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?
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。
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的方式是否合理。
事实上,文章的另一作者团队——来自澳大利亚南澳大学的教育学者——对这项研究也提出了重要提醒。他们认为,MIT团队的实验设计虽然细致,但第四轮实验人数有限,仅有18人完成,并不足以支持“大脑变懒、变笨的结论,可能是练得少的结果。
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、变笨,而是没有训练大脑去适应复杂任务。
我们其实早有类似的历史经验——比如计算器的出现。20世纪70年代,计算器走入课堂,许多老师也曾担忧,学生会不会因此不会心算?结果呢?学校并没有禁用计算器,而是提高了题目的复杂度。老师们不再要求学生用手算平方根,而是要他们利用工具解决复杂的物理建模与金融问题。学生不是更懒了,而是更强了。
所以,AI不是问题,关键是任务有没有变化,目标有没有升级,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时代的学习能力,并不只是写得快、搜得准,而是能判断哪些任务可以交给AI,哪些任务必须亲自完成。AI可以帮你查资料、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:
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[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.
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[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.
来源:科普中国
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