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李凯尔曾随母亲于2018年回到深圳寻亲图/大锤李凯尔Anderson微博

有没有发现,自从 AI 成了你的 " 智力外挂 ",大脑好像开始偷偷摸鱼了?好用是真好用,但是一昧地迷信 AI 给出的东西,就有点不太对劲了——小心呐,过于依赖 AI,是会让大脑变蠢的。微软研究院联手剑桥大学,针对 AI 对批判性思维的影响做了一个深入研究,发现过于相信生成式工具,会减少对自己批判性思维的使用。对 AI,别太信了这一次微软把研究范围聚焦到了生成式 AI 和知识工作者身上,也就是经常用大模型工具做案头工作的一群人。一共 319 名知识工作者,这些参与者每周至少用到一次 AI 工具,包括 ChatGPT、微软的 Copliot 和 Google 的 Gemini,总用例多达到 936 个。现在的 GenAI 工具尤其擅长文书类任务,研究人员把这种任务分成了三大类、九小类:这个分类基本覆盖了大多数场景,从润色邮件、总结内容、提取要点、精准查询 …… 这些就是我用 AI 常做的事啊。平心而论,用 AI 本来就是为了提高效率,减少花在 " 脏活儿 " 上的时间,这无可厚非。比如有一位程序员,会用 Claude 帮忙写代码;一位外汇交易员,用 ChatGPT 生成交易策略;还有一位老师,会用 Dall-E 生成学校洗手教程的图片。这样一来,用户自己需要做的工作,就从曾经的 " 零帧起手 ",转变成 " 监督学习 "。AI 负责出东西,用户来挑毛病、提意见,一轮两轮 N 轮的修改,直到满意为止。这样的过程不是挺有效率的,怎么会让大脑退化呢?这些事务型的任务 AI 完成起来又快又好,也就容易让人 " 掉以轻心 "。除非是真的出现了特别离谱的结果,不然很多人都会放心把事情交给 AI。而正是这种对 AI 的信任、对自己所选中的 " 虚拟工作伙伴 " 的认可,会让用户不愿意反思和复盘自己在工具上的使用——也很好理解,谁会轻易质疑自己的经验呢?于是研究人员提出了这样一个问题:在与 AI 合作完成任务的过程中,你会调用自己的批判性思维吗?这里所谓的 " 批判性 " 来源于英文的 "critical thinking",是对可用事实、证据、观察和论据进行分析的过程。在这个研究里," 批判性 " 在这里,并非单纯地指给成品挑毛病,而是有更确切的定义:1. 能够审视自己的需求和意图,从而确定需要 AI 参与的地方 2. 能在心中设定明确的目标 3. 通过主观标准验证信息、验收质量这三点对应了三种批判性思维里的核心构件:意识、动机和能力。当没有意识、没有动机、还缺乏能力的时候,依赖 AI 无异于让自己的认知思维进一步退化。而这次研究最重要的发现,是那个影响调用批判性思维的决定因素:不是任务类型,也不是模型的强大程度,而是人对 AI 有多 " 信 "。在强大的模型面前,每一个人都会产生自我怀疑——懂得不如它多,反应不如它快。有了 DeepSeek R1 这样的天才型选手之后,更是怀疑自己的深度思考能力也不及 AI 了。出于对 AI 的认可,自然也就把重要的事交出去,不再过问。怎么避免退化?从自信开始依赖工具会让人变蠢,类似的说法很常见了,不是一天两天。最著名的研究,要数针对出租车司机习惯用导航之后,大脑内海马体的变化。上个世纪 60 年代时,人们就发现海马与空间记忆密切相关。英国神经学家对伦敦的出租车司机进行了研究,发现接受培训期间,新手司机熟悉了伦敦的空间,他们的海马体明显变大。相比之下退休的司机,海马体则是在变小。后来,又有学者直接找普通人做实验,发现在使用 GPS 时行走时,海马体不会处于活跃状态。只有自己思考路线该怎么走时,海马体才会被激活。必须指出的是,出租车司机因为工作经验,海马体本身就异于常人,即便退化也只是回到普通人的均值,并不是恶性的萎缩、损伤。这两个研究更多是在指出了锻炼大脑的必要性。这是一个恶性循环:越相信工具,就会越少调用自己的判断和认知。随着认知的退化,逐渐不具备找到错漏的能力了,只能越来越相信工具。不过,这并不意味着要从此跟 AI 工具一刀两断,没必要。在工具越来越普及的现在,也不可能完全对 AI 避之不及。回到刚才的 " 意识 "" 动机 " 和 " 能力 " 方面,只要建立不能尽信 AI 的意识,不过分放手。"3R 原则 " 是一个值得尝试的日常小练习:Reverse 逆向训练:每周完成一次 "0 生成纯天然 " 的基础任务。比如对长文章的提炼摘要、读书总结、播客总结,哪怕 AI 完成得更好,也坚持自己做一遍。可以把自己成果和 AI 的版本进行对照,这样可以观察自己的思路是否需要增补,以及 AI 容易在哪些地方出现幻觉。Reconstruct 重构输出:将 AI 生成的内容重新解构。用工具生成思维导图是一个常见的用法,但是思维导图是被高度提炼之后的内容,许多信息被 " 折叠 " 了。正是这些被折叠的部分,影响了认知能力的锻炼。Reconstruct 的要点在于反过来拆解 AI 的长篇大论,建立独一无二的思维导图。" 变蠢 " 可能是一个略带简单粗暴的说法,但这背后隐藏着一个朴素的道理:用进废退。批判性思维的减少,和对人工智能的信任有所相关,那么提高批判性思维,不如就从更相信自己开始。

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编辑:刘宝瑞

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发布于:绥江县

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