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最近，OpenAI 隆重推出了备受瞩目的 GPT-5——一款在解决问题和编程领域取得突破的强大多模态人工智能模型。这一新模型在 ChatGPT 的三大常见应用（写作、编程与健康咨询）中显著提升了性能，变得更加可靠和精准，同时显著减少了虚构内容的生成。伴随着人类与新模型的互动体验和信息质量的持续提升，我们的认知也在悄然变化吗？
早在 2008 年，《大西洋月刊》刊登了一篇引发广泛讨论的封面文章，题为《Google 是否让我们变得愚笨？》。作者尼古拉斯·卡尔在这篇长达 4000 字的文章中提出了一个发人深省的观点：搜索引擎等技术正在削弱美国人的深度思考能力及知识记忆能力。
卡尔的担忧核心在于：人们如果能够随时在线查找信息，那么真正学习或记住所需知识的必要性将大大降低。尽管这一观点有其道理，但传统搜索引擎依旧要求用户具备一定的批判性思维，以判断和解读搜索结果。
时光飞逝，如今我们正经历着一场更深层次的技术变革。随着 ChatGPT 等生成型人工智能工具的涌现，用户不仅在“外包”记忆功能，甚至在某种程度上也将思考本身交了出去。
生成式人工智能的意义远超传统搜索引擎。它不仅提供信息，还能生成内容、进行分析、总结观点，甚至模仿人类的创造力和推理能力。其出现带来了范式的转变：可能是第一种能够大规模替代人类思维与创造力的技术。
这引发了一个更尖锐的问题——ChatGPT 是否让我们变得愚笨？在越来越多的人将认知任务转交给 AI 的当下，我们必须深思：我们究竟获得了什么，又可能正在失去什么？
生成型人工智能正在改变我们获取与处理信息的方式。许多人不再费力比较多个来源或探讨模糊的区域，而是直接接受 AI 提供的“标准答案”。这些内容虽然不一定绝对准确，却极其高效——这已经深刻影响了我们的工作模式与思维方式。
不过，这种便利可能会付出代价。当人们长期依赖 AI 来完成任务、替代思考时，我们的批判性思维能力、解决复杂问题的能力，以及深入处理信息的能力可能会逐渐退化。目前对此的研究仍在持续，但已有迹象表明，被动接受 AI 内容可能会打击求知欲、削弱专注力，甚至导致认知能力的长期停滞。
要更深入理解这一风险，不妨回顾“达克效应”（Dunning-Kruger Effect）：即“认知偏差”现象——那些能力最低的人往往最自信，因为他们未意识到自己的无知；而真正能力出众的人则通常更加谦逊，因为他们能够看到自己未掌握的复杂面貌。
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这个模型同样适用于 ChatGPT 等生成型人工智能的使用场景。有些用户依赖 AI 替代思考，误以为自己掌握了知识，仅仅因为能够复述 AI 提供的内容；而另一些用户则将其视作工具，用来拓展自身能力。在前者的情况下，AI 实际上削弱了人的认知深度，但在表面上却提升了“聪明感”。
这也导致了分化：一些人止步于“智力高原”（Mount Stupid），把 AI 当作替代创造与思考的工具；而另一些人则将其视为认知的催化剂，继续在探索与创造的道路上不断前行。
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换句话说，关键并不在于“是否使用 ChatGPT”，而在于“如何使用”。若盲目接受其输出、不质疑前提、不寻求其他观点或深入理解，我们的智力确实会被“格式化”；然而，如果把它视作提问的起点、好奇心的引发器，它可以帮助我们拓展思维、理清复杂问题，甚至激发有价值的思想对话。
ChatGPT 会让我们变笨，还是更聪明？这取决于我们如何加以利用。生成式人工智能应当是人类智能的扩展器，而非替代品。这意味着我们应将 AI 视作思考的起点，而非终点；它应当帮助我们提出问题，而非让我们停止探究。
自从 ChatGPT 上线仅两个月即突破一亿用户，这股生成型人工智能的热潮可谓席卷全球。如今，我们正面临一个技术的十字路口：一条道路通向认知的退化，人类在放弃主动思考的过程中逐渐依赖于机器；而另一条道路则是人与 AI 携手并进，共同拓展人类的思维深度与广度。
常有人说，“AI 不会取代你，但会用 AI 的人会。”然而，我认为更准确的说法应是： 那些让 AI 替自己“思考”的人，最容易被取代。
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在 AI 时代，真正能够立足的人，正是那些选择“增强型使用方式”的人。他们不是让 AI 接管自己的思维，而是与之协同，完成单靠人类或机器都无法达成的任务。这也正是未来工作的方向。
本文围绕“ChatGPT 是否会让我们变笨”这一问题展开，但我们更希望以另一个问题作为结尾： 我们是否能够通过 ChatGPT，让自己变得更加聪明？
答案并不在 AI 本身，而在每位用户的选择之中。
