人工智能正在损害你的思考能力吗?

如何重新掌控你的大脑

    • 如果你处理每项任务的第一个本能是让人工智能工具给你一个起点,那么你就跳过了思考中最关键的部分。
    • 如果你处理每项任务的第一个本能是让人工智能工具给你一个起点,那么你就跳过了思考中最关键的部分。 图片来源:UNSPLASH

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    Published Sat, Jan 24, 2026 · 06:45 AM

    本文由AI辅助翻译

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    英国警长 Craig Guildford 的离职事件,为我们这些在工作和个人生活中使用人工智能 (AI) 工具的人敲响了警钟。此前,他所在的警察部队在一项备受争议的决定中,使用了由AI生成的错误证据,禁止以色列球迷观看一场足球比赛,此事曝光后,他失去了内政大臣的信任。

    这是一个尤为恶劣的例子,但许多人可能正在成为同一现象的受害者——将思考的“挣扎”过程外包给AI。

    作为一名研究新技术如何重塑社会和人类体验的专家,我观察到一个日益普遍的现象,我和其他研究人员将其称为“认知萎缩”。

    从本质上讲,AI正在取代许多人自己不愿去做的任务——思考、写作、创造和分析。但是,当我们不使用这些技能时,它们就可能会退化。

    我们还可能犯下非常、非常严重的错误。生成式AI的工作原理是通过其在海量数据上训练出的模式来预测可能的词语。当你让它写一封电子邮件或提供建议时,它的回答听起来合乎逻辑,但它并不理解或知道什么是真实的。

    有无数的坊间例子表明,人们感觉使用AI正在让他们变得“懒惰”或“愚蠢”。最近一项研究发现,大学生使用生成式AI的驱动因素是更重的工作量和时间压力,而更多地使用AI与拖延症加剧、记忆力减退以及学业成绩下降有关。

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    滥用生成式AI工具(例如,在考试中作弊)可能会损害批判性思维、创造力和道德决策等技能。

    识别认知萎缩

    你可能会在自己的生活中观察到这种情况的发生。一个迹象可能是,你已经不再为一项任务创建未经修饰的初稿。就在不久前,你可能还会从一份粗略的草稿开始——一个在白板、记事本或餐巾纸背面进行的、略显杂乱的人类头脑风暴过程。

    现在,你可能对“提示-接受”式的反应感到更自在:即请求并接受解决方案,而不是试图梳理出自己的想法并解决问题。

    如果你处理每项任务的第一个本能是让人工智能工具给你一个起点,那么你就跳过了思考中最关键的部分。这部分是构建结构、逻辑和激发新想法的“重活”,也是最能让我们感到兴奋的环节。

    认知萎缩的另一个迹象是你的挫折阈值降低。如果你发现经过短短60秒的脑力劳动后,就忍不住想看看AI会提出什么建议,那么你对模糊性、些许自我怀疑和挫折的忍耐力可能已经受损。不耐烦会挤压发散性思维(即产生多种独特解决方案的能力)所需的认知空间。

    你是否发现自己不假思索地接受AI生成的输出,而不去质疑其有效性?或者,你是否发现自己在没有咨询AI搜索的情况下,无法相信自己的直觉?这可能是一个迹象,表明你正在从一个决策者转变为一个决策批准者,或者更糟,成为自己思维过程中的被动乘客。

    夺回你的思考力

    你该如何对抗这种认知萎缩?目标不一定是完全停止使用AI,而是要走向负责任的自主——重新获得为自己思考和做决策的能力,而不是盲目地将判断力外包给AI系统。

    这需要在你的日常生活中重新建立一些“战略性摩擦”。这意味着要拥抱不确定性,并从思考过程中学习,即使偶尔会出错。以下是一些你可以尝试的实用方法:

    • 30分钟法则

    在你打开任何AI界面之前,尝试投入30分钟进行深度思考。用笔和纸。选定你的主题或任务,然后梳理出问题、潜在的解决方案、风险以及利益相关者。例如,在要求AI工具起草营销策略之前,先自行规划出你的目标受众,尝试识别潜在的道德或声誉风险,并勾勒出一些初步想法。

    通过自己完成最初的认知工作,你很可能会对自己的产出产生更强的主人翁意识。如果你最终还是使用了AI,那就用它来完善你的想法,而不是取代它们。

    • 保持怀疑

    一个最令人担忧的问题是,人们将AI当作神谕,并对其输出深信不疑。相反,你应该把它当作一个极不可靠的同事,他可能知道正确答案,但也时常会产生“幻觉”。

    给自己设定一个任务:找出AI输出的三个具体错误,或者打破它的逻辑。告诉自己你可以做得更好。这会迫使你的大脑从“消费模式”切换回“创造者和编辑者模式”,从而保持你批判能力的敏锐。

    • 创造思考空间

    在你的个人或职业生活中,确定一项你喜欢做的核心任务,并承诺完全在没有AI协助的情况下完成它。这些“思考空间”有助于你的大脑保持从零开始应对复杂和开放式挑战的能力。

    当你重拾信心后,可以尝试扩展到其他任务。如果你在工作中领导一个团队,要允许员工有时间以这种方式慢慢思考,让他们不受追求更高产出的压力影响。

    • 衡量你的“习惯回报率”

    思考一下“习惯回报率”——即通过持续实践微小而积极的日常习惯所获得的长期益处,例如改善健康或提升幸福感。问问自己:这个AI工具是让我变得更聪明,还是仅仅更快?更快就一定更好吗?对谁更好?

    如果一个工具能帮助你注意到以前没有看到的东西,它可能是在增强而非取代你的思考。然而,如果它只是取代了你过去拥有并且做得很好的技能,那么它就是一种“萎缩剂”。如果你在“外包”一项能力的同时没有换来新的能力,那你可能就是在向算法让步。 THE CONVERSATION

    本文作者是戈尔韦大学商业信息系统副教授

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