ChatGPT正在「吸干」你的大腦！

剛剛，麻省理工學(xué)院完成了針對(duì)ChatGPT用戶的首次大腦掃描研究，結(jié)果讓人驚掉下巴。??

針對(duì)日常寫作中使用ChatGPT帶來的影響，這次用數(shù)據(jù)揭示了AI版「魔鬼的交易」：

依賴AI寫作，等于用長(zhǎng)期思維能力，換取短暫效率。

簡(jiǎn)直堪稱「出賣靈魂」！

來自麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的研究人員，歷時(shí)3個(gè)月深入研究了LLM的認(rèn)知成本，揭示了一個(gè)緊迫問題：

學(xué)習(xí)能力可能因LLM的使用而下降。  

盡管使用LLM在初期帶來明顯效率優(yōu)勢(shì)，但長(zhǎng)達(dá)4個(gè)月的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：LLM組在神經(jīng)活動(dòng)、語言質(zhì)量和評(píng)分等方面，全面落后于「僅用大腦寫作」的對(duì)照組。

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論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2506.08872

簡(jiǎn)而言之，過去關(guān)于AI提高生產(chǎn)力的說法，可能全錯(cuò)了！

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圖4: 實(shí)驗(yàn)過程中的參與者，佩戴Enobio腦電頭戴設(shè)備和AttentivU專注力監(jiān)測(cè)頭戴設(shè)備，使用BioSignal Recorder軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄

與魔鬼的交易 AI「吸干大腦」

用ChatGPT，只要花幾分鐘就能完成日常寫作，方便快捷，但代價(jià)是什么？

83.3%的ChatGP用戶無法引用自己寫的內(nèi)容，哪怕只是幾分鐘前完成的論文。

好好想一下：

你寫完、保存，然后就忘了——因?yàn)閺念^到尾，思考的是ChatGPT，不是你。

圖6：各組別中無法回憶Session 1論文任何引文的參與者比例

腦部掃描揭示了使用AI的損害：大腦的神經(jīng)連接從79個(gè)驟降至僅42個(gè)。

也就是說降低了47%。

如果電腦失去了一半的處理能力，大家都會(huì)認(rèn)為它壞了。而ChatGPT用戶的大腦，正在發(fā)生同樣的情況！

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無輔助寫作（純大腦組）在所有測(cè)量頻段均表現(xiàn)出更強(qiáng)的神經(jīng)連接強(qiáng)度，其中theta頻段和高alpha頻段的增幅尤為顯著。

看過學(xué)生利用AI寫的論文，老師們不知道哪些文章使用了AI，但能感覺到有些不對(duì)勁：

• 沒有靈魂。 
• 空洞無物。 
• 語言接近完美，但沒有真知灼見。

人類的大腦即使無法明確說出認(rèn)知債務(wù)的存在，也能夠察覺到它的影響。

可怕的是：在沒有人工智能輔助的情況下，當(dāng)研究人員讓ChatGPT用戶寫作時(shí)，他們的表現(xiàn)比從未使用過人工智能的人還要差。

這不僅僅是依賴，而是認(rèn)知能力的萎縮。就像一塊忘記了如何運(yùn)作的肌肉。

麻省理工學(xué)院的團(tuán)隊(duì)對(duì)54名參與者進(jìn)行了為期四個(gè)月的腦電圖（EEG）大腦掃描。

他們追蹤了α波（創(chuàng)意處理）、β波（主動(dòng)思考）以及神經(jīng)連接模式，發(fā)現(xiàn)了因過度使用AI而導(dǎo)致的大腦損傷。

這不是觀點(diǎn)，而是可測(cè)量的實(shí)驗(yàn)。

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事實(shí)證明：AI并沒有讓人變得更高效，反而讓人變得懶于思考、在認(rèn)知上破產(chǎn)！

這次研究人員還發(fā)現(xiàn)了AI生產(chǎn)力悖論：

毫無疑問，ChatGPT讓人完成任務(wù)的速度提升60%。  

但它同時(shí)降低了真正學(xué)習(xí)所需的「有效認(rèn)知負(fù)荷」（Germane Cognitive Load）——高達(dá) 32%。

這是用長(zhǎng)期的大腦能力，換取短期的效率。

那些慶祝AI提升工作效率的企業(yè)，正在無意間打造出認(rèn)知能力更弱的團(tuán)隊(duì)。

員工變得依賴于他們無法離開的工具，而獨(dú)立思考能力則有所下降。

最近的許多研究都強(qiáng)調(diào)了同樣的問題。

今年年初，微軟進(jìn)行了類似的項(xiàng)研究，相關(guān)結(jié)論已引起媒體廣泛報(bào)道：

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MIT研究人員把這種現(xiàn)象叫做「認(rèn)知債」——技術(shù)債的大腦版：

每次用AI走捷徑，你都在用未來的思考能力支付「利息」。就像金融債務(wù)一樣，這筆賬遲早要還。

研究中最值得關(guān)注的發(fā)現(xiàn)或許是：LLM輔助組（LLM-to-Brain）參與者表現(xiàn)出明顯的思維窄化傾向。

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但也有好消息——

研究第4階段的驚人發(fā)現(xiàn)：「高基線認(rèn)知者」（原本思維能力強(qiáng)的人）使用AI時(shí)，大腦神經(jīng)連接度反而提升——AI成了他們的「認(rèn)知增強(qiáng)器」。

但「長(zhǎng)期依賴者」被迫脫離AI工作時(shí)，表現(xiàn)甚至比「從未用過AI的人」更差——他們的基礎(chǔ)認(rèn)知能力出現(xiàn)了「用進(jìn)廢退」式的退化。

用AI的代價(jià) 全是「認(rèn)知債務(wù)」

我們正處于一個(gè)技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，必須認(rèn)真全面地理解將大語言模型（LLM）引入教育和信息環(huán)境可能帶來的認(rèn)知影響。

這類工具確實(shí)為學(xué)習(xí)和獲取信息提供了前所未有的便利，但它們對(duì)人的認(rèn)知發(fā)展、批判性思維和獨(dú)立思考能力所帶來的潛在影響，值得我們高度關(guān)注并持續(xù)深入研究。

研究表明，與使用搜索引擎相比，LLM顯著降低了參與者在回答問題時(shí)所需要的思考成本。

但這種「省力」的背后卻帶來了代價(jià)：參與者更不傾向于去質(zhì)疑或深思LLM所提供的答案——

這些所謂的「觀點(diǎn)」，其實(shí)只是基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成的概率性結(jié)果。

這種情況令人擔(dān)憂，因?yàn)樵驹谏缃幻襟w中普遍存在的「回音室效應(yīng)」，如今在AI工具中延續(xù)下來——

用戶所接觸到的內(nèi)容，越來越受到算法推薦機(jī)制的影響，而這些機(jī)制的背后，是模型背后所代表的公司和股東的優(yōu)先考量。

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在訪談中，只有極少數(shù)參與者表示他們沒有跟隨LLM的「思路」進(jìn)行寫作，而是堅(jiān)持了自己的想法和思考路徑。

從倫理角度來看，僅用大腦進(jìn)行寫作的參與者不僅滿意度更高，其腦電圖也顯示出更強(qiáng)的大腦連接性。

相較之下，使用 LLM 輔助寫作的參與者，在回憶或引用自己寫作內(nèi)容時(shí)也存在明顯困難（第1次實(shí)驗(yàn)，見圖6和圖7），對(duì)自己所寫文章的歸屬感較低（見圖8），花費(fèi)時(shí)間更少（見圖33）。

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在真正廣泛接受LLM并視其為一種正面工具之前，有必要進(jìn)行長(zhǎng)期的跟蹤研究，以全面評(píng)估它對(duì)人類思維能力和大腦發(fā)展的深層影響。

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圖1：α波段動(dòng)態(tài)直接傳遞函數(shù)（dDTF）腦電圖分析結(jié)果對(duì)比（LLM組、搜索引擎Search組、純大腦brain組），并標(biāo)注顯著性水平（*表示中等顯著，**表示高度顯著）

解決方法

解決方案不是禁止人工智能，而是戰(zhàn)略性地使用它。

選擇權(quán)在你手中：

產(chǎn)生認(rèn)知債務(wù)并成為人工智能依賴者。  

或者提升認(rèn)知能力，成為人工智能的倍增器。

首批針對(duì)AI用戶的大腦掃描研究剛剛向我們揭示了其中的利害關(guān)系。

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謹(jǐn)慎選擇。

參考資料：

https://x.com/itsalexvacca/status/1935343874421178762

https://arxiv.org/abs/2506.08872