沒錯，AI會讓我們變笨，但是還有救

2026-04-19

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當麻省理工學院 Media Lab 的研究科學家 Nataliya Kosmyna 在今年六月發布一項未經同行評審的初步研究時，她大概沒有想到會引發一場全球性的輿論風暴。這項研究使用腦電圖監測了 54 名波士頓地區大學生在寫作時的大腦活動，結果令人震驚：使用 ChatGPT 寫作的學生，其大腦連接性比完全依靠自己思考寫作的學生低了 55% ，而使用谷歌搜索的學生也低了 48% 。更令人不安的是，當習慣了使用 ChatGPT 的學生后來被要求獨立寫作時，他們的大腦活動雖然有所回升，但始終無法達到那些從未使用人工智能的學生的水平。

圖丨相關論文（來源：arXiv）

這項研究迅速登上了各大媒體頭條，也引發了激烈的爭論。有人驚呼這證明了 AI 正在“腐蝕我們的大腦” ，有人則認為這不過是又一次對新技術的道德恐慌。《衛報》在十月中旬發表的一篇深度報道中，以“我們是不是正生活在愚蠢的黃金時代？”這個尖銳的問題，將這場討論延伸到了一個更高的層次。在信息過載、注意力匱乏、AI 無處不在的今天，這個問題值得我們認真對待。

Kosmyna 的研究發現的不僅僅是大腦活動的降低。在實驗中，使用 ChatGPT 的學生在完成三篇作文后，幾乎無法回憶起自己剛剛“寫”下的內容——準確地說，是 83% 的人無法準確引用自己幾分鐘前完成的作文，而僅靠大腦寫作的學生和使用搜索引擎的學生中，這一比例僅為 11% 。兩位英語教師在不知道作文來源的情況下評價這些 AI 輔助完成的作文時，用了一個非常嚴厲的詞：“毫無靈魂”（soulless）。這些作文在結構和內容上呈現出驚人的同質性，使用相同的表達方式和觀點，就像是從同一個模具里倒出來的產品。

Kosmyna 將這種現象命名為“認知債務”（cognitive debt）——當 AI 使用讓建立和維持獨立思考能力變得更加困難時，這種債務就在不知不覺中累積起來了。她觀察到，到第三篇作文時， ChatGPT 用戶越來越多地采用“直接給我答案、修改這句話、編輯完成”的模式，純粹的復制粘貼取代了思考。這不是效率的提升，而是認知過程的外包。

這個發現讓我們不得不直面一個更根本的問題：在我們欣然接受 AI 帶來的便利時，我們的大腦究竟在發生什么？

太陽底下沒有新鮮事

但在我們陷?技術宿命論之前，讓我們回顧?下歷史。每?項重?信息技術的出現，都伴隨著?乎相同的恐慌。

公元前 370 年左右，柏拉圖在《斐德羅篇》中記錄了蘇格拉底對書寫這項新技術的警告。當埃及神話中的神祇圖特向國王塔穆斯展示文字這一發明時，國王拒絕了它，理由是：“如果人們學會了這個，它會在他們的靈魂中植入遺忘。他們將不再訓練記憶，因為他們依賴外部的符號，而不是從內部回憶事物。 ”蘇格拉底認為，文字會創造“智慧的表象，而非真正的智慧” ，因為文字“無論你問它什么，都只會重復同樣的話” ，無法互動、無法辯證。

歷史的諷刺在于，我們之所以知道蘇格拉底反對書寫，正是因為柏拉圖把它寫了下來。

1440 年，古登堡發明金屬活字印刷術，抄寫員行會搗毀印刷機，將書商趕出城鎮。 1565 年，瑞士學者 Conrad Gesner 警告說， “難以控制的信息洪流”對思維“造成混亂和傷害” 。到了 18 世紀，人們擔心的是“閱讀成癮”、“閱讀狂熱”——被視為影響年輕人的危險疾病。 19 世紀的廉價紙漿小說“便士恐怖讀物”（penny dreadfuls）被指責導致年輕男孩謀殺和自殺。

1975 年，計算器進入學校，引發激烈爭論。 1986 年，全國數學教師理事會大會上，教育工作者抗議在小學使用計算器，擔心學生會“走捷徑” ，不培養心算能力。反對者的口號是：“在大腦受訓之前，按鈕什么都不是。 ”但研究最終顯示，使用計算器的學生“系統性地擁有更好的算術理解和流暢度” ，因為計算器讓他們能夠探索更復雜的問題，提高了概念理解。

每一次，恐慌最終都證明是過度的。印刷術沒有摧毀記憶或思維，它實現了知識民主化，催生了啟蒙運動和科學革命。計算器沒有創造一代不會算術的人，它們解放了學生去處理更高層次的數學概念。那么， AI 會不會也只是又一次歷史的重演？

這一次真的不同嗎？

但許多研究者指出， AI 與過去的工具存在一些根本性的差異，這些差異可能使得來自歷史的安慰變得不那么可靠。

歷史上的工具是輔助性的——它們擴展了人類現有能力，但人類仍然控制著過程。書寫擴展了記憶存儲，計算器擴展了計算能力，但使用它們的前提是你知道你想要存儲什么、計算什么。 AI 卻是自主性的——它基于人類可能無法理解的算法做出獨立決策，并且能夠學習和適應。當你向 ChatGPT 提出一個問題時，它不是簡單地檢索信息，而是生成新的文本，這個過程涉及到對概率分布的復雜計算和模式識別，其內在邏輯對大多數用戶來說是一個黑箱。

歷史上的工具是被動的，需要人類指導和解釋。 AI 是主動的——它預測、建議，甚至創造。它不只是存儲你的想法，它生成新的文本、圖像、代碼。這不是擴展認知，而是潛在地替代認知。歷史上的工具是透明的，功能是可見和可理解的。 AI 是不透明的——“黑箱”算法的決策過程常常無法解釋。我們可能不知道 AI 為什么給出某個答案，即使是 AI 的開發者也常常無法完全解釋模型的行為。

最關鍵的是，歷史上的工具是領域特定的，每個工具都有明確的、有限的用途。 AI 是通用的——可以跨領域執行廣泛的認知任務，從寫作到編程，從藝術創作到科學研究。這種通用性意味著 AI 的影響不是局限在某個特定的認知功能上，而是可能滲透到幾乎所有需要思考的領域。
【沒錯，AI會讓我們變笨，但是還有救】
不過，這種對比也許過于簡單化了。哲學家 Andy Clark 和 David Chalmers 在 1998 年提出的“延展心智理論”為我們提供了一個更深入的視角。他們認為，認知并不局限于大腦甚至身體，而是通過工具和技術延展到環境中。他們的著名思想實驗設計了兩個虛擬人物 Inga 和 Otto：Inga 記性很好，能從大腦中直接回憶起博物館的地址。而 Otto 患有阿爾茨海默癥，他把所有重要信息都記在一個隨身攜帶的筆記本上。當他也想去博物館時，他會自然地翻開筆記本查找地址。

Clark 和 Chalmers 認為，從功能上講， Otto 的筆記本為他扮演的角色，與 Inga 的生物記憶為她扮演的角色是完全相同的。它是一個可靠、可隨時取用的信息源，是他認知過程的一部分。因此， Otto 的心智實際上已經“延展”到了筆記本里。唯一的區別只是信息的載體（紙張 vs 神經元），而非其認知功能本身。

按這個邏輯，智能手機、GPS、計算器，乃至 AI ，都不只是工具，它們是我們認知的一部分。 “我們已經是半機械人了” ，因為我們的心智已經延伸到了顱骨之外。這個理論也呼應了加拿大傳播學者馬歇爾·麥克盧漢（Marshall McLuhan）在 20 世紀 60 年代提出的觀點：媒介是人的延伸（extensions of man）。麥克盧漢認為， “媒介即信息”（the medium is the message），意思是媒介本身的形式和特性，比它傳遞的內容更重要地塑造了我們的認知方式和社會結構。

從這個角度看，問題不是 AI 是否會成為我們認知的一部分——它已經是了。真正的問題是：這種延展是增強還是削弱我們的原生能力？答案取決于我們如何使用它。

注意力與對“愚蠢”的焦慮

從書寫到 AI ，這些工具無疑極大地提升了我們處理信息的效率。但當知識的獲取變得幾乎瞬時，也出現了另一個關鍵的問題：這種效率是否正在侵蝕深度思考所必需的基礎——也就是專注的能力？

這個矛盾，其實早在半個多世紀前就被精準地預見到了。

諾貝爾經濟學獎得主赫伯特·西蒙（Herbert Simon）在 1971 年提出了“注意力經濟”（attention economy）的概念：“在信息豐富的世界里，信息的財富意味著其他東西的匱乏：信息消費者的注意力匱乏。 ”今天，這一理論比以往任何時候都更加具象化。微軟 2016 年的研究就表明，人類的平均注意力持續時間從 2000 年的 12 秒暴跌至 2015 年的 8.25 秒，甚至比金魚（9 秒）還短，幾年過去，這個數字恐怕會更小。

圖丨赫伯特西蒙（來源：Wikipedia）

科技顧問 Linda Stone 在 1990 年代末創造了“持續性部分注意力”（continuous partial attention）這個概念，用來描述我們在數字時代常常陷入的一種狀態：試圖同時關注多個事物，卻從未完全專注于任何一件。當我們在 Zoom 會議上偷偷查看郵件，在看 Netflix 時同時刷手機，在陪孩子玩耍時不時瞥一眼通知——我們以為自己在高效地多任務處理，實際上我們處于一種永久的認知超載狀態。 Stone 的研究發現， 80% 的人在查看郵件時會經歷“屏幕呼吸暫?！保╯creen apnea）：他們變得如此專注于無盡的通知，以至于忘記正常呼吸。這種持續的警覺狀態會激活戰斗或逃跑系統，使我們更健忘、決策能力更差、注意力更分散。

如營銷大師 Seth Godin 最近提出的一個觀點所說，注意力正在成為一種奢侈品。 “奢侈品的特殊之處在于它們稀缺而昂貴，它們能為我們贏得某些人的地位，因為這顯示我們支付了超過必需的成本。 ”完整地閱讀一本非虛構類書籍、聆聽公共廣播節目、參加音樂會——這些行為本身就成了奢侈品的標志。 Godin 寫道：“通過‘浪費’我們的注意力在細節、敘事、體驗和除了任務清單之外的一切事物上，我們向自己和他人發送了一個信息——一個關于將我們的時間分配給超越優化性能或生存之外的事物的信息。 ”

Godin 的這個角度，讓我們不得不重新審視“我們是不是在變笨”這個問題本身。如果專注的能力正在成為一種稀缺的“奢侈品” ，那么對失去這種能力的焦慮，是否也主要集中在那些有條件享受這種“奢侈”的人群中？法國社會學家皮埃爾·布爾迪厄（Pierre Bourdieu）在分析文化資本（cultural capital）時指出，所謂的“高雅品味”和“文化修養”從來不是中立的價值判斷，而是階級區隔的工具，某種程度上，如今的注意力和深度思考能力也是。

在關于《衛報》這篇報道的討論中，一位用戶就表示：這個標題本身就是“侮辱性的” ， “不讀文章，我就能感覺到‘我們正生活在一個愚蠢的時代’這種勝利階級的傲慢論調。 ”另一位用戶回應說，當他看到這個標題時，立刻想到的是自己花了多少小時刷短視頻、嘗試理解加密貨幣、思考 AI 對教育的影響、試圖弄清楚生活在哪里出了問題——“我認為這更像是對我們所建立的系統的批評，主要是大科技公司，但也包括整個工業綜合體，它們創造了一個答案可能是‘是的’的世界。 ”

是的， “愚蠢”不是個人的缺陷，而是系統性的產物。

當我們的數字設備被設計為最大化參與度而非理解度，當算法優化的是點擊量而非深度，當“無摩擦的用戶體驗”成為技術產品的金科玉律——那么普通用戶出現認知問題就不能只是歸咎于他們懶惰或缺乏自控力，而是因為整個數字生態系統從根本上就不是為培養深度認知而設計的。

摩擦的必要性

認知心理學家 David Geary 曾將人類的認知能力區分為“生物學初級能力”（biologically primary abilities ，如語言習得，自然演化而來）和“生物學次級能力”（biologically secondary abilities ，如閱讀、數學，需要刻意學習）。高階思維不會自發出現，它需要記憶和練習的“腳手架” 。如果沒有這個基礎，潛能就會枯萎。

Kosmyna 在接受采訪時也反復強調一個觀點：“我們的大腦喜歡走捷徑，這是我們的本性。但你的大腦需要摩擦來學習。它需要挑戰。 ”（Our brains love shortcuts it's in our nature. But your brain needs friction to learn. It needs to have a challenge.）這個“摩擦”（friction）的概念，是理解 AI 對認知影響的關鍵。

諷刺的是，現代技術產業的承諾恰恰是創造“無摩擦的用戶體驗”（frictionless user experience）——確保我們從應用程序滑到應用程序、從屏幕滑到屏幕時，不會遇到任何阻力。這種設計哲學在商業上無疑是成功的，它讓我們不假思索地將越來越多的信息和工作外包給數字設備，讓我們輕易地掉進互聯網的陷阱，也讓生成式 AI 如此迅速地整合到我們的生活與工作中。如果加以排斥，用戶自身反而會被淘汰，被時代甩在身后——那些因“不會用 AI”而被開除的員工，已經說明了這一點。

圖丨那些因“不夠快地接受人工智能”而被淘汰的員工（來源：Fortune）

但學習需要摩擦。記憶的形成需要努力，理解的深化需要掙扎，創造力的培養需要在困難中摸索。當 AI 消除了所有這些摩擦，當它讓寫作變得不需要組織思路，讓編程變得不需要理解邏輯，讓解決問題變得不需要真正思考問題——我們得到的是便利，失去的是認知發展的機會。

2024 年發表在《自然-人類行為》（Nature Human Behaviour）期刊上的一項大型元分析，綜合了 106 項實驗、370 個效應量的數據，揭示了人機協作的真實情況。研究發現，并非所有的人機組合都是有益的。對于創意任務，人機協作顯示出積極效果，人類增強效應達到 0.64——人類加 AI 的表現可以優于人類單獨工作 64% 。但關鍵的區別在于：當人類主動參與、批判性地評估 AI 輸出、將其作為對話伙伴而非答案機器時，效果是正面的。而那些純粹復制粘貼的人，表現則很糟糕。

圖丨相關研究（來源：Nature Human Behaviour）

這正是 Kosmyna 研究中最有希望的發現。在實驗的第四階段，研究者讓最初獨立寫作的學生轉而使用 ChatGPT ，結果令人意外：這些學生的大腦活動實際上增加了。 Kosmyna 認為這可能是因為好奇心和對新工具的主動參與。這表明時機很重要：“這些發現支持一種教育模式，即在學習者進行充分的自主認知努力之后，再引入 AI 整合。 ”

換句話說，問題不是 AI 本身，而是我們在認知發展的哪個階段、以什么方式使用它。一個已經掌握了寫作基本技能、能夠獨立組織思路和構建論證的人，使用 AI 來擴展視野、探索新的表達方式，可能會受益。但一個還沒有建立這些基礎能力的人，如果過早依賴 AI ，就可能永遠無法發展出這些能力。這不是技術的錯，而是使用方式的問題。

我們的選擇

回到最初的問題：我們是不是正生活在愚蠢的黃金時代？答案是：也許，但這不是不可避免的。

證據確鑿表明，我們正處于認知的十字路口。大腦連接性降低、注意力持續時間縮短——這些都是真實的趨勢，值得嚴肅對待。但它們不是簡單的“技術讓我們變蠢”的故事。歷史告訴我們，技術恐慌往往被夸大，社會具有超強的適應能力。但歷史也告訴我們，麥克盧漢是對的：媒介確實重塑了我們的認知方式，即使沒有摧毀它。我們不會因為印刷術變蠢，但我們確實停止了培養某些記憶技能。我們不會因為計算器變蠢，但我們確實改變了數學教育的重點。

AI 的不同之處在于它的自主性、不透明性和通用性。它不只是擴展我們的能力，它可能替代我們的認知過程本身。但這取決于我們如何設計和使用它。 Christodoulou 的“致愚社會”不是 AI 的宿命，而是糟糕設計和糟糕選擇的結果。如果我們設計 AI 工具來鼓勵被動消費而非主動參與，如果我們在建立基礎之前就依賴 AI ，如果我們優化參與度而非理解度，那么是的，我們會變笨。

但另一條路徑是可能的。 Kosmyna 的研究其實已經給出了線索：那些先建立了扎實的寫作基礎、后來才使用 ChatGPT 的學生，他們的大腦活動不僅沒有降低，反而增加了。這說明問題的關鍵不在于是否使用 AI ，而在于什么時候、以什么方式使用。當一個人已經學會了如何組織思路、構建論證、批判性地評估信息， AI 就能成為強大的增強工具，幫助他們探索更多可能性、處理更復雜的任務。

蘇格拉底擔心文字會讓我們遺忘，但柏拉圖寫下了這些擔憂，而我們今天仍在閱讀、思考和辯論它們。技術改變了我們，但沒有摧毀我們。關鍵在于，我們能否繼續像柏拉圖一樣：使用工具，但不被工具使用；延展心智，但不放棄核心；擁抱未來，但不遺忘基礎。

在赫伯特·西蒙指出注意力稀缺的半個多世紀后，今天更稀缺的是深度認知能力——在信息洪流中辨別真偽、在淺層刺激中保持專注、在 AI 提示中維持獨立思考的能力。這不是關于抵制技術，而是關于有意識地塑造我們與技術的關系。

也許這不是愚蠢的時代，而是一個面臨選擇的時代——盡管這種選擇本身就是一種奢侈。能夠主動決定如何使用 AI、能夠有意識地在無摩擦的數字世界中創造摩擦空間、能夠“浪費”時間在深度思考上，這些都需要資源、特權和文化資本。但承認這一點，并不意味著我們就該放棄這種選擇。恰恰相反，這種有意識的選擇——選擇成為主動的使用者而非被動的消費者，選擇利用 AI 增強而非替代我們的認知，選擇讓思維在摩擦中生長——可能是我們對抗技術異化的為數不多的方式之一。

這才是真正的問題。而答案，將由我們每個人在每一次點擊、每一次提示、每一次選擇深度思考還是淺層滑動中書寫。正如 Kosmyna 在面對媒體的過度解讀時所堅持的：她不想用“愚蠢”、“呆滯”或“腦腐爛”（Brain rot）這些詞來描述 AI 的影響，因為這無益于她團隊所做的工作。真正需要的是“非常仔細的考慮和持續的研究” 。

在這個意義上， Kosmyna 的研究最大的價值不是提供了一個確定的答案，而是提出了一個緊迫的問題：當我們將越來越多的思考外包給機器時，我們要確保自己仍然知道如何思考。因為最可怕的不是我們變笨，而是我們失去了辨別自己是否變笨的能力。

參考資料：
1.https://arxiv.org/pdf/2506.08872
2.https://www.theguardian.com/technology/2025/oct/18/are-we-living-in-a-golden-age-of-stupidity-technology
3.https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7477771/
4.https://www.researchgate.net/publication/391655447_The_Memory_Paradox_Why_Our_Brains_Need_Knowledge_in_an_Age_of_AI
5.https://www.nature.com/articles/s41562-024-02024-1

運營/排版：何晨龍

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