2025-07-07 08:30:12
【导语】在数字化时代，AI助手如Deepseek、ChatGPT正悄然改变我们的学习与工作方式。它们以其高效的信息整合与文本生成能力，成为许多大学生写作时的得力助手。然而，这是否意味着我们正在逐渐丧失独立思考的能力？MIT的一项脑波实验揭示了长期依赖AI可能导致“认知负债”的风险。但真正的关键在于我们如何使用这些工具。本文将探讨AI对大脑的影响，以及如何合理利用AI，使其成为促进而非阻碍认知发展的助力。
想象一下，一个大学生坐在图书馆的角落，面对着一个熟悉又棘手的写作题目。他打开电脑，敲出几个关键词，不是去搜索引擎，而是打开Deepseek或ChatGPT——几秒钟后，一篇结构严谨、语言流畅的草稿赫然在屏幕上跳动。看起来，他(tā)完成了任务。但在这个过程中，他的大脑，真的参与了吗？
过去一两年里，像Deepseek 、ChatGPT这样的人工智能助手迅速走入日常生活，从写邮件、查资料到撰写论文，人类越来越习惯将思考外包出去。有人欢呼AI带来前所未有的效率，也有人担忧，这是否意味着我们正在逐渐失去动脑的机会？
用AI写作会让大脑变笨吗（图片来源：作者使用AI生成）
MIT 的脑波实验证明，大脑真的“懒”了
为了搞清楚“AI写作会不会让人变笨”这个问题，近日，麻省理工学院（MIT）的研究团队设计了一项别出心裁的实验，用脑电图来观察大脑在写作时的活动情况。他们招募了54名大学生，将他们随机分成三组，分(fēn)别使用ChatGPT、传统搜索引擎或完全依靠自己大脑来完成三篇短文写作任务。在每一轮写作过程中，研究者都会记录参与者的脑部电活动，并在之后进行语言分析和访谈。
这个实验持续了整整四个月，直到最后一轮——也就是第四篇作文——才迎来关键转折，AI组和纯大脑组互换身份。原本依赖AI的学生这次只能靠自己写作，而原本不用AI的人则可以自由调用ChatGPT。正是这轮互换，让“认知负债”这一概念浮出水面。
研究人员通过分析不同频段（α波、β波、θ波、δ波）之间的连接强度，得出一个结论，大脑活动的活跃度与所用工具的复杂度成正比。也就是说，越是依赖自己的大脑，神经网络就越活跃；而越依赖AI，大脑就越安静。
科学家通过脑电波检测大脑活跃程度示意图（图片来源：作者使用AI生成）
纯大脑组展现出最强的神经网络耦合，说明他们在处理信息、组织语言和规划逻辑上都进行了充分思考；搜索引擎组处于中间水平，表现出一定的主动信息筛选与整合过程；AI组的脑波最平静，尤其在代表注意力和信息整合的α波和与逻辑思维相关的β波上表现最弱，显示出认知参与度显著降低。
不仅如此，在访谈中，AI组的参与者很难复述刚刚写过的内容，他们对自己文章的归属感也较低——甚至有人坦言，“那根本不是我写的，我只是帮ChatGPT选了个开头。”相比之下，完全自己写作的那一组，不仅能准确复述内容，还普遍认为“这篇文章是我思考出来的”。
最具冲击力的发现来自第四轮写作——那些前三轮习惯了用ChatGPT的同学，在第四轮被切断与人工智能的联系之后，表现出明显的不适应。他们写作速度变慢、语言组织力下降，脑电图显示他们的神经活动依旧低迷，没能像纯脑组那样迅速进入高效思维状态。
研究者将这种现象称为“认知负债（cognitive debt）”，就是长期依赖AI完成任务，大脑会逐渐习惯不动，当再次需要亲自思考时，就像一台很久没开机的电脑一样，启动变得迟缓、效率低下。
AI会让我们变“笨”吗？其实是你怎么用它的问题
看到这里，你也许会不安地想，Deepseek、ChatGPT用得越多，大脑越偷懒？是不是AI真让我们变笨了？MIT团队的研究确实提示了一种风险，但更关键的问题在于——我们用AI的(de)方(fāng)式(shì)是(shì)否(fǒu)合(hé)理(lǐ)。
事(shì)实(shí)上(shàng)，文章(zhāng)的(de)另(lìng)一(yī)作(zuò)者(zhě)团(tuán)队(duì)——来(lái)自(zì)澳(ào)大(dà)利(lì)亚(yà)南(nán)澳(ào)大(dà)学(xué)的(de)教(jiào)育(yù)学(xué)者(zhě)——对(duì)这(zhè)项(xiàng)研(yán)究(jiū)也(yě)提(tí)出(chū)了(le)重(zhòng)要(yào)提(tí)醒(xǐng)。他(tā)们(men)认(rèn)为(wèi)，MIT团(tuán)队(duì)的(de)实(shí)验(yàn)设(shè)计(jì)虽(suī)然(rán)细(xì)致(zhì)，但(dàn)第(dì)四(sì)轮(lún)实(shí)验(yàn)人(rén)数(shù)有(yǒu)限(xiàn)，仅(jǐn)有(yǒu)18人(rén)完(wán)成(chéng)，并(bìng)不(bù)足(zú)以(yǐ)支(zhī)持(chí)“大(dà)脑(nǎo)变(biàn)懒(lǎn)、变(biàn)笨(bèn)的(de)结(jié)论(lùn)，可(kě)能是练得少的结果。
为什么这么说？试想一下，如果一个学生连续三次写作都只靠AI，突然在第四次被要求独立思考，自然会有不适应。而另外一组已经经历了三次“脑力拉练”，当然在第四次表现得更顺手。这种是认知心理学中常见现象——我们的大脑通过重复练习，逐渐优化策略，提高效率。所以，问题可能不是AI让人变傻(shǎ)、变(biàn)笨(bèn)，而(ér)是(shì)没(méi)有(yǒu)训(xun)练(liàn)大(dà)脑(nǎo)去(qù)适(shì)应(yīng)复(fù)杂(zá)任(rèn)务(wu)。
我(wǒ)们(men)其(qí)实(shí)早(zǎo)有(yǒu)类(lèi)似(shì)的(de)历(lì)史(shǐ)经(jīng)验(yàn)——比(bǐ)如(rú)计(jì)算(suàn)器(qì)的(de)出(chū)现(xiàn)。20世(shì)纪(jì)70年(nián)代(dài)，计(jì)算(suàn)器(qì)走(zǒu)入(rù)课(kè)堂(táng)，许(xǔ)多(duō)老(lǎo)师(shī)也(yě)曾(céng)担(dān)忧(yōu)，学(xué)生(shēng)会(huì)不(bù)会(huì)因(yīn)此(cǐ)不(bù)会(huì)心(xīn)算(suàn)？结(jié)果(guǒ)呢(ne)？学(xué)校(xiào)并(bìng)没(méi)有(yǒu)禁(jìn)用(yòng)计(jì)算(suàn)器(qì)，而(ér)是(shì)提(tí)高(gāo)了(le)题(tí)目(mù)的(de)复(fù)杂(zá)度(dù)。老(lǎo)师(shī)们(men)不(bù)再(zài)要(yào)求(qiú)学(xué)生(shēng)用(yòng)手(shǒu)算(suàn)平(píng)方(fāng)根(gēn)，而(ér)是(shì)要(yào)他(tā)们(men)利(lì)用(yòng)工(gōng)具(jù)解(jiě)决(jué)复(fù)杂(zá)的(de)物(wù)理(lǐ)建(jiàn)模(mó)与(yǔ)金(jīn)融(róng)问(wèn)题(tí)。学(xué)生(shēng)不(bù)是(shì)更(gèng)懒(lǎn)了(le)，而(ér)是(shì)更(gèng)强(qiáng)了(le)。
计(jì)算(suàn)器(qì)会(huì)影(yǐng)响(xiǎng)学(xué)生(shēng)的(de)计(jì)算(suàn)能(néng)力(lì)吗(ma)（图(tú)片(piàn)来(lái)源(yuán)：作(zuò)者(zhě)使(shǐ)用(yòng)AI生(shēng)成(chéng)）
所(suǒ)以(yǐ)，AI不(bù)是(shì)问(wèn)题(tí)，关键是(shì)任(rèn)务(wu)有(yǒu)没(méi)有(yǒu)变(biàn)化(huà)，目(mù)标(biāo)有(yǒu)没(méi)有(yǒu)升(shēng)级(jí)，学习设计有没有跟上技术的发展。
AI对于我们的大脑来说，是拐杖还是登山杖？任务设计要让AI成为挑战而非逃避的工具。 例如，不是让学生用ChatGPT直接交一篇作文，而是让他们用AI做初稿，再参加一场口头答辩，解释逻辑与论点来源；或者，让他们用AI搜集多方观点，然后亲自写出一篇对比分析。这种做法不仅保留了AI的效率优势，更迫使学生调动批判性思维、整合能力与表达技巧。
结尾
人工智能正以前所未有的速度改变我们的学习与工作方式，但它既不是魔法，也不是毒药。MIT的研究提醒我们，工具的便利并不等于认知的成长。AI时(shí)代(dài)的(de)学(xué)习(xí)能(néng)力(lì)，并(bìng)不(bù)只(zhǐ)是(shì)写(xiě)得(de)快(kuài)、搜(sōu)得(de)准(zhǔn)，而(ér)是(shì)能(néng)判(pàn)断(duàn)哪(nǎ)些(xiē)任(rèn)务(wu)可(kě)以(yǐ)交(jiāo)给(gěi)AI，哪(nǎ)些(xiē)任(rèn)务(wu)必(bì)须(xū)亲(qīn)自(zì)完(wán)成(chéng)。AI可(kě)以(yǐ)帮(bāng)你(nǐ)查(chá)资(zī)料、理结构、润措辞，但不能代替你的大脑做判断、建立逻辑、培养思维。换句话说，真正的聪明，是知道什么时候该让AI闭嘴、让自己的大脑开工。
参考文献：
[1] Kosmyna, Nataliya, et al. "Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task." arXiv preprint arXiv:2506.08872 (2025).
[2] Stadler, Matthias, Maria Bannert, and Michael Sailer. "Cognitive ease at a cost: LLMs reduce mental effort but compromise depth in student scientific inquiry." Computers in Human Behavior 160 (2024): 108386.
[3] Zhang, Shunan, et al. "Do you have AI dependency? The roles of academic self-efficacy, academic stress, and performance expectations on problematic AI usage behavior." International Journal of Educational Technology in Higher Education 21.1 (2024): 34.
[4] Milana, Marcella, et al. "Artificial intelligence (AI), conversational agents, and generative AI: implications for adult education practice and research." International Journal of Lifelong Education 43.1 (2024): 1-7.
[5] Shen, Yiqiu, et al. "ChatGPT and other large language models are double-edged swords." Radiology 307.2 (2023): e230163.
策划制作
本文为·创作培育计划扶持作品
出品丨中国科协科普部
监制丨中国科学技术出版社有限公司、北京中科星河文化传媒有限公司
作者丨Denovo科普团队（杨超 博士、中国科普作家协会会员、广东省青年科技创新研究会会员）
审核丨樊春雷 中国科学院心理研究所副研究员、中(zhōng)国(guó)心(xīn)理(lǐ)学(xué)会(huì)会(huì)员(yuán)
MORE
