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用了AI,我變得越來越懶
下午就要交一份急著要的報告,上午還不緊不慢,只是打開大模型對話框輸入關(guān)鍵詞,幾秒鐘就能生成一篇像模像樣的文章,稍作修改就就交了上去;一大堆數(shù)據(jù)要仔細分析,也不用多看,直接交給AI工具,分分鐘處理完,看著就很規(guī)整合理。
這已經(jīng)是現(xiàn)在很多人的工作狀態(tài)了,而且這么干活比完全不用AI,不僅效率高,有時候成果出的也好。
我看到AI跑出來的文字,有時候也會想,是不是我水平太差,連AI都不如?
別說,不光我不行,其他看上去高大上的工作,從業(yè)人員水平似乎也比不上AI。
有一項實驗,把某世界頂級咨詢公司的顧問分為兩組,一組按照傳統(tǒng)方式正常工作,另一組必須使用GPT-4,來執(zhí)行創(chuàng)意任務(wù)、分析任務(wù)、寫作和營銷任務(wù)、說服力任務(wù)等18項正常咨詢顧問的工作范圍之內(nèi)的標準任務(wù)。
結(jié)果是使用GPT-4的那組人速度更快,更有創(chuàng)意、寫得更好、分析能力更強。
就連這咨詢顧問,也會不如AI,難道人類真的要被AI取代了嗎?
接下來的事,則完全出人意料地反轉(zhuǎn)了。
實驗者又設(shè)置了一項任務(wù),這項任務(wù)無法用AI得出正確的答案,再拿來考驗顧問時,人類顧問的正確率是84%。
但當顧問使用AI時,正確率掉到了60%-70%。
這是因為顧問們用人工智能時,腦子在偷懶:大多數(shù)人只是簡單地把問題復(fù)制粘貼到AI輸入框,等AI出了答案,就把該答案復(fù)制粘貼下來,沒有仔細檢查答案的正確性。
遇到AI不能給出準確回答的問題,正確率就下滑了。
可見還有不少問題,AI無法回答,這部分問題就能提供不會被AI取代的工作。另外,人們也不能不動腦子就依賴AI,不然在有些問題上可就要錯得離譜了。
類似的情況,不僅發(fā)生在已經(jīng)工作的人身上,就連正在受教育的學(xué)生,也深受AI的負面影響,腦子變得懶惰起來,導(dǎo)致學(xué)習(xí)效果下滑。
有研究對巴基斯坦和中國的大學(xué)生做了調(diào)查,發(fā)現(xiàn)用AI完成作業(yè)的學(xué)生,決策能力和獨立思考能力都有所下降。而且,他們變得越來越懶,對學(xué)習(xí)的興趣也降低了。
這倒也合理,畢竟以前寫論文,我們得去圖書館查資料,和同學(xué)討論,這個過程雖然麻煩,但能讓我們深入理解知識。現(xiàn)在有了AI,可能幾分鐘就生成一篇論文,但知識到底有沒有真正學(xué)到腦子里呢?恐怕我們自己也不能欺騙自己。
不僅變懶,還有可能變蠢
如果說AI只是讓人在工作學(xué)習(xí)中偷懶的話,似乎也沒有什么大不了,畢竟很多發(fā)明的目的就是讓人偷懶,有更多的時間和精力享受。
但在思考上偷懶,可能會讓人變蠢。
這不是我危言聳聽,而是麻省理工學(xué)院媒體實驗室最近研究顯示,使用AI工具寫論文的人,大腦活躍度比完全依賴人腦寫論文的人更低。
他們把參與者分成三組,一組用ChatGPT寫論文,一組用谷歌搜索資料,還有一組只能靠自己的大腦。實驗過程中,研究人員通過腦電圖監(jiān)測他們的大腦活動。結(jié)果發(fā)現(xiàn),完全靠大腦思考的那組,大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接最強,信息在大腦后部到前額葉之間流動得最活躍。用搜索引擎的那組呢,大腦中視覺處理和記憶相關(guān)區(qū)域更活躍,畢竟他們得看著屏幕找信息。
而最讓人驚訝的是用AI的那組。他們的大腦活躍度明顯低于前兩組,尤其是在和記憶、語義處理相關(guān)的區(qū)域。更有意思的是,當撤掉AI讓他們引用剛寫完的論文時,好多人居然想不起來內(nèi)容。這就好像他們只是把AI生成的東西復(fù)制粘貼了一下,根本沒往腦子里記。
研究者把這種現(xiàn)象稱為“認知負債”。就是說我們用AI的時候,短期確實省了不少力氣,但長期來看,可能會付出思維能力退化的代價。
以前寫東西,我們得自己查資料、想結(jié)構(gòu)、組織語言,這個過程雖然累,但能鍛煉我們的批判性思維和創(chuàng)造力。現(xiàn)在有了AI,我們只要輸入幾個詞,等著它輸出結(jié)果就行,大腦很多時候都處在“待機”狀態(tài)。
長此以往,批判性思維減弱、易受操控性增加、創(chuàng)造力下降,都會找上門來。
但是AI確實很能提高效率,用了就還想用,實在忍不住,又該咋辦?
我問DeepSeek:
“經(jīng)常在工作學(xué)習(xí)中使用AI,會讓人懶于思考,甚至削弱人的批判性思維、讓人更易受操控、創(chuàng)造力也不如以前。人們該怎么做才能規(guī)避掉使用AI’的這些弊端,更好地與AI一起完成工作,思維也得到鍛煉?”
DeepSeek給出的答案詳盡有引人深思,我放在文章的結(jié)尾,僅供大家在日常使用AI時參考。
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你提出的擔憂非常深刻且具前瞻性。確實,過度依賴AI工具可能導(dǎo)致思維惰性、批判性思維弱化、信息判斷力下降甚至創(chuàng)造力萎縮。但AI本身只是工具,關(guān)鍵在于我們?nèi)绾问褂盟R韵率且恍┫到y(tǒng)性的策略,幫助你規(guī)避風(fēng)險,實現(xiàn)人機協(xié)同進化:
一、重塑人機關(guān)系:明確“主-輔”定位
1. 堅守“決策者”角色
永遠讓AI做“參謀”,而非“指揮官”。例如:
l當AI給出方案時,追問:“這個結(jié)論的底層邏輯是什么?有哪些潛在漏洞?”
l對AI的建議采用“紅隊演練法”:刻意扮演反對者,挑戰(zhàn)其結(jié)論。
2. 設(shè)定“無AI時間”
每天/每周保留固定時間段(如晨間2小時),禁用所有AI工具,用傳統(tǒng)方式深度處理核心任務(wù)(如戰(zhàn)略規(guī)劃、創(chuàng)意構(gòu)思)。
二、強化批判性思維的實操訓(xùn)練
1. 溯源驗證法
l要求AI提供信息來源(如“請附上支持該觀點的學(xué)術(shù)論文鏈接”)。
l對關(guān)鍵信息進行三角驗證:用不同AI模型(如ChatGPT/Claude/Gemini)交叉比對答案,或手動檢索權(quán)威資料。
2. 結(jié)構(gòu)化質(zhì)疑框架(適用任何AI輸出)
- **數(shù)據(jù)缺陷**:它依賴的數(shù)據(jù)是否過時/有偏差?
- **邏輯漏洞**:論證過程是否存在跳躍或謬誤?
- **視角局限**:是否忽略了少數(shù)群體/對立觀點?
- **價值預(yù)設(shè)**:結(jié)論中是否隱藏了文化或意識形態(tài)偏好?
三、創(chuàng)造力保衛(wèi)戰(zhàn):主動設(shè)計“AI禁區(qū)”
1. 創(chuàng)意孵化期禁用AI
寫作/設(shè)計/策劃的 “靈感迸發(fā)階段” 完全自主思考,僅用AI做后期優(yōu)化。
實踐“30-70法則”:30%基礎(chǔ)內(nèi)容自主創(chuàng)作,70%時間用AI拓展深化。
2. 反向刺激法
輸入指令如:“請給我5個違反常規(guī)的解決方案” → 將AI的反常識點子作為思維跳板,激發(fā)聯(lián)想。
四、構(gòu)建“認知增強”工作流
1. 分階段介入策略
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2. 元認知提問模板
在AI回復(fù)后強制自問:
l“如果我從未見過這個答案,會如何解決此問題?”
l“AI的思考路徑與我原本的思路差異在哪?優(yōu)劣如何?”
五、防御信息操控:建立免疫系統(tǒng)
1. 警惕“說服性設(shè)計”
l當AI使用“顯然”“毫無疑問”等絕對化表述時,立即啟動質(zhì)疑模式。
l對情感煽動性內(nèi)容(如“這是千載難逢的機會”)保持高度警覺。
2. 定期“信息排毒”
每周選擇一天,只閱讀書籍/學(xué)術(shù)期刊等深度信源,重置信息鑒別基準線。
六、能力強化訓(xùn)練:把AI變成“思維教練”
1. 蘇格拉底式提問法
指令示例:
“請通過連續(xù)提問引導(dǎo)我自主解決這個問題,不要直接給答案”
→ 模擬導(dǎo)師互動,逼迫深度思考。
2. 刻意練習(xí)挑戰(zhàn)
l用AI生成高質(zhì)量辯論題目(如“AI是否應(yīng)擁有法律人格?”),進行正反方自我辯論。
l要求AI模擬不同角色(如哲學(xué)家/工程師/藝術(shù)家)批判你的方案。
關(guān)鍵認知升級:
AI不是替代思考的捷徑,而是思維摩擦的火石。
真正危險的從來不是工具,而是放棄駕馭工具主動權(quán)的心態(tài)。每一次使用AI的過程,都應(yīng)包含一次對自我思考的審視——這恰恰是前AI時代難以獲得的反思機會。
把每一次人機交互變成思維訓(xùn)練場,而非思想停泊港。 當你開始要求AI解釋它的邏輯、質(zhì)疑它的數(shù)據(jù)、重構(gòu)它的結(jié)論時,你已經(jīng)在進行一場思維的負重訓(xùn)練。這種訓(xùn)練會讓你的認知肌肉在數(shù)字時代反而更加強健。
參考資料:
研究警示:過度依賴AI或削弱人類批判性思維與獨立解決問題能力_TechWeb https://www.techweb.com.cn/it/2025-02-12/2956834.shtml
AI用“錯”了,人真的會變笨!沒騙你 https://mp.weixin.qq.com/s/yfSBBlxSkG4QWL1CRcqQpA
研究:長期使用AI可導(dǎo)致批判性思維減弱、創(chuàng)造力下降_環(huán)科頻道_財新網(wǎng) https://science.caixin.com/2025-07-04/102338069.html?originReferrer=caixinsearch_pc
文章用圖:圖蟲創(chuàng)意
本回完
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