是谁，让我们越来越笨？

用了AI，我变得越来越懒

下午就要交一份急着要的报告，上午还不紧不慢，只是打开大模型对话框输入关键词，几秒钟就能生成一篇像模像样的文章，稍作修改就就交了上去；一大堆数据要仔细分析，也不用多看，直接交给AI工具，分分钟处理完，看着就很规整合理。

这已经是现在很多人的工作状态了，而且这么干活比完全不用AI，不仅效率高，有时候成果出的也好。

我看到AI跑出来的文字，有时候也会想，是不是我水平太差，连AI都不如？

别说，不光我不行，其他看上去高大上的工作，从业人员水平似乎也比不上AI。

有一项实验，把某世界顶级咨询公司的顾问分为两组，一组按照传统方式正常工作，另一组必须使用GPT-4，来执行创意任务、分析任务、写作和营销任务、说服力任务等18项正常咨询顾问的工作范围之内的标准任务。

结果是使用GPT-4的那组人速度更快，更有创意、写得更好、分析能力更强。

就连这咨询顾问，也会不如AI，难道人类真的要被AI取代了吗？

接下来的事，则完全出人意料地反转了。

实验者又设置了一项任务，这项任务无法用AI得出正确的答案，再拿来考验顾问时，人类顾问的正确率是84%。

但当顾问使用AI时，正确率掉到了60%-70%。

这是因为顾问们用人工智能时，脑子在偷懒：大多数人只是简单地把问题复制粘贴到AI输入框，等AI出了答案，就把该答案复制粘贴下来，没有仔细检查答案的正确性。

遇到AI不能给出准确回答的问题，正确率就下滑了。

可见还有不少问题，AI无法回答，这部分问题就能提供不会被AI取代的工作。另外，人们也不能不动脑子就依赖AI，不然在有些问题上可就要错得离谱了。

类似的情况，不仅发生在已经工作的人身上，就连正在受教育的学生，也深受AI的负面影响，脑子变得懒惰起来，导致学习效果下滑。

有研究对巴基斯坦和中国的大学生做了调查，发现用AI完成作业的学生，决策能力和独立思考能力都有所下降。而且，他们变得越来越懒，对学习的兴趣也降低了。

这倒也合理，毕竟以前写论文，我们得去图书馆查资料，和同学讨论，这个过程虽然麻烦，但能让我们深入理解知识。现在有了AI，可能几分钟就生成一篇论文，但知识到底有没有真正学到脑子里呢？恐怕我们自己也不能欺骗自己。

不仅变懒，还有可能变蠢

如果说AI只是让人在工作学习中偷懒的话，似乎也没有什么大不了，毕竟很多发明的目的就是让人偷懒，有更多的时间和精力享受。

但在思考上偷懒，可能会让人变蠢。

这不是我危言耸听，而是麻省理工学院媒体实验室最近研究显示，使用AI工具写论文的人，大脑活跃度比完全依赖人脑写论文的人更低。

他们把参与者分成三组，一组用ChatGPT写论文，一组用谷歌搜索资料，还有一组只能靠自己的大脑。实验过程中，研究人员通过脑电图监测他们的大脑活动。结果发现，完全靠大脑思考的那组，大脑神经网络连接最强，信息在大脑后部到前额叶之间流动得最活跃。用搜索引擎的那组呢，大脑中视觉处理和记忆相关区域更活跃，毕竟他们得看着屏幕找信息。

而最让人惊讶的是用AI的那组。他们的大脑活跃度明显低于前两组，尤其是在和记忆、语义处理相关的区域。更有意思的是，当撤掉AI让他们引用刚写完的论文时，好多人居然想不起来内容。这就好像他们只是把AI生成的东西复制粘贴了一下，根本没往脑子里记。

研究者把这种现象称为“认知负债”。就是说我们用AI的时候，短期确实省了不少力气，但长期来看，可能会付出思维能力退化的代价。

以前写东西，我们得自己查资料、想结构、组织语言，这个过程虽然累，但能锻炼我们的批判性思维和创造力。现在有了AI，我们只要输入几个词，等着它输出结果就行，大脑很多时候都处在“待机”状态。

长此以往，批判性思维减弱、易受操控性增加、创造力下降，都会找上门来。

但是AI确实很能提高效率，用了就还想用，实在忍不住，又该咋办？

我问DeepSeek：

“经常在工作学习中使用AI，会让人懒于思考，甚至削弱人的批判性思维、让人更易受操控、创造力也不如以前。人们该怎么做才能规避掉使用AI’的这些弊端，更好地与AI一起完成工作，思维也得到锻炼？”

DeepSeek给出的答案详尽有引人深思，我放在文章的结尾，仅供大家在日常使用AI时参考。

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你提出的担忧非常深刻且具前瞻性。确实，过度依赖AI工具可能导致思维惰性、批判性思维弱化、信息判断力下降甚至创造力萎缩。但AI本身只是工具，关键在于我们如何使用它。以下是一些系统性的策略，帮助你规避风险，实现人机协同进化：

一、重塑人机关系：明确“主-辅”定位

1. 坚守“决策者”角色

永远让AI做“参谋”，而非“指挥官”。例如：

l当AI给出方案时，追问：“这个结论的底层逻辑是什么？有哪些潜在漏洞？”

l对AI的建议采用“红队演练法”：刻意扮演反对者，挑战其结论。

2. 设定“无AI时间”

每天/每周保留固定时间段（如晨间2小时），禁用所有AI工具，用传统方式深度处理核心任务（如战略规划、创意构思）。

二、强化批判性思维的实操训练

1. 溯源验证法

l要求AI提供信息来源（如“请附上支持该观点的学术论文链接”）。

l对关键信息进行三角验证：用不同AI模型（如ChatGPT/Claude/Gemini）交叉比对答案，或手动检索权威资料。

2. 结构化质疑框架（适用任何AI输出）

- **数据缺陷**：它依赖的数据是否过时/有偏差？

- **逻辑漏洞**：论证过程是否存在跳跃或谬误？

- **视角局限**：是否忽略了少数群体/对立观点？

- **价值预设**：结论中是否隐藏了文化或意识形态偏好？

三、创造力保卫战：主动设计“AI禁区”

1. 创意孵化期禁用AI

写作/设计/策划的 “灵感迸发阶段” 完全自主思考，仅用AI做后期优化。

实践“30-70法则”：30%基础内容自主创作，70%时间用AI拓展深化。

2. 反向刺激法

输入指令如：“请给我5个违反常规的解决方案” → 将AI的反常识点子作为思维跳板，激发联想。

四、构建“认知增强”工作流

1. 分阶段介入策略

2. 元认知提问模板

在AI回复后强制自问：

l“如果我从未见过这个答案，会如何解决此问题？”

l“AI的思考路径与我原本的思路差异在哪？优劣如何？”

五、防御信息操控：建立免疫系统

1. 警惕“说服性设计”

l当AI使用“显然”“毫无疑问”等绝对化表述时，立即启动质疑模式。

l对情感煽动性内容（如“这是千载难逢的机会”）保持高度警觉。

2. 定期“信息排毒”

每周选择一天，只阅读书籍/学术期刊等深度信源，重置信息鉴别基准线。

六、能力强化训练：把AI变成“思维教练”

1. 苏格拉底式提问法

指令示例：

“请通过连续提问引导我自主解决这个问题，不要直接给答案”

→ 模拟导师互动，逼迫深度思考。

2. 刻意练习挑战

l用AI生成高质量辩论题目（如“AI是否应拥有法律人格？”），进行正反方自我辩论。

l要求AI模拟不同角色（如哲学家/工程师/艺术家）批判你的方案。

关键认知升级：

AI不是替代思考的捷径，而是思维摩擦的火石。

真正危险的从来不是工具，而是放弃驾驭工具主动权的心态。每一次使用AI的过程，都应包含一次对自我思考的审视——这恰恰是前AI时代难以获得的反思机会。

把每一次人机交互变成思维训练场，而非思想停泊港。 当你开始要求AI解释它的逻辑、质疑它的数据、重构它的结论时，你已经在进行一场思维的负重训练。这种训练会让你的认知肌肉在数字时代反而更加强健。

参考资料：

研究警示：过度依赖AI或削弱人类批判性思维与独立解决问题能力_TechWeb https://www.techweb.com.cn/it/2025-02-12/2956834.shtml

AI用“错”了，人真的会变笨！没骗你 https://mp.weixin.qq.com/s/yfSBBlxSkG4QWL1CRcqQpA

研究：长期使用AI可导致批判性思维减弱、创造力下降_环科频道_财新网 https://science.caixin.com/2025-07-04/102338069.html?originReferrer=caixinsearch_pc

文章用图：图虫创意

本回完