然而，仔细研读这份长达206页的研究报告就会发现：媒体的解读很大程度上偏离了核心结论，复杂的科学研究被简化为了非黑即白的断言。 为期四个月的试验周期里，这三个组别的大学生被要求进行4轮写作测试，难度相当于SAT级别（美国高考）的论文，一次测验时间20分钟，每次测试间隔1-2周。 MIT通过脑电图监测发现，在前三轮写作测试中，纯人工组大脑神经网络连接最广泛，写作时涉及记忆提取、逻辑整合等多个脑区协同工作；搜索引擎组大脑活跃度中等，依赖视觉信息管理和筛选能力，但仍需自主整合知识；AI辅助组的大脑活动显著降低，神经连接数量比纯人工组减少了45%～55%，且83.3%的AI用户无法回忆几分钟前自己创作的内容。 第四轮交叉测试中，当AI辅助组独立写作时，大脑活跃度虽有回升，但仍远低于纯人工组；当纯人工组首次使用AI时，大脑活跃度不降反升，产出质量也优于依赖AI的参与者。 MIT实验表明，AI的负面影响并非不可逆，但长期无意识依赖AI可能会产生认知债务。因此，研究者鼓励先独立思考、再使用AI的思维模式。 首先是概念的误读。部分报道称“大脑萎缩47%”，但MIT研究测量的是神经连接活跃度的变化，而非大脑结构的物理萎缩。研究发现，依赖ChatGPT写作的参与者，大脑在任务中的神经耦合强度比纯思考组降低了约47%。这并不意味着大脑“退化”，而是表明AI辅助下，大脑执行特定任务时的某些认知区域活跃度降低。 其次是逻辑关系的混乱。认知债务并非不可逆的智力衰退。研究提出的“认知债务”概念，指的是短期依赖AI可能削弱长期认知能力，类似用进废退。但这种影响取决于使用方式。研究发现，当纯人工组首次使用AI时，大脑活跃度不降反升，产出质量也优于依赖AI的参与者，而依赖AI的实验组一旦脱离工具，表现会显著下降。 最后是对研究结论粗暴地简化。研究并未否定AI的价值。MIT的论文明确指出，AI可以成为认知增强工具，但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）使用AI时，神经连接反而增强，只有长期依赖ChatGPT的人大脑思维活动会出现短暂的怠惰。 读完报告，我们发现，MIT研究不仅没有直接给出“AI腐蚀大脑”的结论，它的研究设计也存在不够严谨的地方。我们需要更加客观、审慎地去理解它所给出的结论。 1.样本代表性有限。参与者数量相对较少，初始54人，完成第四阶段的仅18人。这些人都来自波士顿地区的顶尖学术机构，属于典型的WEIRD样本(Western, Educated, Industrialized, Rich and Democratic) ，他们的认知习惯、教育背景和技术素养都高于平均水平。从这一特殊群体中得出的结论，不能直接推广到更广泛、更多样化的普通用户。 2.实验设置与真实环境不同。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。将高压限时的单一任务产生的结果等同于整体认知能力的下降，简化了现实情况。真实工作中，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。 3.测量工具不够精准。EEG（脑电图）技术具有极高的时间分辨率，能捕捉到思维的瞬时变化，但空间分辨率较低，无法探测像海马体这样对形成长期记忆至关重要的深层结构。并且，EGG信号也容易受到环境电噪声等外部干扰，可能影响结果的精确性。研究者本人也在论文中承认了这一点，并建议未来的研究应使用功能性磁共振成像(fMRI)等技术来获得更全面的脑活动图像。 4.相关不等于因果。神经连接数量减少除了被解释为变懒之外，还可能是“认知效率优化”(Cognitive Offloading)。大脑活动减少可能是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研究。当前的实验设计尚不能完全区分这两种截然不同的认知模式。 简言之，短时间内的小样本研究并不能得出放之四海皆准的结论，而要推导出媒体所传播的“AI导致认知能力衰退”的结论，需要更严谨、更长周期的纵向研究。 2025年2月，一份来自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。 一篇在《计算机与教育》期刊上的系统性综述《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能够提升学生的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。 历史上，每一次技术革命都曾引发人类能力退化的恐慌。古希腊哲学家苏格拉底就担心文字会破坏人类的记忆力；《娱乐至死》一书曾警告电视导致线性逻辑思维衰退；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。 文字确实改变了记忆的方式，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。 不可否认，大脑像肌肉一样，越用越强，不用就退化。自己写作时，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。而用AI时，只做了最浅层的Prompt输入，并没有思考答案背后的逻辑和来龙去脉。 但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，也有人玩游戏上瘾患上心理疾病，问题的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头脑风暴的同时坚持批判性思考、保持深度记忆写作的习惯，AI并不会让我们变笨，反而是一个更加智能的搜索引擎助手。
