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本文讨论了深度依赖AI外包深度思考可能造成大脑能力退化的风险,给出了正确使用AI提效且不伤脑的可行方法。 ## 1. 大脑遵循「用进废退」,AI的风险远超GPS和搜索引擎 研究证实,长期依赖GPS会让大脑空间记忆能力持续下降,搜索引擎催生的「谷歌效应」也会降低人们对信息的记忆概率。 AI是人类有史以来最强大的脑力外包工具,可以外包几乎所有动脑任务,因此带来的退化风险比GPS和搜索引擎加起来还要大。 使用AI完成思考任务就像让机器人帮你举铁,你得到了结果,却失去了思考过程中大脑锻炼的机会,而那些“挣扎”恰恰是大脑最有价值的训练。 ## 2. 长期依赖AI会引发「认知投降」 大量AI用户即便发现AI给出明显错误的答案,也倾向于相信AI而非自己的判断,这个现象被研究者命名为「认知投降」,本质是长期依赖AI后人们不再相信自身判断力。 对某个领域越陌生,使用AI的风险越高,因为使用者没有足够能力判断AI回答的对错。 问题不在AI工具本身,错在大多数人把本应该自己做的深度思考也一并外包给了AI。 ## 3. 真正需要警惕的是「直接要答案」的用法 卡内基·梅隆大学等四所高校联合实验显示:参与者用AI辅助解题仅10分钟,撤掉AI后独立解同类型题的成功率就明显下降,遇到难题也更易放弃。 61%以「直接要答案」方式使用AI的人能力下降最明显,以「要提示」「追问步骤」方式使用AI的人,能力没有受到明显损伤。 AI本身未必伤害大脑,真正伤脑的是「直接要答案」这个动作,你用AI的姿势决定了大脑是得到锻炼还是退化。 ## 4. 正确用AI的四条具体建议 ### 先自己判断,再去问AI 不要把AI当成直接的答案提供者,正确顺序是先形成自己的初步看法,再用AI挑战观点、补充盲点,本质是你用AI思考,而非AI替你思考。 ### 用复述或考题强化记忆 需要记住的信息经AI整理后,最好通过语音复述、手写记录加个人理解,或是让AI出题考自己的方式强化记忆,“费力气”才是信息进入长期记忆的关键。 ### 先自己写,再让AI介入 AI的答案是概率计算的结果,偏向“最可能正确”而非“只有你能想到”,长期让AI辅助创意会让产出越来越同质化。在用AI之前先把自己粗糙、零散的想法记录下来,让大脑先完成动脑过程,再用AI打磨完善,才能保留个人原创连接。 ### 主动给自己制造无聊 AI让“随时获得答案”成为常态,进一步加剧了注意力问题,让大脑越来越无法忍受空白、不愿在难题上多停留。遇到难题先别问AI,让自己在不舒服的思考状态里多待一会儿,训练大脑耐受深度思考的能力。 ## 5. 现有研究不支持AI无害结论 贝勒大学等机构覆盖57项研究、41万余名成年人的分析显示,没有发现「数字痴呆症」的证据,且使用数字技术和更低认知损伤风险相关,风险降低幅度达58%。 该研究的参与者平均年龄接近70岁,仅针对普通电脑手机的轻度使用,完全没有涉及AI对大脑的影响,且尚未明确“使用技术”和“认知健康”的因果关系,不能拿来证明AI对大脑无害。主动使用技术才会形成对大脑的保护,被动依赖不包含这种益处。 ## 6. 写在最后 人类大脑的联想是个人的、意外的、真正原创的,这是概率型AI做不到的,未来人类想法的独特性和多样性会成为最有价值的资产。 本文不反对使用AI,核心主张是在用AI提效的同时,别让大脑只剩下发指令的功能,保留自己思考、创造的过程,才能让AI成为我们的协作伙伴。
2026-05-14 07:05

如何用AI提效,又不把脑子用废?

本文来自微信公众号: 快刀青衣 ,作者:快刀青衣


AI是人类有史以来最强大的「外包工具」。


这两天我看到一篇BBC的长文,作者是BBC高级科技记者托马斯·热尔曼(Thomas Germain)。文章标题大意是「跳出机器人思维:如何防止AI把你的大脑变成一摊烂泥」,但我自己觉得更好的翻译是:如何用AI又不把脑子用废。


当时我一下子就被吸引了,因为这说的正好也是我担心的问题。


我每天都在用AI:写东西用,查资料用,理思路用,有时候连回一封稍微正式一点的邮件,都会先问问AI怎么措辞。我一直觉得这是在「提高效率」。


但这篇文章让我开始想一个问题:在我把越来越多的脑力劳动外包给AI的同时,我自己的大脑还在正常运转吗?


特别是前段时间,公司搬家,我的小龙虾助手被断电了。那两天,只要涉及工作上的事情,我都有点不想开始。因为AI知道这些事情的上下文,现在我用其他通用AI根本达不到效果,而完全不用AI的话,又担心自己考虑维度不够。


所以,本来很小的一件事情,因为AI不在线,就影响到了我的工作进度。当然,这也不只是我一个人的状态,AI现在已经深度嵌入很多人的工作流程了。


所以,今天这篇文章讨论的话题,非常值得重视。接下来,我就把这篇文章里最有价值的内容,用更直白的方式跟你聊一聊。


01大脑的「用进废退」


先从一件你可能已经有感触的事说起:你有没有发现,自己现在的方向感越来越差了?以前出门能靠脑子里大概的地图直接认路,现在如果手机没电,可能去哪都费劲。


这不是你的错。研究已经证实:长期依赖GPS导航的人,大脑里的空间记忆能力会持续下降。因为你不再需要「记路」了,大脑就真的慢慢不记了。这就叫「用进废退」——你不用它,它就萎缩。


类似的事情在搜索引擎普及之后也发生了。科学家发现了一个叫「谷歌效应」的现象:人在用搜索引擎查到一条信息之后,记住这条信息的概率,要比自己费力想出来或者翻书查到的概率低得多。


原因很简单,因为你知道这个信息随时可以再查到,大脑就觉得「没必要费劲存进去了」。


GPS弱化了你的方向感,搜索引擎弱化了你的记忆力。那AI呢?文章里引用了乔治城大学神经科学教授亚当·格林(Adam Green)的判断,他说:



AI是人类有史以来最强大的「外包工具」。


GPS只外包了导航,搜索引擎只外包了查找,但AI可以外包几乎所有需要动脑的事——写作、分析、判断、创意……都可以全包了。所以,如果大脑真的遵循「用进废退」的逻辑,AI带来的风险,可能比GPS和谷歌加在一起还要大。


格林教授用的一个比喻,我觉得说得特别准。他说,使用AI来完成思考任务,就好比你去健身房,不过每次举铁都让机器人帮你举。铁是举起来了,但你的肌肉什么都没练到。


这句话值得多想一下。我们以前会觉得,AI帮我把文章写好了,那不就是个好结果吗?但格林说,你真正失去的,不只是那篇文章,更是写那篇文章的过程——那些卡壳的时刻、反复斟酌的过程、突然想到一个好词时的那种感觉。


这些「挣扎」,恰恰是你的大脑在做最有价值的事。


02长期依赖AI后的「认知投降」


让我觉得更不安的是另一项研究。你可能也遇到过这种场景:你让AI帮你查一个数据,AI给了你一个数字,你心里其实有点怀疑,但最后还是用了。


宾夕法尼亚大学沃顿商学院的研究者给这个现象起了个名字,叫「认知投降」。


他们发现,大量AI用户在使用过程中,即便AI给出了明显错误的答案,也倾向于相信AI而不是自己的判断。原因很简单:长期依赖AI之后,他们已经不太相信自己的判断力了。


还有一项研究发现更直接:你对某个领域越陌生,用AI就越危险。因为你可能没有足够的能力判断AI的回答是对是错,也不知道自己是不是被带偏了。


这几项研究放在一起,就是这篇BBC文章真正想说的核心问题:AI不只是在替你干活,它还可能在悄悄改变你评估、判断、思考的能力本身。


说到这里,我猜有朋友可能要问了:那我是不是应该少用AI?


当然不是。文章里另一位教授说得很清楚:问题不在工具,而在于怎么用。如果AI帮你解放了大量重复性的脑力劳动,让你有更多精力去做真正需要深度思考的事,那AI对你的大脑可能是有好处的。


关键在于,大多数人用AI的方式,就是把那些「本来应该自己做的深度思考」也一起外包出去了。


03真正要警惕的,是「直接要答案」


在说具体怎么做之前,我想先提一件写这篇稿子时做的事。


BBC的这篇长文里引用了好几项研究,但每项都差不多是一笔带过。我当时的第一反应,是直接往下读完,但我忍住了。我让AI把那几篇原始论文找出来,再一篇一篇去追。


结果是,我从读一篇文章,变成了又读到好几篇论文;从只知道「AI可能让大脑退化」,到搞清楚「退化的具体机制是什么、哪些用法有风险、哪些用法没事」。


而且现在有了AI之后,读论文对普通人来说也不再那么困难。我们完全可以让AI用自己熟悉的语言或风格讲出来,而且大部分时候,我们并不需要让AI去复述实验里非常学术的研究过程,只要弄清楚结论、数据和案例,就已经很有价值。


你看,就这一个动作,整件事就变得不一样了。而这件事本身,其实就是我想说的那个道理:AI时代,你完全可以把每一次阅读、每一个感兴趣的话题,都往深处多走几步。


以前咱们没这个条件,毕竟看一篇论文可能要花好几个小时,普通人根本不会去做。但现在,你可以带着问题反复追问,从一知半解变成真正搞懂一件事。但你得自己主动去“挖”,而不是读完就算了。


比如,我追到的一篇论文,是卡内基·梅隆大学、麻省理工学院、牛津大学和加州大学洛杉矶分校联合做的实验。这也是我觉得今天最值得单独拿出来说的一个研究发现。


研究者让参与者用AI辅助解题约10分钟,然后突然把AI撤掉,让他们独立解同类型的题。结果是:有过AI辅助的人,独立解题的成功率明显下降,遇到难题也更容易直接放弃。仅仅10分钟,就出现了这么明显的变化。


但更有意思的是研究里的一个细节:并不是所有用AI的人都受到了影响。


研究者发现,有61%的人用AI的方式是「直接要答案」,这批人能力下降最明显。而那些用AI的方式是「要提示」或者「追问某个步骤怎么理解」的人,能力没有受到明显损伤。


这个区别,我觉得是整篇BBC文章里没有说透、但最值得琢磨的地方:AI本身未必会伤害你的大脑,真正需要警惕的是「直接要答案」这个动作。


你用AI的姿势,决定了你的大脑得到的是锻炼还是退化。


04四条具体建议


那么,具体怎么做?BBC文章里给了四个建议,我来一一跟你说。


建议一:先自己判断,再去问AI


这听起来很简单,但大多数人都做反了。作者说,如果你不会轻易相信一个陌生人随口说的话,那你也不应该在没有自己判断的情况下,直接相信AI。


正确的顺序应该是:先形成自己的初步看法,然后用AI来挑战你的观点、补充你的盲点。让AI成为你的「质疑者」,而不是「答案提供者」。


这个改变听起来很小,但本质上完全不同:前者是你在用AI思考,后者是AI在替你思考。


建议二:用复述或考题强化记忆


你有没有遇到过这种情况:用AI查了一堆东西,关掉窗口之后发现自己什么都没记住?这其实不是记性差,而是大脑的正常反应。


奥克兰大学研究学习机制的教授解释说:你看到一个东西,觉得自己记住了,其实很可能根本没有进入长期记忆。


真正让信息留下来的,是「费力气」这个动作本身。


所以,如果你用AI查了一些需要记住的信息,最好用语音复述一遍,或者用笔记记下来,再加上几句自己对这个信息的理解。你还可以让AI出几道题考考你,用「回忆」这个动作来强化记忆。


做起来确实有点麻烦,但这个「麻烦」本身,就是学习真正发生的地方。


建议三:先自己写,再让AI介入


有研究发现,经常用AI辅助创意工作的人,产出的想法可能会越来越同质化、越来越可预测。这不难理解,AI本质上是在做概率计算,给你的往往是「最可能正确」的答案,而不是「只有你才能想到」的答案。


格林教授说,人的大脑建立创造力的方式,是在自己的记忆、经历、知识之间建立那些意想不到的连接。这一点AI很难复制,前提是你得先做这个动作。


所以他的建议是:在用AI之前,先把自己的想法写下来,哪怕很粗糙、很乱。质量不重要,重要的是先让「动脑」的过程发生,然后再用AI来打磨、完善、质疑你的想法。


这个「写」也可以是用语音说出来,但你不要动不动就说「我要做一项什么工作,你给我出100个创意方案吧」,那种用法纯粹是把AI当成买彩票了。


建议四:主动给自己制造无聊


这个建议我第一次看到的时候以为是在开玩笑。文章里提到,我们现在的注意力问题,本质上是因为太习惯了「随时有东西可以看、随时有问题可以问」。


AI让这个问题更严重,因为连「等待答案」这个动作都快消失了。于是大脑越来越不会忍受空白,越来越不愿意在一个困难的问题上多停留一秒钟。


这个问题的解法也很直接:遇到难题,先别问AI,先自己想一会儿。让自己在那个不舒服的状态里多待一会儿。


这不是在浪费时间,是在训练大脑耐受深度思考的能力。


05关于「数字痴呆症」


说到这里,我还想提一下BBC文章里提到的另一个数据,因为我知道一定有人会拿它来反驳我。


贝勒大学与德克萨斯大学奥斯汀分校的研究者做过一个大规模分析,覆盖57项研究、超过41万名成年人,结论是:没有发现「数字痴呆症」的证据。相反,使用数字技术与较低的认知损伤风险相关,风险降低幅度达到58%。


乍一听,这好像在说「技术对大脑是好的,AI没什么可担心的」。但我仔细追了这个研究的原始论文,发现有几个细节值得注意。


首先,这个研究的参与者平均年龄接近70岁,是第一代在成年后才开始接触互联网和智能手机的老年人,研究的是他们使用普通电脑、手机几十年之后的认知状况。


而且研究者自己也承认,他们还没搞清楚因果关系——究竟是使用数字技术保护了大脑,还是大脑本来就好的人更愿意学习新技术?目前没有答案。


更关键的是,这个研究针对的是「用手机查天气、用电脑发邮件」这个量级的使用,根本还没来得及研究AI的影响。


所以这两件事可以同时成立:使用普通的数字技术,可能对大脑有保护作用;但把越来越多的深度思考外包给AI,依然值得认真对待。


研究者把前者叫做「技术储备」——经常主动使用技术的人,能积累一种对大脑的保护。但这种保护的前提,是主动使用,而不是被动依赖。


06写在最后


文章结尾,还提到了格林教授的一个判断,我觉得很值得记下来。


他说,人类大脑和AI在结构上有一个根本区别——我们的联想是个人的、意外的、真正原创的,这是概率机器做不到的。而在AI越来越强的未来,「人类想法的独特性和多样性」,反而会成为最有价值的东西。


所以,这篇文章并不是劝你别用AI。真正重要的是,在用AI的同时,别让你自己的大脑只剩下发出指令这一个功能。哪怕你已经能很好地使用AI,也要保留自己真正在思考、在创造、在挣扎的那部分。这样,AI才是我们的协作伙伴。


当然,我自己也仍在锻炼这部分的过程中。

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