![]()
当麻省理工学院媒体实验室的研究科学家 Nataliya Kosmyna 在 6 月份发布了一项未经同行评审的初步研究时，她可能没有想到它会引发全球性的风暴。该研究使用脑电图监测波士顿 54 名大学生写作时的大脑活动，结果令人惊讶：使用 ChATGPT 写作的学生的大脑连接性比严重依赖自己思考和写作的学生低 55%，而使用 Google 搜索的学生的大脑连接性低 48%。更令人不安的是，当接受过使用 ChatGPT 训练的学生后来被要求独立写作时，他们的大脑活动有所反弹，但没有达到从未使用过人工智能的学生的水平。图丨K的相关论文（来源：ARXIV） 这项研究迅速登上主流媒体头条并引发激烈争论。有人说这证明人工智能正在“腐蚀我们的大脑”，而另一些人则认为这是对新技术的又一次道德恐慌诺斯。在十月中旬发表的深度报道中，《卫报》将这一讨论提升到了一个更高的层次，提出了一个尖锐的问题：“我们是否生活在一个愚蠢的黄金时代？”在全球信息超载、注意力不集中、人工智能无处不在的世界里，这个问题值得我们认真关注。科斯米纳的研究发现，不仅仅是大脑活动减少。在实验中，使用 ChatGPT 的学生在完成三篇文章后几乎可以记住他们“写”的内容 - 准确地说，83% 的学生不精确地引用了他们几分钟前写的一篇文章，而仅通过大脑和搜索引擎用户写作的学生中只有 11%。两位英语老师在不知道作文来源的情况下分析人工智能辅助作文时，用了一个非常刺耳的词：“没有灵魂”。这些组合物在结构和内容上令人惊讶地均质，使用相同的表达和想法，就好像它们是从同一个模具倒出的产品一样。科斯米纳将这种现象命名为“cog“原始债务”——使用人工智能时无意中积累的债务，让独立思考能力的培养和维持变得更加困难。他注意到，在第三篇文章中，ChatGPT用户越来越多地采用“只要给我答案，改变这句话，编辑完成”的模式，避免改变想法。这不是效率的提高，而是认知过程的外包。这一发现迫使我们面对更多 基本问题：当我们拥抱人工智能带来的便利时，我们的大脑会发生什么变化？阳光下并无新鲜事，但在我们陷入技术宿命论之前，让我们回顾一下历史。每一次重大信息技术的出现都伴随着几乎同样的恐慌。柏拉图，公元前 370 年左右苏格拉底对新技术书写的警告记录在《斐德罗篇》中。当埃及之神向国王展示书写的发明时 搭模斯国王拒绝了它，理由是：“如果人们学习它，就会在他们的灵魂中种下健忘的种子。他们将不再练习记忆，因为他们依靠外部符号，而不是从内部记住事物。”听苏格拉底说，写作将创造“智慧的外表，而不是真正的智慧”，因为写作“无论你问什么，都只会重复相同的单词”，无法交流或辩证。历史的讽刺之处在于，我们知道苏格拉底反对写作，正是因为柏拉图写了它。1440年，古腾堡发明了活字印刷术， 抄写员行会摧毁了印刷机，并将镇上的小贩赶出了镇。 1565年，瑞士学者康拉德·盖斯纳（Conrad Gesner）警告说，“势不可挡的信息洪流”会对心灵“造成混乱和损害”。在18世纪，人们关注的是“阅读成瘾”、“书迷”——被视为一种影响年轻人的危险疾病。 《低俗怪谈》是 19 世纪的廉价通俗小说，被指责为 谋杀和 pboys 杀死他们维斯。 1975年，计算器进入学校，引发了激烈的争论。 1986年，在全国数学教师会议上，教育工作者抗议在小学使用计算器，担心学生会“走捷径”而无法发展心算技能。反对者的口号是：“在大脑受到训练之前，按钮毫无意义。”但研究最终表明，使用计算器的学生“系统地对算术有更好的理解和理解”，因为计算器使他们能够探索更复杂的问题并提高概念理解。每一次，恐慌都变得太严重了。打印不会破坏记忆或思维；它使知识民主化并催生了启蒙运动和科学革命。 Aof 计算器并没有造就一代不会数学的人；而是造就了一代不会数学的人。它们让学生能够自由地处理更高层次的数学概念。那么，人工智能会是另一场历史重演吗？这是吗？我不同吗？但许多研究人员指出，人工智能与以前的工具之间存在一些关键差异，这些差异可能会使历史的安慰变得不可靠。纵观历史，工具都是支持性的——它们扩展了人类现有的能力，但人类仍然控制着这个过程。书写扩展了内存存储，计算器扩展了计算能力，但使用它们的前提是你知道自己要存储和计算什么。然而，人工智能是自主的——它根据人类可能无法理解的算法做出独立决策，并且缺乏学习和适应的能力。当您向 chatgpt 提出问题时，它不仅会获取信息，还会生成新文本。这个过程涉及复杂的概率分布计算和模式识别，其内部逻辑对于大多数用户来说是黑匣子。历史工具一直是被动的，需要人类的指导和解释。人工智能是活跃的——它预测、建议，也创造。不只这个它还储存哟你的想法，它会生成新的文本、图像、代码。它不是理解的延伸，而是理解的潜在替代品。历史工具变得透明，功能可见且易于理解。人工智能是模棱两可的——“黑匣子”算法的决策过程往往是难以解释的。我们可能不知道为什么 aAI 会提供特定的答案，甚至 AI 开发人员也常常无法解释模型的行为。至关重要的是，历史工具都是特定领域的，每个工具都有明确的、有限的目的。人工智能是通用的——可以跨领域执行广泛的认知任务，从写作到编程，从艺术创作到科学研究。这种普遍性意味着人工智能的影响并不局限于特定的认知功能，而是可以渗透到几乎所有需要思考的领域。然而，这种比较可能过于简单化。哲学家安迪·克拉克 (Andy Clark) 和大卫·查默斯 (David Chalmers) 于 1998 年提出的“扩展心智理论”提供了深刻的理论呃视角。他们认为理解并不局限于大脑甚至身体，而是通过工具和技术延伸到环境。他们著名的思想实验是由两个虚拟角色英加和奥托设计的：英加记忆力很好，可以直接从她的大脑中记住博物馆的地址。患有阿尔茨海默氏症的奥托将所有重要信息保存在随身携带的笔记本中。当他也想去博物馆时，他自然会打开笔记本查找地址。克拉克和查尔默斯认为，从功能上来说，奥托的笔记本对他的作用与英加的生物记忆对她的作用完全相同。它是可靠、容易获得的信息来源，是他认知过程的一部分。因此，奥托的思维实际上是在笔记本中“展开”的。唯一的区别是信息的持续时间（纸与神经元），而不是认知功能本身。按照这个逻辑，聪明电话、GPS、计算器，甚至人工智能不仅仅是工具，它们是我们理解的一部分。 “我们是赛博格”，因为我们的思维已经超出了我们的头骨。这一理论也体现了加拿大传播学学者马歇尔·麦克卢汉在1960年提出的观点：媒体是人的延伸。麦克卢汉认为“媒介就是信息”，这意味着媒介本身的形式和特征在塑造我们的认知方法和社会结构方面比它所传递的内容更为重要。从这个角度来看，问题不在于人工智能是否会成为我们理解的一部分——它已经成为了。真正的问题是：这种伸展运动会增强还是削弱我们的天生能力？答案取决于我们如何使用它。从写作到AI对“悲伤”的关注和焦虑，这些工具无疑提高了我们信息处理的效率。但随着知识的获取几乎是即时的，另一个关键问题出现了：这种效率是否涵盖了深度思考所必需的基础——即专注的能力？这个矛盾确实在半个多世纪前就被准确地认识了。诺贝尔奖获得者赫伯特·西蒙于1971年提出“注意力经济”的概念：“在信息丰富的世界中，信息财富意味着缺乏其他东西：信息消费者缺乏注意力。”今天，这个理论比以往任何时候都更加具体。微软2016年的一项研究表明，人类的平均注意力持续时间已从2000年的12秒下降到2015年的8.25秒，比金鱼（9秒）还短。在某些年份，这个数字可能会更少。图丨Herbert Simon（来源：维基百科）技术顾问 Linda Stone 在 20 世纪 90 年代末创造了“持续部分注意力”的概念，用来描述我们在数字时代经常陷入的一种状态：试图同时关注许多事物，但从未完全专注于任何一件事。当我们制作su时我们在 Zoom 会议中查看电子邮件，在观看 Netflix 时滚动浏览手机，在与孩子玩耍时偶尔浏览一下通知 - 我们认为自己擅长很多事情，但实际上我们处于永久认知超载的状态。斯通的研究发现，80% 的人在查看电子邮件时会经历“屏幕呼吸暂停”：他们过于专注于无休止的通知，以至于忘记了正常呼吸。这种持续的警觉状态会激活“战斗或逃跑”系统，使我们更加健忘，更难以做出决定，并且更容易分心。正如营销大师塞斯·戈丁（Seth Godin）所说，关注正在成为一种奢侈。 “奢侈品的特别之处在于它们来之不易且价格昂贵，它们可以通过表明我们支付的费用超出必要的程度来为我们赢得一些地位。”完整地阅读一本非小说类书籍、收听公共广播节目、参加一场音乐会——这些本身就成为了奢侈的标志。戈丁写道：“通过‘浪费’你戈丁的观点迫使我们重新审视“我们变得愚蠢了吗？”的问题，如果专注的能力成为一种困难的“奢侈品”，那么失去这种能力的焦虑也主要集中在那些有条件享受它的人身上。在“奢侈品”中那个人？法国人 社会学家皮埃尔·布迪厄在分析文化资本时指出，所谓“高雅品味”和“文化生产”从来都不是中立的价值判断，而是阶级分化的工具。在某种程度上，注意力和深度思考能力也是如此。在有关《卫报》报道的讨论中，一位用户表示：标题本身就是“侮辱性的”。 “没有读到这篇文章，我就感受到了‘我们生活在一个愚蠢的时代’的成功阶层的傲慢。”另一位用户 回应说，当他看到标题，我立刻想到的是他花了多少时间看短视频，试图理解加密货币，思考人工智能。对教育的影响，试图找出生活中出现问题的地方——“我认为这更多的是对我们所建立的体系的批评，尤其是大型科技，但也包括整个工业综合体，它创造了一个答案可能是‘是’的世界。”是的，“愚蠢”不是个人缺陷，而是系统性产品。当我们的数字设备被设计成最大化交互而不是理解，当算法针对点击而不是深度进行优化时，卡帕格“未经体验的用户体验”就成为了科技产品的黄金法则——那么普通用户的认知问题就不能归咎于懒惰或者缺乏自控力，而是因为整个数字生态系统就是一个不听深度理解而设计的规则。认知心理学家 David Geary 曾经区分过摩擦的必要性将人类的认知能力分为“生物初级能力”（生物初级能力，如语言习得，自然进化）和“生物次要能力”（生物次要能力，如阅读和数学，需要刻意学习）。高阶思维不会自发地发生；它需要记忆和技能的“脚手架”。没有这个基础，就有可能枯萎。科斯米纳在采访中还重申了一点：“我们的大脑喜欢走捷径，这是我们的本性。但是你的大脑需要摩擦才能学习。它需要有挑战。” 。尤其是，现代技术行业的承诺正是创造“无摩擦的用户体验”——确保我们从一个应用程序滑到另一个应用程序、从一个屏幕滑到另一个屏幕而不会遇到任何障碍。这种设计理念无疑在商业上是成功的。它使我们能够不假思索地外包越来越多的信息并在数字设备上工作，允许让我们很容易陷入互联网的陷阱，也让人工智能的发展快速融入我们的生活和工作。如果不包括在内，用户本身将被删除，并且将剩下几个小时——emplayado 被解雇，因为“他们不能使用人工智能”已经说明了这一点。图丨员工被解雇是因为“接受人工智能的速度不够快”（来源：财富）但学习需要摩擦。积累记忆需要努力，加深理解需要奋斗，培养创造力需要克服困难。当人工智能消除所有这些摩擦时，当它不组织思路而写作、不理解逻辑而编程、不真正思考问题而解决问题时，我们得到的是便利，失去的是认知发展的机会。 2024 年《自然人类行为》杂志上发表的一项大规模荟萃分析结合了 106 个实验的数据公式和 370 个效应大小，以反映人机协作的真实情况。研究发现，并非所有人机组合都是有益的。对于创造性任务，人机协作显示出积极的成果，人类增强效果为 0.64——使用人工智能的人类可以比单独工作的人类提高 64%。但主要区别在于：当人们作为对话伙伴而不是答录机积极参与并批判性地评估人工智能输出时，效果是积极的。而那些仅仅复制和粘贴的效果并不好。图丨相关研究（来源：人类行为本质）这是Kosmyna最有前途的研究发现。在实验的第四阶段，研究人员将首次独立写作的MGA学生交换到chatgpt，结果令人惊讶：学生的大脑活动确实增加了。科斯米纳认为这可能是由于好奇心和对新工具的积极参与。它表明时机很重要：“这些发现支持教育换句话说，问题不在于人工智能本身，而在于我们在认知发展的哪个阶段以及如何使用它。一个已经掌握了基本写作能力、能够独立组织想法和建立论点的人可以从利用人工智能中拓展视野、探索新的表达方式中获益。但尚未建立这些基本能力的人可能永远不会发展这些基本能力。 如果他们过早依赖人工智能。这不是技术的错，而是使用的方法的错。我们的选择又回到了最初的问题：我们是否生活在一个愚蠢的黄金时代？答案是：也许吧，但无法避免。大量证据表明我们正处于认知十字路口。大脑连通性降低、注意力持续时间缩短——这些都是值得关注的真正趋势。认真对待他们。但它们并不简单“技术正在创造历史告诉我们，技术恐慌常常被夸大，社会有很强的适应能力。但历史也告诉我们，麦克卢汉是对的：媒体即使不会破坏，也会重塑我们所知道的方式。印刷不会让我们变得愚蠢，但我们会停止发展一些记忆技能。计算器不会让我们变得愚蠢，但我们正在改变数学教育的重点。人工智能的独特之处在于它的自主性、不透明性和普遍性。 它扩展了我们的能力，它可以取代我们的认知过程本身。但这取决于我们如何设计和使用它。克里斯托杜卢所说的“愚蠢的社会”并不是人工智能的命运，而是糟糕的设计和糟糕的选择的结果。如果我们设计人工智能工具是为了鼓励被动消费而不是主动互动，如果我们在打基础之前就依赖人工智能，如果我们针对交互而不是理解进行优化，那么是的，我们就会变得愚蠢。但另一条路是可能的。的 Kosmyna 的调查确实很有趣线索：首先打下扎实的写作基础，然后使用ChatGPT的学生的大脑活动并没有减少，反而增加了。这说明，问题的关键不在于是否使用AI，而在于何时使用、如何使用。一旦一个人学会了如何组织想法、建立论据和批判性地评估信息，人工智能就可以成为一个强大的增强工具，帮助他们探索更多可能性并处理更复杂的任务。苏格拉底担心这些话会让我们忘记，但柏拉图写下了这些担忧，我们今天仍然阅读、思考和辩论它们。科技改变了我们，但没有摧毁我们。关键是我们能否继续像柏拉图一样：使用工具而不使用工具；打动心灵，不抛弃核心；拥抱未来，不忘初心。赫伯特·西蒙指出注意力是困难的半个多世纪后，今天更困难的是深层认知能力——辨别真假的能力在海量信息中保持专注，在表面刺激下保持专注，在人工智能信号面前保持独立思考。这不是对抗技术，而是有意识地塑造我们与技术的关系。也许这不是一个愚蠢的时代，而是一个选择的时代——即使这种选择本身就是一种奢侈。决定如何使用人工智能的紧迫性，它故意在无摩擦的数字世界中创造摩擦空间，而在马拉林思维中“浪费”时间需要资源、特权和文化资本。但认识到这一点并不意味着我们应该放弃这个选择。相反，这种有意识的选择——选择成为主动用户而不是被动消费者，选择利用人工智能来增强我们的理解而不是取代它，选择让思想在冲突中成长——可能是我们抵抗技术宿命的少数方式之一。这才是真正的问题。答案将由每个人决定我们的每一次点击、每一次提示和每一个选择。深入思考或浅划书写。正如科斯米娜面对媒体过度解读时所坚持的那样：她不想用“愚蠢”、“懒惰”或“脑子腐烂”之类的词来描述人工智能的影响，因为这对她正在团队中所做的工作没有贡献。真正需要的是“深思熟虑、持续研究”。从这个意义上说，科斯米纳研究的最大价值不是提供明确的答案，而是提出一个紧迫的问题：虽然我们还没有在机器中实现我们的思维，但我们希望确保我们仍然知道如何思考。因为最可怕的不是我们变得愚蠢，而是我们失去了认识自己何时变得愚蠢的能力。参考文献：1.https://arxiv.org/pdf/2506.088722.https://www.theguardian.com/technology/2025/oct/18/are-we-Living-in-a-golden-age-of-stupidity-technology3.https： //pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc747 7771/谌龙回归搜狐查看更多
