最近，关于“使用ChatGPT导致认知债务累积”的讨论甚嚣尘上，源头是一份来自MIT的研究报告。部分媒体以“ChatGPT让大脑萎缩47%”等标题吸引眼球，引发了AI使用者的广泛焦虑。但深入研究这份报告后会发现，媒体的解读可能存在偏差，研究的复杂性被简化成了非黑即白的结论。
实际上，MIT的研究并非直接断言“使用AI会使人变笨”，而是更深入地探讨了AI使用对认知能力的影响。这项研究名为《Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task》，旨在探究使用AI辅助写作对大脑活动的影响。
研究团队将54名受试者分为三组：
- 纯人工组： 仅依赖自身知识完成写作任务。
- 搜索引擎组： 可以使用Google等搜索引擎。
- AI辅助组： 使用ChatGPT辅助写作。
在为期四个月的实验中，三个小组的大学生需要完成四轮写作测试，难度与美国高考（SAT）的论文相当，每次测试时间为20分钟，间隔1-2周。研究人员利用脑电图（EEG）监测受试者的大脑活动。
研究发现，在前三轮测试中，纯人工组的大脑神经网络连接最为广泛，写作时需要记忆提取、逻辑整合等多个脑区协同工作。搜索引擎组的大脑活跃度中等，主要依赖视觉信息管理和筛选能力，但仍需自主整合知识。而AI辅助组的大脑活动明显降低，神经连接数量比纯人工组减少了45%～55%，并且83.3%的AI用户无法回忆起几分钟前自己创作的内容。
在第四轮交叉测试中，当AI辅助组尝试独立写作时，大脑活跃度有所回升，但仍低于纯人工组。有趣的是，当纯人工组首次使用AI时，大脑活跃度不降反升，且产出质量优于依赖AI的参与者。
MIT的实验结果表明，AI的负面影响并非不可逆转，但长期无意识地依赖AI可能会导致“认知债务”的累积。因此，研究者建议采取先独立思考、再利用AI的思维模式。
媒体解读的偏差
然而，部分媒体在传播MIT研究结论时出现了以下问题：
- 概念误读： 将“大脑神经连接活跃度降低”解读为“大脑萎缩47%”。MIT的研究测量的是神经连接的活跃度变化，并非大脑结构的物理变化。神经耦合强度的降低，并不等同于大脑“退化”，而是表明在AI辅助下，大脑执行特定任务时，某些认知区域的活跃度降低。
- 逻辑混乱： 将认知债务视为不可逆的智力衰退。“认知债务”指的是短期依赖AI可能削弱长期认知能力，类似于“用进废退”的原则。但这种影响并非不可逆，研究发现，当纯人工组首次使用AI时，大脑活跃度反而提升。而过度依赖AI的实验组，一旦脱离AI工具，表现就会明显下降。
- 结论简化： 研究并未否定AI的价值。MIT的论文明确指出，AI可以作为认知增强工具，前提是用户保持主动思考。原本认知能力较强的人（高基线认知者）在使用AI时，神经连接反而会增强。只有长期依赖ChatGPT的人，大脑思维活动才会出现短暂的“怠惰”。
研究的局限性
在客观解读MIT研究结论的同时，也需要注意到其局限性：
- 样本代表性有限： 参与者数量较少（初始54人，完成第四阶段的仅18人），且都来自波士顿地区的顶尖学术机构，属于典型的WEIRD样本（西方、受过教育、工业化、富裕和民主）。他们的认知习惯、教育背景和技术素养都高于平均水平。因此，从这一特殊群体得出的结论，可能难以直接推广到更广泛、更多样化的普通用户。
- 实验设置与真实环境的差异： 在20分钟内完成一篇SAT风格的哲学论文，是一个高度结构化的任务。将这种高压、限时任务的结果等同于整体认知能力的下降，是对现实情况的简化。在真实的工作场景中，人们使用AI的过程是一个非线性、多步骤的互动，有更充裕的时间进行反思和调整。这种差异可能夸大了研究中的负面效应。
- 测量工具的局限性： 脑电图（EEG）技术虽然具有较高的时间分辨率，能捕捉到思维的瞬时变化，但空间分辨率较低，难以探测像海马体这样对形成长期记忆至关重要的深层结构。此外，EEG信号容易受到环境电噪声等外部干扰，可能影响结果的精确性。研究者也在论文中建议，未来的研究应使用功能性磁共振成像(fMRI)等技术，以获得更全面的脑活动图像。
- 相关性不等于因果性： 神经连接数量的减少，除了可能反映“变懒”之外，也可能是“认知卸载”（Cognitive Offloading）的表现。大脑活动减少，可能是因为将信息检索等格式化、低阶的认知任务外包给了AI，从而将宝贵的认知资源解放出来，用于更高层次的战略规划和批判性思考。当前的实验设计尚无法完全区分这两种不同的认知模式。
总而言之，短时间内的小样本研究，难以得出普遍适用的结论。要得出“AI导致认知能力衰退”的结论，还需要更严谨、更长周期的纵向研究。
其他研究的佐证
值得注意的是，同期也有研究给出了“AI工具有助于人脑思维活动”的结论，进一步印证了“使用AI并不会导致大脑退化”的观点。
2025年2月，微软研究院和卡内基梅隆大学的研究《The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers》通过对319名知识工作者的调查发现，当用户对自身在该领域的专业能力有信心时，使用AI反而会激发更多的批判性思维。
《计算机与教育》期刊上的一篇系统性综述《Higher-order thinking skills-oriented problem-based learning interventions in mathematics: A systematic literature review》分析了2022至2024年间的69项相关实验研究，表明使用ChatGPT能够提升学生在高阶思维训练中的批判性思维、问题解决和创造性思维能力。研究强调，AI辅助的问题式学习（PBL）能帮助学生更有效地进行概念整合和逻辑推理。
这些研究表明，我们应该超越“AI有害还是有益”的简单二元对立，转而思考更本质的问题：如何使用AI，才能让我们变得更好？
技术与人类：历史的视角
历史上，每一次技术革命都曾引发人们对人类能力退化的担忧。古希腊哲学家苏格拉底曾担心文字会损害人类的记忆力；尼尔·波兹曼在《娱乐至死》中警告电视会导致线性逻辑思维的衰退；马歇尔·麦克卢汉曾指出，计算机系统或许会彻底麻痹我们的中枢神经系统。
然而，历史证明，文字、电视、计算机并没有使我们变笨，反而提升了我们的技能。
- 文字改变了记忆的方式，但并没有消灭记忆能力，反而创造了更复杂的知识体系，延续记录了宝贵的人类文明。
- 电视虽然改变了信息接收模式，却培养出了新的视觉思维能力，丰富了我们对世界的认知。
- 计算机不仅没有麻痹我们的神经系统，反而极大地扩展了人类的认知边界，让世界变成了一个微型的地球村。
“AI会让人变笨”的观点，往往隐含着技术决定论的误区，忽视了人类在技术使用中的主体性。
诚然，大脑像肌肉一样，越用越强，不用则废。自主写作时，大脑要经历“构思、组织语言、表达、修改”等深度认知加工的过程。而使用AI时，可能只进行了最浅层的Prompt输入，并未深入思考答案背后的逻辑和来龙去脉。
如何正确使用AI
AI对认知的影响并非单向度的退化或增强，而是高度依赖于使用方式和教育设计。就像有人用计算机学习世界各地的课程，也有人沉迷游戏患上心理疾病，关键在于我们如何使用技术。
如果个体不加辨别地、被动地、全面地依赖AI来完成所有认知任务，那么长期来看，其独立解决复杂问题、进行深度逻辑思考、产出原创性成果以及进行有效记忆的能力，都有可能出现实质性的下降。
但AI对思维的影响程度因人而异，因使用方式而异。那些能够主动将AI作为辅助工具而非完全替代、在使用过程中保持批判性思维、有意识地进行认知锻炼和深度参与的用户，可能受到的负面影响较小，甚至能够利用AI提升自己的认知效率和创造力。
如果我们能在使用AI进行头脑风暴的同时，坚持批判性思考，并保持深度记忆写作的习惯，AI就不会让我们变笨，而会成为一个更加智能的搜索引擎助手。
因此，回到MIT的研究报告，其核心观点是：技术本身是中性的，其影响取决于应用方式。
为了防止对AI的过度依赖，下次当你准备向AI提问时，不妨先问问自己：“如果AI不存在，我会怎么解决这个问题？” 或许，答案就在你自己的大脑里。
