越来越多研究表明，当人们对生成式AI工具的依赖与日俱增，其思考能力和批判性思维水平可能正被削弱。不过，这种趋势并非不可逆转。

古希腊哲学家苏格拉底并不推崇“好记性不如烂笔头”。这位举世闻名的哲学家从未留下任何著作，他坚信，对文字的依赖会破坏记忆力、削弱心智。不过，大量研究显示，将信息写下来反而有助于记忆形成，这一2400多年前的担忧似乎并未成真。

然而，苏格拉底对信息工具的警惕在今天又被提起。越来越多心理学家、神经科学家和哲学家开始担心，ChatGPT等生成式AI工具可能会削弱人类大脑的记忆和推理能力。

苏格拉底的观点论证主要靠巧妙的语言技巧，而当代研究者的担忧则有着实证研究的基础。相关研究发现，即便是受过专业训练的人，在使用生成式AI工具时，也会在不知不觉中减少使用批判性思维；要是在学习过程中高度依赖这些工具，还可能削弱大脑不同区域之间的连接，使信息更容易被遗忘。有人曾向谷歌聊天机器人Gemini提问：“AI是否会把人类的大脑变成果冻、记忆变成筛子？”它竟也承认“有这种可能”。

不过，情况并非无可挽回。许多研究者认为，我们也完全可以将生成式AI转化为提升认知表现、增强思维能力的工具。美国纽约州立大学石溪分校的劳伦·里士满认为，人工智能未必让人类变笨，“问题或许在于我们与它互动的方式不够聪明”。

那么，人类在使用生成式AI时，究竟哪里出了问题？为更好利用这项技术，我们又该如何调整？

认知卸载越多，大脑使用越少

近年来，生成式AI已深度嵌入人们的生活：心理治疗师借助它来优化病例报告；学生靠它撰写论文；部分媒体机构也对它敞开大门。据报道，美国财经新闻网站《商业内幕》已允许记者在起草稿件时使用AI。

从某种意义上说，这些做法延续了一个已有数千年历史的传统——认知卸载，即借助工具或外部行动来减轻心理负担。这一策略在日常生活中随处可见。例如，我们常会在大采购前写一份购物清单，而不是把要买的东西全部记在脑子里。

多数情况下，认知卸载确实能提高记忆效率与准确性，同时释放大脑资源，以处理更复杂的任务。里士满指出，这种策略本身并无问题。但她与同事瑞安·泰勒在去年发表的一篇综述中指出，认知卸载也可能对认知能力产生负面影响。

“当你把某件事情进行认知卸载后，几乎等同于在心理上将它删除。”里士满说，“想象一下，当你写好购物清单，却忘记把它带去超市，你还能记住多少需要购买的商品？”

这一观点得到了多项研究的支持。一项2018年的研究发现，在博物馆参观时，人们用手机拍摄下展品后，反而更难记住展览内容，因为我们已在无意识中把记忆任务“外包”给了手机。

这种行为可能会形成一种循环：认知卸载越多，大脑就使用得越少；而大脑使用得越少，人们就越倾向于继续认知卸载。“这种情况确实会发生。”英国苏塞克斯大学哲学家安迪·克拉克说，1998年，他与现任职于美国纽约大学的哲学教授大卫·查尔莫斯提出了“延展认知理论”，即除了我们的心智之外，购物清单、相册等外部客体，也可作为认知载体的延展。克拉克并未对这种延展作出价值判断，但他担忧，当人们通过生成式AI和在线服务，将更多认知卸载到网络空间时，一旦遭遇停电或网络攻击，人类将变得格外脆弱。

认知卸载还可能使记忆更容易受操控。2019年，加拿大滑铁卢大学进行了一项研究，研究人员让志愿者记忆一组单词，并允许他们将单词打印出来以辅助记忆。当研究者悄悄在打印版本中加入一个原本不存在的“干扰词”时，志愿者普遍确信这个词本就在原始列表中。

苏格拉底对文字的警惕，就是一种对认知卸载所带来的风险的担忧。而现在，生成式AI的出现使问题进一步复杂化。在一项2024年发表的研究中，美国宾夕法尼亚大学的希里·梅卢马德与尹振浩邀请1100名志愿者围绕“如何打理菜园”撰写短文。志愿者中的一部分人使用传统网页搜索，另一部分人使用ChatGPT。结果显示，使用ChatGPT的志愿者写出的文章往往更短，且事实引用更少。研究者认为，AI使学习过程变得更加被动，对知识的理解也更为肤浅。换言之，AI替我们完成了信息整合，也让我们失去了自主探索和发现的机会。

对AI越依赖，批判性思维越退化

对认知卸载的担忧，最新神经科学研究提供了进一步支持。

在2024年夏天发表的一项研究中，美国麻省理工学院的娜塔莉娅·科斯米娜及其团队让54名志愿者戴上脑电采集设备，围绕诸如“真正的忠诚是否需要无条件支持”“选择过多是否会成为问题”等主题写文章。其中，第一组只能依靠自身知识和经验进行创作，第二组可以使用谷歌搜索引擎，第三组则可使用ChatGPT。

结果显示，在写作过程中，使用ChatGPT的一组志愿者大脑不同脑区之间的连接性最低；完全依靠自身知识的一组，脑区之间连接性最高；而使用浏览器搜索的一组则介于两者之间。

“确实存在一种风险，这种几乎无所不能的工具，可能让人们陷入舒适区，而这种舒适是有代价的。”科斯米娜还指出，大脑活动降低并不一定意味着认知参与减少，要作出判断还需结合具体的行为指标。例如，在后续测试中，使用ChatGPT的志愿者更难准确复述自己的文章内容，这表明他们对写作过程的投入程度较低。

此外，还有初步证据表明，频繁使用生成式AI与减少批判性思维的“认知懒惰”之间存在关联。瑞士商学院的迈克尔·格尔利希近期评估了具有不同社会背景的666名参与者的AI使用习惯和批判性思维能力。结果显示，17至25岁人群的批判性思维得分比46岁以上人群低了45%左右，而前者自述对AI的依赖程度比后者高出40%至45%。格尔利希认为，将这两项数据结合起来看，则可能暗示着“过度依赖AI会削弱批判性思维能力”。

与此同时，美国微软公司与卡内基梅隆大学对319名知识型工作者，包括科学家、软件开发者、管理者和顾问，展开了调查。结果发现，对AI越有信心的人，越倾向于承认自己在使用AI时减少了批判性思考。这与格尔利希提出的认知懒惰风险相呼应。

不过，也有学者提醒，目前下定论仍为时过早。美国肯尼索州立大学的亚伦·弗伦奇指出，格尔利希的研究只揭示了相关性，并未确定两者的因果关系，且已有研究表明，青少年的批判性思维能力本就未完全成熟。

值得关注的是，生成式AI甚至可能影响那些并不频繁使用它的人。卡内基梅隆大学社会与决策科学系教授西蒙·德德奥与麻省理工学院博士后扎卡里·沃伊托维奇指出，人们往往会重视某些行为背后所付出的努力，例如为修复关系而精心撰写的一封道歉信，“如果我们怀疑这些复杂的认知任务是由AI来完成的，可能会更难相信对方的诚意”。

人类放弃原创，AI将“模型崩塌”

要想避免上述问题，或许应该尝试重塑我们与AI的关系，让它增强我们的认知参与，但这并不容易。格尔利希在一项新的研究中发现，即便是自认为具有较强批判性思维能力的人，在缺乏明确引导的情况下使用生成式AI，也容易滑向认知懒惰。

可是，一旦有了引导，情况就会变得不同。科斯米娜团队的补充研究提供了一个案例：研究人员让那些最初仅凭自身知识写作的志愿者，在第二轮试验中使用ChatGPT对同一篇文章进行修改。脑电数据表明，即便使用了AI，这些志愿者大脑的脑区之间依旧保持了较高的连接性。

“这说明，如果人们在使用AI之前先进行独立思考，随后写出的文章在趣味性、原创性和结构上都会有显著不同。”克拉克认为，这一点至关重要。

弗伦奇也持类似观点。2024年，他与现今已故的同事J.P.希姆合作发表了一篇论文，指出正确使用生成式AI的做法是将其当作增强对既有知识理解的工具，而不是视为替代学习与理解过程的偷懒捷径。

那么，如何才算“用对AI”？克拉克建议，首先要降低对AI的信任度，“把它当成一个时而很有见地、时而却完全跑偏的同事”。他还认为，在使用前思考越多，大脑“混合认知”的表现就会越好。当然，有些时候适度进行认知卸载是合理的。例如，需要整合大量公开信息时，就可以让人工智能先完成初步汇总，但仍需自行对汇总结果进行核查。

格尔利希还提醒，要警惕“锚定效应”——这种认知偏差会让我们在决策时过度依赖最先获取的信息。这意味着，即便你在批判性地评估AI的回答，也可能已被它最初提供的信息带偏，从而妨碍真正的原创性思考。

应对“锚定效应”的策略之一是调整向AI提问的方式。例如，若要分析法国大革命的负面影响，不妨先让AI提供关于法国大革命及与之相关的基本事实，再自行提炼负面因素并进行解释，最后请AI指出论证中的漏洞或提供反方观点。

使用AI的效果也因人而异。对正在经历认知能力下降的人来说，适度“卸载”反而可能有好处。人的性格特质同样重要。对热爱思考的人而言，与其让AI直接“投喂”答案，不如让它来挑战你的理解。

或许，这些建议听上去好像只是一些常识，但克拉克认为，让更多人意识到这一点至关重要。原因很简单：如果人类期待AI提供全部答案，原创内容将逐渐减少，这最终可能让AI本身遭到反噬——大语言模型依赖人类生成的内容进行训练，一旦原创内容枯竭，模型便可能陷入以自身产出的数据反复训练的循环中，不仅质量逐渐降低，还会丧失创造力。克拉克将这种风险称为“模型崩塌”，“因此，确保人类继续创造出新的、有趣的内容，有着切身的现实利益考量”。

换言之，这场人与AI之间的互动，从来不是单向的。我们担心AI让人变笨，但当人类过度依赖AI，也可能会反过来拉低AI的智商。