麻省理工學院（MIT）本月發表一篇研究報告，比較了人類大腦在使用ChatGPT、搜尋引擎，以及完全不使用工具來進行寫作任務時，腦神經的活動狀態，發現長期依賴ChatGPT寫作，會削弱大腦神經網路的連結與參與程度。
該研究名為《你的大腦與ChatGPT：使用AI助理進行論文寫作任務時的認知債務累積》（Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task），有54名參與者被分成3組，一是使用ChatGPT的LLM組，二是使用Google的搜尋引擎組，三是沒有使用任何工具的Brain-Only組，他們在3個月內進行了3 次論文寫作任務，時間為20分鐘，撰寫基於SAT考試的文章。在第4個月執行第4次實驗時，原本使用LLM的被分配到只能使用大腦，而原本僅能用大腦的則被換到LLM組。
在這過程中，研究人員利用腦波圖（Electroencephalography，EEG）裝置即時偵測參與者的大腦活動，評估他們的認知投入與認知負荷，也對這些文章進行自然語言處理（NLP）分析，並由人類教師與AI進行評分。
結果發現，在前3次實驗中，同一組內的參與者在用詞習慣和主題選擇上高度相似，也就是說，只要屬於同一組，他們的寫作風格通常都很接近。從腦波圖來看，完全仰賴大腦的那一組大腦連結最佳、分布最廣，使用搜尋引擎的居中，使用LLM的大腦連結最弱，顯示認知活動會隨對工具的依賴程度而遞減。
而在第4次實驗中，從LLM轉到大腦的參與者，其大腦出現較低的活躍度，不僅比不上只用大腦的那一組，也低於使用Google搜尋的那組；而從大腦轉至LLM的參與者，其大腦活動雖然略有下降，卻仍維持相對較高的神經參與度，而且寫作品質也提升了。
這意謂著早期對AI的過度依賴可能會形成一種認知惰性，就算無法再使用AI，大腦也不容易快速恢復到最高的認知參與狀態；但若參與者在初期便建立了穩固的認知基礎與獨立思考能力，就算導入AI，他們也會把AI視為一個強化工具。
此一研究由麻省理工學院媒體實驗室的腦機介面專家Nataliya Kosmyna主導。儘管尚未通過正式的同行評審，研究團隊認為結果具有重要啟示，因而選擇提前公開，盼能喚起外界對教育與認知領域可能過度依賴AI的關注。
