文 | 腦極體

最近，MIT 一份關于 " 使用 ChatGPT 是導致認知債務累積 " 的研究報告引發了不小的爭議。

不少媒體報道，216 頁的研究報告直指使用 AI 可能讓大腦降智。"ChatGPT 讓大腦萎縮 47%" 等聳人聽聞的標題層出不窮，不少 AI 使用者感到焦慮。

然而，仔細研讀這份長達 206 頁的研究報告就會發現：媒體的解讀很大程度上偏離了核心結論，復雜的科學研究被簡化為了非黑即白的斷言。

實際上，MIT 的研究并沒有支持 " 使用 AI 會讓人變笨 " 的簡單論斷。

這項研究想要說明的，其實遠遠比媒體傳播得更深、更遠。

媒體如何誤讀了 MIT 的結論？

先簡單介紹一下 MIT 的研究《Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task》。

這項研究將 54 名受試者分為三組進行寫作測試：純人工組僅靠自身知識、搜索引擎組可使用 Google、AI 輔助組可以使用 ChatGPT。

為期四個月的試驗周期里，這三個組別的大學生被要求進行 4 輪寫作測試，難度相當于 SAT 級別（美國高考）的論文，一次測驗時間 20 分鐘，每次測試間隔 1-2 周。

MIT 通過腦電圖監測發現，在前三輪寫作測試中，純人工組大腦神經網絡連接最廣泛，寫作時涉及記憶提取、邏輯整合等多個腦區協同工作；搜索引擎組大腦活躍度中等，依賴視覺信息管理和篩選能力，但仍需自主整合知識；AI 輔助組的大腦活動顯著降低，神經連接數量比純人工組減少了 45%～55%，且 83.3% 的 AI 用戶無法回憶幾分鐘前自己創作的內容。

第四輪交叉測試中，當 AI 輔助組獨立寫作時，大腦活躍度雖有回升，但仍遠低于純人工組；當純人工組首次使用 AI 時，大腦活躍度不降反升，產出質量也優于依賴 AI 的參與者。

MIT 實驗表明，AI 的負面影響并非不可逆，但長期無意識依賴 AI 可能會產生認知債務。因此，研究者鼓勵先獨立思考、再使用 AI 的思維模式。

但部分媒體在傳播時夸大了 MIT 研究的結論。

首先是概念的誤讀。部分報道稱 " 大腦萎縮 47%"，但 MIT 研究測量的是神經連接活躍度的變化，而非大腦結構的物理萎縮。研究發現，依賴 ChatGPT 寫作的參與者，大腦在任務中的神經耦合強度比純思考組降低了約 47%。這并不意味著大腦 " 退化 "，而是表明 AI 輔助下，大腦執行特定任務時的某些認知區域活躍度降低。

其次是邏輯關系的混亂。認知債務并非不可逆的智力衰退。研究提出的 " 認知債務 " 概念，指的是短期依賴 AI 可能削弱長期認知能力，類似用進廢退。但這種影響取決于使用方式。研究發現，當純人工組首次使用 AI 時，大腦活躍度不降反升，產出質量也優于依賴 AI 的參與者，而依賴 AI 的實驗組一旦脫離工具，表現會顯著下降。

最后是對研究結論粗暴地簡化。研究并未否定 AI 的價值。MIT 的論文明確指出，AI 可以成為認知增強工具，但前提是用戶保持主動思考。原本認知能力較強的人（高基線認知者）使用 AI 時，神經連接反而增強，只有長期依賴 ChatGPT 的人大腦思維活動會出現短暫的怠惰。

爭議，AI 真的會腐蝕大腦嗎？

讀完報告，我們發現，MIT 研究不僅沒有直接給出 "AI 腐蝕大腦 " 的結論，它的研究設計也存在不夠嚴謹的地方。我們需要更加客觀、審慎地去理解它所給出的結論。

1. 樣本代表性有限。參與者數量相對較少，初始 54 人，完成第四階段的僅 18 人。這些人都來自波士頓地區的頂尖學術機構，屬于典型的 WEIRD 樣本 ( Western, Educated, Industrialized, Rich and Democratic ) ，他們的認知習慣、教育背景和技術素養都高于平均水平。從這一特殊群體中得出的結論，不能直接推廣到更廣泛、更多樣化的普通用戶。

2. 實驗設置與真實環境不同。在 20 分鐘內完成一篇 SAT 風格的哲學論文是一個高度結構化的任務。將高壓限時的單一任務產生的結果等同于整體認知能力的下降，簡化了現實情況。真實工作中，人們使用 AI 的過程是一個非線性、多步驟的互動，有更充裕的時間進行反思和調整，這種差異可能夸大了研究中的負面效應。

3. 測量工具不夠精準。EEG（腦電圖）技術具有極高的時間分辨率，能捕捉到思維的瞬時變化，但空間分辨率較低，無法探測像海馬體這樣對形成長期記憶至關重要的深層結構。并且，EGG 信號也容易受到環境電噪聲等外部干擾，可能影響結果的精確性。研究者本人也在論文中承認了這一點，并建議未來的研究應使用功能性磁共振成像 ( fMRI ) 等技術來獲得更全面的腦活動圖像。

4. 相關不等于因果。神經連接數量減少除了被解釋為變懶之外，還可能是 " 認知效率優化 " ( Cognitive Offloading ) 。大腦活動減少可能是將信息檢索等格式化、低階的認知任務外包給了 AI，從而將寶貴的認知資源解放出來，用于更高層次的戰略規劃和批判性研究。當前的實驗設計尚不能完全區分這兩種截然不同的認知模式。

簡言之，短時間內的小樣本研究并不能得出放之四海皆準的結論，而要推導出媒體所傳播的 "AI 導致認知能力衰退 " 的結論，需要更嚴謹、更長周期的縱向研究。

同期，部分研究給出了 "AI 工具有助于人腦思維活動 " 的結論，進一步佐證了 " 使用 AI 并不會導致大腦退化 "。

2025 年 2 月，一份來自微軟研究院和卡內基梅隆大學的研究《The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers》，通過對 319 名知識工作者的調查發現，當用戶對自身在該領域的專業能力有信心時，使用 AI 反而會激發更多的批判性思維。

一篇在《計算機與教育》期刊上的系統性綜述《Higher-order thinking skills-oriented problem-based learning interventions in mathematics: A systematic literature review》，分析了 2022 至 2024 年間的 69 項相關實驗研究，表明使用 ChatGPT 能夠提升學生的高階思維訓練中的批判性思維、問題解決和創造性思維能力。研究強調，AI 輔助的問題式學習（PBL）能幫助學生更有效地進行概念整合和邏輯推理。

這些實證研究想要傳遞的是，我們需要超越簡單的 "AI 有害還是有益 " 的二元對立，轉而思考更本質的問題：

如何使用 AI，才能讓我們變得更好？

擁抱 AI，而非被其馴化

歷史上，每一次技術革命都曾引發人類能力退化的恐慌。古希臘哲學家蘇格拉底就擔心文字會破壞人類的記憶力；《娛樂至死》一書曾警告電視導致線性邏輯思維衰退；麥克盧漢曾指出，計算機系統或許會徹底麻痹我們的中樞神經系統。

然而，文字、電視、計算機并沒有讓我們變笨，反而提升了我們的技能。

文字確實改變了記憶的方式，但并沒有消滅記憶能力，反而創造了更復雜的知識體系、延續記錄了寶貴的人類文明；電視雖然改變了信息接收模式，卻培養出了新的視覺思維能力，豐富了我們對世界的認知；計算機不僅沒有麻痹我們的神經系統，反而極大地擴展了人類的認知邊界，讓世界變成了一個微型的地球村。

媒體傳播的 "AI 會讓人變笨 " 的觀點，往往隱含技術決定論的誤區，忽視了人類在技術使用中的主體性。

不可否認，大腦像肌肉一樣，越用越強，不用就退化。自己寫作時，大腦要經歷 " 構思、組織語言、表達、修改 " 等深度認知加工的過程。而用 AI 時，只做了最淺層的 Prompt 輸入，并沒有思考答案背后的邏輯和來龍去脈。

但 AI 對認知的影響并非單向度的退化或增強，而是高度依賴于使用方式和教育設計。就像有人用計算機學習世界各地的課程，也有人玩游戲上癮患上心理疾病，問題的關鍵在于我們如何使用技術。

如果個體不加辨別地、被動地、全面地依賴 AI 來完成所有認知任務，那么長期來看，其獨立解決復雜問題、進行深度邏輯思考、產出原創性成果以及進行有效記憶的能力，都有可能出現實質性的下降。

但 AI 對思維的影響程度因人而異，因使用方式而異。那些能夠主動將 AI 作為輔助工具而非完全替代、在使用過程中保持批判性思維、有意識地進行認知鍛煉和深度參與的用戶，可能受到的負面影響較小，甚至能夠利用 AI 提升自己的認知效率和創造力。

如果我們能在使用 AI 頭腦風暴的同時堅持批判性思考、保持深度記憶寫作的習慣，AI 并不會讓我們變笨，反而是一個更加智能的搜索引擎助手。

所以，再次回歸 MIT 的研究報告，我們會發現它想表達的是：

技術是中性的，其影響取決于應用方式。

不過，為了防止上癮，下次當你準備向 AI 提問時，不妨先問問自己：" 如果 AI 不存在，我會怎么解決這個問題？"

或許，答案就在你自己的大腦里。