ChatGPT用多了会变傻？MIT实锤了

AI 时代，大脑危机悄然降临？

在科技飞速发展的今天，AI 工具已经深入到我们生活的方方面面。你是否有过这样的经历：日常出行，我们越来越依赖谷歌地图这类导航工具，输入目的地，便能轻松规划路线，避开拥堵；而写作时，AI 写作工具也能迅速生成一篇看似不错的文章。然而，你可曾想过，这些便利的 AI 工具，正在悄悄改变我们的大脑？

MIT 研究：AI 如何 “偷走” 大脑活力

为了深入探究 AI 对大脑的影响，MIT 的研究团队展开了一场精心设计的实验。他们招募了 54 名大学生，这些充满活力与创造力的年轻人，成为了这场科研探索的重要参与者。研究人员将他们随机平均分成三组，每一组都肩负着不同的使命 ，分别代表了不同的信息获取与处理方式。

LLM 组的参与者只能将 OpenAI GPT-4o 作为唯一的信息来源，他们在写作时，完全依赖这个强大的 AI 工具；搜索引擎组则可以使用谷歌浏览器来辅助自己的思考，但明确禁止使用 LLM 来增强答案，这就要求他们在海量的网络信息中自行筛选和整合；而纯大脑组的挑战最大，他们不仅要禁用 LLM，还要杜绝任何在线网站的帮助，仅凭自身知识和思考来完成写作任务，这无疑是对他们知识储备和思维能力的一次严峻考验。

在为期数周的实验中，参与者需要全部参加前三轮实验，每一轮，研究人员都会提供 3 个 SAT 议论文题目，这些题目涵盖了社会、文化、科技等多个领域，旨在考察参与者的批判性思维和分析能力。参与者可以根据自己的兴趣和知识储备，自行选择其一，并在 20 分钟的规定时间内完成书写。这 20 分钟，对于他们来说，既是思维的较量，也是时间的赛跑。

在参与者奋笔疾书的过程中，团队会使用脑电图 （EEG）设备实时记录他们的大脑活动。这些设备就像大脑的 “记录仪”，能够精准地捕捉到大脑神经元的每一次放电，评估他们的认知参与度和认知负荷，深入了解论文撰写任务期间的神经激活情况。同时，研究人员还利用自然语言处理 （NLP）技术，对参与者的语言特征进行分析，从命名实体到词汇搭配，不放过任何一个细节，以此来揭示他们思维的脉络和深度。此外，为了更全面地了解参与者的思考过程和感受，研究团队还会对每位参与者进行访谈，倾听他们内心的声音。最后，在人类教师和一个专门构建的 AI 评委的协助下，完成对论文质量的评分，这种多元的评价方式，确保了实验结果的科学性和公正性。

实验结果惊人：大脑的 “退化” 真相

经过数周紧张而严谨的实验，研究团队终于从海量的数据中，梳理出了令人震惊的结果，这些结果就像一把把钥匙，逐渐打开了 AI 影响大脑的神秘大门。

（一）大脑活动的显著差异

实验结果显示，在大脑活动方面，三组参与者呈现出了截然不同的状态。纯大脑组在写作时，大脑各频段的神经连接最强，就像一张紧密交织的大网，各个神经元之间高效地传递着信息。这是因为他们在写作过程中，需要从自己的记忆深处挖掘素材，精心规划文章结构，发挥创造性思维来组织语言、阐述观点，每一个环节都需要大脑的全力投入，因此认知负荷最高，深度思考也更充分。

而使用 LLM 的参与者则完全是另一番景象，他们的神经连接最弱，大脑就像一个处于半休眠状态的机器，自主思考大幅度减少。当他们面对写作题目时，只需将问题输入到 GPT-4o 中，AI 便会迅速给出答案，他们几乎不需要自己去思考和探索，这种便捷的方式让大脑变得越来越 “懒惰”。

使用搜索引擎的参与者则介于两者之间，他们在写作时，需要自行在搜索引擎上输入关键词，筛选搜索结果，然后将不同来源的信息进行整合。这个过程虽然借助了外部工具，但仍需要一定的思考和判断，因此他们的视觉皮层活动更多，大脑处于一种相对活跃的中间状态。

（二）论文质量与记忆的分化

在论文质量上，三组也展现出了各自的特点。LLM 组的论文结构紧密规范，语法错误极少，这得益于 AI 强大的语言处理能力，它能够按照一定的逻辑和语言规则，快速生成一篇结构清晰的文章。然而，这种文章往往内容同质化高，缺乏独特的见解和深度的思考，就像流水线上生产出来的产品，千篇一律。

纯大脑组的论文则体现出了更独特的风格，每一篇文章都融入了作者的个人经验、情感和思考，字里行间充满了个性和生命力。虽然在结构和语法上可能不如 LLM 组那么完美，但却能让人感受到作者真实的想法和独特的视角。

使用谷歌搜索的参与者，他们的论文质量保持中等水平，但容易受到搜索排名的偏见影响。如果搜索结果的前几条信息存在片面或错误的观点，他们可能会在不经意间受到误导，从而影响论文的质量和观点的准确性。

在记忆方面，过度依赖 LLM 的参与者表现出了明显的劣势。高达 83.3% 的参与者都没能准确记住自己论文的内容，更无法提供正确的引用，这表明他们在写作过程中，对信息的记忆编码较浅，仅仅是将 AI 生成的内容复制粘贴到自己的论文中，并没有真正理解和消化。

而纯靠自己写的参与者对内容记忆则深刻得多，只有 11.1% 的参与者遇到记忆困难。他们在写作过程中，通过自己的思考和探索，将知识深深地烙印在了脑海中，虽然写作耗时更长，但却收获了更扎实的知识和更深刻的记忆。

（三）认知惯性的有力证明

为了进一步探究 AI 对大脑的长期影响，研究团队在第四轮实验中，选取了 18 名参与者，将他们原来的组别进行互换。原本使用 LLM 的参与者，现在需要改用纯大脑写作；而原本依靠自己完成写作的参与者，则开始使用 LLM。

实验发现，原本使用 LLM 的参与者在不使用工具的情况下，大脑神经连接仍然弱于原大脑组，且引用能力较差。这就像是习惯了坐电梯的人，突然要爬楼梯，会感到无比吃力。他们已经习惯了依赖 AI 的帮助，大脑在一定程度上已经形成了对工具的依赖，即使不再使用工具，这种依赖所造成的认知惯性依然存在，影响着他们的思维和行为。

而原本依靠自己完成的参与者在第四轮使用 LLM 时，大脑活动反而增强，表现出更高的记忆召回能力，并重新激活了大脑神经网络中的核心节点，如枕顶叶和前额叶节点。这是因为他们在使用 LLM 的过程中，并没有完全依赖它，而是同时整合工具建议和自主思考，将 AI 作为一个辅助工具，而不是思考的替代品，因此能够更好地发挥自己的大脑潜能。

AI 写作，是便利还是陷阱？

从 MIT 的研究结果不难看出，AI 写作工具就像是一把双刃剑，在带来便利的同时，也隐藏着巨大的陷阱。从神经认知层面来看，当我们使用 LLM 时，大脑的神经连接会减弱，这就好比是高速公路上的车辆减少了，信息传递的效率也随之降低。大脑不再像以往那样，积极地去检索记忆、构思内容，而是依赖 AI 提供的现成答案，长期如此，大脑的 “思考肌肉” 就会逐渐萎缩，认知参与度大幅降低。

在语言层面，AI 生成的内容虽然语法正确、结构严谨，但却缺乏个性和深度，容易造成内容的同质化。当我们过度依赖这些内容时，自己的语言表达能力和思维独特性也会受到抑制，就像被戴上了一副枷锁，无法自由地表达自己的想法。

从行为层面来说，过度依赖 LLM 会改变我们的行为模式，使我们逐渐失去独立思考和解决问题的能力。我们不再愿意花费时间和精力去深入思考一个问题，而是满足于 AI 给出的表面答案，这在长远来看，会严重影响我们的学习和工作能力。

如何与 AI 和谐共处？

既然 AI 对大脑的影响如此显著，那么我们该如何在享受 AI 带来的便利的同时，避免陷入 “认知萎缩” 的困境呢？其实，关键在于找到人与 AI 之间的平衡，让 AI 成为我们提升能力的助力，而不是替代我们思考的工具。

在学习和工作中，我们可以将 AI 用于语法检查、润色或初步资料搜集。比如，当我们写完一篇文章后，利用 AI 工具检查语法错误和拼写错误，能让文章更加准确无误；在进行学术研究时，借助 AI 搜索相关文献，快速获取大量信息，为研究提供丰富的素材。但在使用这些功能时，我们必须保持清醒的头脑，不能盲目接受 AI 给出的所有建议，而是要经过自己的思考和判断，融入自己的见解，对内容进行深入的理解和消化。

就像中国传媒大学网络与新媒体专业学生白宇琦，她在写关于新媒体使用现状的调研报告时，利用 AI 写作功能输入关键词和初步构想，获取了一系列写作建议。这些建议打开了她的思路，但她并没有直接照搬，而是在此基础上进行深度思考，最终形成了自己独特的观点和见解 。还有中国社会科学院大学新闻传播学院的学生王小伟，他使用 AI 搜索检索文献资料、翻译内容，还利用 AI 总结功能初步整理文献综述，将节省下来的时间和精力用于思考独创性观点，最终顺利完成了结课论文。他们的成功案例告诉我们，合理利用 AI，能够在提升效率的同时，锻炼自己的思维能力，实现人与 AI 的和谐共处