能耗”裹挟。

比如职场人写工作报告，依赖AI整合数据、提炼观点，自己不再深入分析业务细节；研究者查文献，只看AI生成的摘要，不再通读原文、核对数据，可能会因为片面信息得出错误结论。

这种认知外包的习惯，正在让我们逐渐丧失深度思考的能力，变得越来越依赖机器，越来越缺乏独立判断的勇气。

当然，我们不能全盘否定AI的价值，生成式AI在快速获取事实性答案、打破创意瓶颈、处理重复性任务方面，依然有着不可替代的优势。

问题的关键不是拒绝AI，而是从无脑使用转向战略性使用，在享受便利的同时，守住认知的深度。

对于AI工具开发者来说，未来可以引入有益的摩擦设计。

比如针对教育场景的AI，不直接给出最终答案，而是通过提问引导用户自己推导结论；在提供摘要时，隐藏部分关键信息，迫使用户去查阅原文。

对于普通用户而言，更需要主动保持认知敏锐度：如果只是查询天气、编程语法这类简单信息，用AI高效解决完全没问题。

但如果是学习新学科、理解复杂社会议题，就应该回归传统的研读方式，阅读长文、对比多方观点、亲自做笔记，让大脑经历完整的认知过程。

我们可以把AI当作辅助工具，而非替代者。

比如写文章时，用AI收集素材、整理框架，但内容填充和逻辑梳理要自己完成；学习新知识时，用AI快速了解大致轮廓，再通过阅读原著、请教专家、实践应用来深化理解。

这样既利用了AI的效率优势，又保证了认知的深度，实现便利与深度的平衡。

在信息生成成本趋近于零的时代，真正的稀缺资源不再是答案，而是提出好问题的能力，以及对答案进行深度审视的智力耐力。

AI确实给我们的生活和学习带来了巨大便利，但我们不能因此放弃深度思考和主动学习，毕竟，只有经过大脑深度加工的知识，才能真正转化为智慧，支撑我们走得更远、更稳。

希望我们都能做AI的主人，而非奴隶，在享受技术红利的同时，守住认知的深度和独立思考的能力。