ChatGPT用多了，人会“降智”？！MIT放出206页研究实证！

最新推荐文章于 2025-06-20 21:43:06 发布

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#chatgpt #人工智能

整理 | 苏宓

出品 | 优快云（ID：优快云news）

在 AI 时代，“遇事不决，问问 ChatGPT”已经成了不少人的日常操作。无论写文章、敲代码还是寻找灵感，ChatGPT 就像是个万能的小助手，随叫随到、乐此不疲。

但就在最近，麻省理工学院（MIT）媒体实验室发布的一份长达 205 页的研究报告突然“泼了一盆冷水”，由此在科技圈引发了不小的震动——研究人员用实验证明，过度依赖 ChatGPT，可能会让你的批判性思维能力、记忆力，甚至原本的“自己想东西”的能力大打折扣。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2506.08872v1

换句话来讲，ChatGPT 用太多，可能会让我们的大脑变“笨”！此结论一出，不少人觉得手中的 ChatGPT 瞬间“不香了”。

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分为三组的研究

根据论文，MIT 媒体实验室研究人员招募了 54 名年龄在 18 至 39 岁之间的波士顿地区受试者，将他们分为三组：

LLM 组：使用 OpenAI 的 ChatGPT；
搜索引擎组：使用 Google 搜索引擎；
纯脑力组：完全不借助任何工具；

并要求这三组的参与者来完成多篇 SAT（以笔试形式进行的高中毕业生学术能力水平考试）写作。

其中，每个人佩戴了脑电图（EEG）头戴设备，先是要完成三轮写作任务。然而，在第四轮时，实验玩起了“互换”：让原本用 ChatGPT 的人换成“只靠大脑”来写作，而一直靠自己写的那组，则可以开始使用 ChatGPT。这被研究人员称为“LLM-to-Brain”和“Brain-to-LLM”，参与最后这一轮的实验者共有 18 人。

为了进一步了解 AI 对大脑的影响，研究团队还用 EEG（脑电图）监测了参与者在 32 个脑区的活动。

虽然这项研究尚未经过同行评审，样本数量也不大，但其主要作者、MIT 媒体实验室研究员 Nataliya Kosmyna 仍然决定提前公开这项研究成果，以此希望能够引发更多社会关注。

她担心，随着人们越来越依赖大语言模型（LLM）获取“即时便利”，大脑长期发展的代价可能被忽视。

“我之所以不等完整评审就发布，是因为我担心六到八个月后，某个政策制定者可能会提出‘给幼儿园配上 GPT’这样的建议。”Kosmyna 表示，“那将是极其有害的，尤其对发育中的大脑。”

ChatGPT 用得越多，人越“懒”

事实上，这几年随着生成式 AI 的爆火，如果说很多工作者担心它会取代自己现有的工作，那么很多高校老师就在担心 ChatGPT 之类的工具会让他们的学生“变懒”

事实上，这几年随着生成式 AI 的爆火，如果说很多打工人担心它会取代自己现有的工作，那么很多高校老师就在担心——ChatGPT 这类工具会不会让学生越来越“变懒”？

以前写论文、做报告，学生多少还要查点资料、动点脑筋。现在有了 AI，一句提示词丢进去，几秒钟就能得到一篇看上去还挺像那么回事的文章。省时、省力、省脑子，连“假装努力”的环节都省了。

老师们常说，现在的作业像是“GPT 写给老师看的”，学生自己反倒像“过手”了一遍就交了事。很多学生写的论文格式工整、语法精准，但看不到自己的思考痕迹。甚至有老师说，一些内容读起来就像是不同学生给同一个 AI 下了差不多的 prompt，然后输出的几个“平替版本”。

这也是 MIT 媒体实验室研究者 Kosmyna 颇为担心的问题。于是，她与团队设计了本次实验，要求参与者每次基于 SAT 的写作题目（例如关于慈善伦理、多选项困境等）撰写 20 分钟短文。

从论文的研究结果来看：

其中，脑电图（EEG）分析显示，不同组的参与者在大脑连接模式上有明显区别，而且“外部帮助越多，大脑的连接强度就越低”。换句话说，使用搜索引擎的那组大脑活跃度比完全独立写作的少，而用 ChatGPT 的那组——大脑最“省电”，活动最弱。

此外，研究人员还用了一种叫做“动态定向传递函数”（dDTF）的方法来测量参与者的“认知负荷”，也就是大脑处理信息时的工作强度。这个方法可以分析大脑不同区域之间的信息流动情况，包括流动的强度和方向。

MIT 研究团队表示，这种测量方式可以很好地反映大脑的“执行能力、理解能力和注意力控制”。

研究人员指出，相比于“全靠自己动脑”的基准组，使用搜索引擎的那组参与者大脑的 dDTF 连接强度下降了 34% 到 48%；而使用大语言模型（LLM）的那组，下降幅度更大，最多达到了 55%。

整体而言，使用 ChatGPT 的那组人所写的内容高度相似，缺乏独立思考，几乎都是些“千篇一律”的句式和表达。

脑电图结果也印证了这一点：他们的大脑在执行控制和注意力方面的参与度较低。到第三次写作时，这组许多人已经直接将题目输入 ChatGPT，然后简单改几句就交稿了。

“几乎就是在说，‘把文章给我吧，润色下这句就好，我搞定了’。”Kosmyna 说。

相比之下，“只用大脑”的那组人在 alpha、theta 和 delta 波段上的脑连接最强，而这些频段正与创造力、记忆负载和语义处理密切相关。研究人员发现，这组参与者更投入、更好奇，对自己写的内容也更满意、认同感更强。

使用 Google 搜索的那组也表现不错。他们在写作时的大脑活跃度高，满意度也很强。这一差异值得注意——因为如今很多人已不再用搜索引擎，而是直接在 AI 聊天机器人中查找信息。

写完三篇后，互换工具继续写

完成三篇文章后，研究人员让所有受试者再重写一篇之前写过的题目，但这次工具反过来，正如上文提到的：让原来用 ChatGPT 的人必须自己写，而原本只能自己写的那组可以用 ChatGPT 辅助。

结果显示，ChatGPT 组的成员几乎记不得自己写过什么，他们的 alpha 和 theta 波段活动较弱，意味着他们大脑绕过了“深层记忆”这一过程。

“你可以说，他们完成了任务，也很高效方便，”Kosmyna 说，“但从我们测到的信号来看，这个过程根本没能整合进他们的大脑记忆网络。”

而原先“纯靠脑力”组在这次重写中表现反而更好。他们的大脑连接性在所有频段上都有明显提升。

更广泛的影响：不仅是学生，还有程序员

据外媒报道，Kosmyna 透露，她的团队已经提交了期刊评审，但不打算等待通常长达八个月的审核周期，因为她认为这件事已经迫在眉睫。

“关于如何使用这些工具的教育，以及让大家意识到‘大脑需要更类比式的发展’，这都是非常关键的。”她说，“我们需要配套的立法监管，更重要的是，在推广这些工具之前，必须先做系统测试。”

目前，Kosmyna 和她的团队也在做另一份类似研究，研究程序员在写代码时使用 AI 工具对大脑活动的影响——“而结果甚至更糟糕。”她说。这项研究或将对那些计划用 AI 替代初级程序员的公司产生深远影响。即便效率有所提升，依赖 AI 的趋势可能会让剩下的人也变得缺乏批判性思维、创造力和解决问题的能力。

ChatGPT 的两面性

随着这份研究报告的被更多的人关注，众人对此看法不一。

有网友认为，“我觉得这完全取决于你如何使用它。把它当作一个橡皮鸭来讨论想法吗？我不认为我的脑活动会因此降低。用它来生成样板代码吗？我很高兴我的脑活动因此降低了。”

还有网友表示，“尽管我完全同意那些依赖 LLM 写论文的学生在这个过程中（按定义）学不到什么东西，但脑电图（EEG）的相关性其实很有限。它是一种非常模糊的测量方式，与具体的心理过程之间只有极其松散的关联。要更可靠地衡量学习效果，或许可以指定一个主题，接受学生交来的论文，然后通过口头问答的方式深入提问（这在过去被称为“答辩”）。”

对此，你怎么看？

参考：

https://time.com/7295195/ai-chatgpt-google-learning-school/

https://arxiv.org/pdf/2506.08872v1

https://news.ycombinator.com/item?id=44317709

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