虎嗅 02月15日
DeepSeek越强大,我就越容易变蠢?
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文章探讨了过度依赖AI对大脑的影响。微软研究院与剑桥大学的研究发现,过于相信生成式AI会减少批判性思维的使用。研究还指出避免大脑退化的方法,强调不能尽信AI,要通过建立意识和进行日常练习来提高批判性思维。

🎯微软剑桥研究:过度依赖AI会减少批判性思维使用

💡AI对知识工作者影响:事务型任务完成快但易让人掉以轻心

🔑避免大脑退化方法:建立意识,进行3R原则日常练习

🧠用进废退:提高批判性思维应从更相信自己开始

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:

    Review强制复查:对AI返回的答案、代码、方案,进行至少两次修改,拒绝复制粘贴。

    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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