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试想一下，一名大学生坐在图书馆的角落，面对一个熟悉却又让人头痛的写作任务。他打开电脑，输入几个关键词，选择的不是搜索引擎，而是 Deepseek 或 ChatGPT——几秒钟后，一篇结构严谨、语言流畅的草稿便在屏幕上出现。看似他完成了写作，但在这个过程中，他的思维真的参与其中了吗？
在过去一年多的时间里，像 Deepseek 和 ChatGPT 这样的人工智能助手迅速融入了我们的日常生活，从撰写邮件、查找资料到撰写学术论文，人们越来越习惯于将思考过程外包给这些工具。有人对此表示欢迎，认为 AI 带来了前所未有的高效，而另一些人则忧虑，这是否意味着我们逐渐失去了思考的机会？
用 AI 写作会让大脑变笨吗（图片
MIT 的脑波实验揭示大脑的“懒惰”
为了探讨“AI 写作是否会导致人脑变笨”这一问题，麻省理工学院（MIT）的研究团队设计了一项创新实验，通过脑电图监测大脑在写作时的活动。他们招募了 54 名大学生，将其随机分为三组，分别使用 ChatGPT、传统搜索引擎或完全依赖自身思维完成三篇短文。在每轮写作中，研究者记录参与者的脑电活动，并在后续进行语言分析和访谈。
这个实验持续了四个月，直到最后一轮——第四篇作文时，AI 组和纯大脑组角色互换。原本依赖 AI 的学生这次只能依靠自己写作，而那些不使用 AI 的人则可以自由调用 ChatGPT。正是这次角色互换，使得“认知负债”这一概念浮出水面。
研究人员通过分析不同频段（α 波、β 波、θ 波、δ 波）之间的连接强度，得出了一个结论：大脑活动的活跃程度与所使用工具的复杂程度成正比。换句话说，越依赖自身思维，神经网络就越活跃，而越依赖 AI 时，大脑则越沉寂。
科学家通过脑电波监测大脑活跃程度示意图（图片
纯思维组展现出最强的神经网络连接，表明他们在信息处理、语言组织和逻辑规划上进行了充分的思考；搜索引擎组处于中间水平，表现出一定的信息筛选与整合能力；而 AI 组的脑波最为平静，尤其在代表注意力和信息整合的 α 波以及与逻辑思维相关的 β 波上表现最弱，显示出其认知参与度明显降低。
更为引人注目的是，在访谈过程中，AI 组的参与者难以复述刚刚写过的内容，且对自己作品的归属感较低——甚至有人直言，“那根本不是我写的，我只是帮 ChatGPT 选了个开头。”与此相对的是，完全依赖自己写作的那组，不仅能准确复述内容，还普遍认为“这篇文章是我思考出来的”。
第四轮写作的结果尤为震撼——那些在前三轮习惯使用 ChatGPT 的学生，在第四轮被迫断绝与 AI 的联系后，明显表现出不适应。他们的写作速度减慢，语言组织能力下降，脑电图显示神经活动依旧低迷，未能像纯思维组那样迅速进入高效的思维状态。
研究者将这一现象称为“认知负债（cognitive debt）”，意指长期依赖 AI 完成任务，导致大脑逐渐习惯于懒惰，一旦需要重新思考时，就如同一台久未启用的电脑，启动变得缓慢且效果低下。
AI 是否会让我们变得“笨”？关键在于使用方式
读到这里，你或许会感到焦虑，是否使用 Deepseek 和 ChatGPT 越多，大脑就越懒惰？难道 AI 真的会使我们变笨？MIT 团队的研究确实指出了一种潜在风险，但更重要的问题在于——我们如何使用 AI。
实际上，文章另一位作者——来自南澳大学的教育学者——对此研究也提出了重要的警示。他们认为尽管 MIT 团队的实验设计细致，但第四轮实验的参与人数有限，仅有 18 人完成，这不足以支持“大脑变懒、变笨”的结论，可能仅是缺乏练习的结果。
为何如此？想象一下，如果一名学生在前三次写作中都依赖 AI，而在第四次被要求独立思考，自然会感到不适应。而另一组已经经历过三次“脑力训练”，自然在第四次写作中表现得更加顺畅。这种现象在认知心理学中是常见的——大脑通过重复练习逐渐优化策略，提高效率。因此，问题的根源或许并不在于 AI 使人变傻，而是缺乏训练来适应复杂任务。
我们其实已有类似的历史经验——例如计算器的引入。20 世纪 70 年代，计算器进入课堂时，许多教师曾担忧学生是否会因此失去心算能力。结果呢？学校并未禁止计算器的使用，而是提高了题目的复杂性。教师们不再要求学生手动计算平方根，而是让他们利用工具解决复杂的物理和金融问题。学生们并非变得懒惰，反而变得更强大。
计算器对学生计算能力的影响（图片
因此，AI 本身并不是问题，关键在于任务是否有所变化，目标是否得到了提升，学习设计是否跟上了技术的发展。
AI 在我们思维中的角色，是拐杖还是登山杖？任务设计应当使 AI 成为挑战的助力，而非逃避的工具。例如，不是让学生直接用 ChatGPT 写作文，而是让他们利用 AI 生成初稿，然后进行口头答辩，解释逻辑及论点来源；或者，利用 AI 收集不同观点后，亲自撰写一篇对比分析。这种方法不仅保留了 AI 的效率优势，也迫使学生调动批判性思维、整合能力和表达技巧。
总结
人工智能正在以惊人的速度改变我们的学习和工作方式，但它既不是灵丹妙药，也不是毒药。MIT 的研究提醒我们，工具的便利并不等于认知的成长。在 AI 时代，学习能力不仅仅体现在写作速度和检索准确性上，更在于能够判断哪些任务可以交给 AI，而哪些任务需要亲自完成。AI 可以协助查找资料、理清结构、润色语言，但它无法替代我们的大脑进行判断、建立逻辑和培养思维。换句话说，真正的聪明在于知道何时让 AI 沉默，让自己的大脑发声。
参考文献：
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[3] Zhang, Shunan, et al. “Do you have AI dependency? The roles of academic self-efficacy, academic stress, and performance expectations on problematic AI usage behavior.” International Journal of Educational Technology in Higher Education 21.1 (2024): 34.
[4] Milana, Marcella, et al. “Artificial intelligence (AI), conversational agents, and generative AI: implications for adult education practice and research.” International Journal of Lifelong Education 43.1 (2024): 1-7.
[5] Shen, Yiqiu, et al. “ChatGPT and other large language models are double-edged swords.” Radiology 307.2 (2023): e230163.
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本片为科普中国·创作培育计划扶持作品
出品丨中国科协科普部
监制丨中国科学技术出版社有限公司、北京中科星河文化传媒有限公司
作者丨 Denovo 科普团队（杨超 博士、中国科普作家协会会员、广东省青年科技创新研究会会员）
审核丨樊春雷 中国科学院心理研究所副研究员 中国心理学会会员
