MIT证明ChatGPT会让你变笨

在效率至上的世界中，大型语言模型（LLM）如OpenAI的ChatGPT承诺速度、清晰度和无尽的灵感。

我之前曾写过关于人工智能时代职业无关性的风险（我会在本文末尾附上该链接）。
但当我们急于将生成式AI融入生产力的各个方面时，一个新的——也许更危险的——成本正在出现：认知债务。

你可能已经看到到处都有关于MIT媒体实验室的一项新研究的帖子，标题为《Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Tasks》。今天，我将为你详细解读。

这项研究从神经科学的角度严谨地审视了在常见的认知任务——写作文时使用AI工具如何随着时间推移影响我们的心理表现。

这些发现对任何使用AI的人都具有相关性，他们希望保护自己的认知健康并建立长期、富有成效的生活。但如果你是企业家、教育者、领导者，甚至学生，其影响尤其关键。

1、研究：人类 vs. AI vs. 搜索引擎

研究人员将54名大学生和专业人士分配到三个组：

LLM组 — 仅使用ChatGPT（GPT-4o）撰写论文。
搜索引擎组 — 使用Google但不使用LLM。
大脑组 — 没有外部帮助撰写论文。

每位参与者完成了三次写作任务。在一次意外的第四次任务中，各组进行了轮换：使用ChatGPT的用户需要不借助帮助写作，而原本只靠大脑的参与者现在开始使用AI。

虽然这个设置听起来很简单，但测量指标却很前沿。研究人员使用EEG（脑电图）头戴设备测量实时脑活动，绘制出α、β、θ和δ频率带之间的连通性。论文还由人类教师和AI代理评分，并在每次任务后对参与者进行访谈。

2、应该引起你警觉的关键发现

2.1 大脑活动随着AI使用而减少

EEG扫描显示，使用AI的参与者出现了持续的神经连通性下降。只靠大脑的参与者在负责注意力、记忆和战略整合的关键区域表现出最强的激活。

“大脑连通性随着外部支持的增加而系统性地降低：只靠大脑的小组表现出最强、最广泛的网络，搜索引擎组显示出中间程度的参与，而LLM辅助则引发了最弱的整体耦合。”
— MIT媒体实验室（2025年），第2页。

LLM组的整体耦合最弱，表明深度思考和解决问题的努力最少。更有趣的是：那些在第四次会话中从AI转为只靠大脑写作的参与者显示出残留的低激活状态，这表明反复使用AI可能会改变我们处理思考本身的方式。

2.2 低所有权，弱记忆

在任务后的采访中，参与者被要求引用他们的论文。

结果令人震惊：

83%的ChatGPT用户无法回忆起自己论文中的任何一句话。
只靠大脑组和搜索引擎组的回忆准确率超过80%。

同样，当被问及是否对自己的作品有一种归属感时，LLM用户报告说与写作的联系较低，即使他们的作品结构良好且得分很高。

这表明不仅记忆编码降低，而且还有更深层次的心理疏离感，这对教育工作者和企业家设计AI写作工具至关重要。

2.3 高分，低深度

讽刺的是，用ChatGPT写的论文通常根据人类和AI评估者的标准得分都很高。但语言分析（NER、n-grams、主题建模）显示，这些论文是同质化的，主题变化较少，并倾向于重复ChatGPT典型的措辞。

简而言之，高分掩盖了一个危险的趋势：创造性距离、原创性和批判性综合能力的减少。

2.4 认知负荷转移，而非减少

虽然AI用户经历了较少的认知负担，但这并不总是有益的。研究证实了认知负荷的转移：从批判性思维转向复制编辑或被动监督。

参与者变成了策展人而不是创造者。这种转变看似高效，但对于长期技能发展来说是一个危险信号，特别是在教育或领导力环境中。

3、对你有什么影响

那么，为什么这对创始人、领导者、企业家、产品设计师和风险投资家来说很重要？

短期生产力，长期负债

AI提高了短期产出——但可能损害长期能力。优先效率而不促进认知参与的工具可能会导致用户过度依赖它们。这对于面向教育、写作、研究或战略规划的平台来说尤其危险。

认知卸载 = 战略风险

将所有合成、构想和表达委托给AI工具会形成所谓的“认知卸载”模式。如果这种模式成为习惯，用户可能会失去战略思维能力——这正是企业家、分析师和高管所擅长的技能。

设计混合认知

鼓励主动参与而不是被动接受的AI产品将随着时间的推移表现更好。考虑嵌入以下机制：

反思提示
生成前的结构化输入
迭代反馈循环

这些设计策略促进神经参与并保持用户自主性。

超越准确性衡量成功

如果一个工具输出语法正确、事实准确的文本，但禁用了用户的记忆和批判性思维，它不一定创造价值。数据驱动的工具必须包括以下指标：

参与度
留存率
用户自主性
长期记忆

4、对创始人和投资者的建议

如果你正在构建或资助LLM领域，这里是你的路线图：

1. 构建邀请思考而非取代思考的工具。 创建鼓励想法生成、综合和挑战的提示和工作流程。

2. 将认知指标视为核心KPI。 借鉴神经科学和心理学来衡量真正的用户学习和参与度。

3. 支持纵向结果。 在教育中，不要只衡量考试成绩——跟踪留存率。在企业中，评估战略清晰度，而不仅仅是内容生产。

4. 透明地说明权衡。 帮助用户理解依赖AI时获得和失去的东西。这有助于建立信任，并在拥挤的市场中脱颖而出。

5、最后的思考

MIT的研究是一个警钟。它表明， 大脑不仅仅外包任务：当AI成为思考的默认工具时，它会适应，通常通过下调关键认知过程。虽然生成式AI是一个强大的加速器，但它不是深度思考、记忆编码或战略推理的替代品。

因此，企业家必须不仅为AI能做什么而构建，还要为人类不应失去什么而构建，因为最终，组织中最宝贵的资产不仅仅是智力：而是持续思考、适应和决策的能力。

“总之，我们已经证明，尽管使用LLM可以提高任务效率和表面表现，但可能会以牺牲更深层次的认知参与、记忆编码和感知所有权为代价。”
— MIT媒体实验室（2025年），第142页。

从个人层面来看，认知卸载可能有长期后果。反复使用与记忆、注意力和执行功能相关的脑网络可能导致认知韧性逐渐下降，随着时间的推移，可能增加患神经退行性疾病的风险，正如其他形式的持续精神不活跃所观察到的那样。

换句话说，利用人工智能作为工具，但 请记住，保持大脑健康和大脑寿命需要持续使用自己的认知能力。AI应该增强，而不是取代你的思考。

这篇帖子只是触及了表面。如果你有时间，我强烈推荐阅读完整的MIT研究；它非常值得。

原文链接：MIT Proves ChatGPT Makes You Dumb

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