随着市场上人工智能（AI）产品层出不穷，将棘手的思考任务外包给聊天机器人、代理和其他工具，变得越来越有诱惑力。
在我们探索这片新兴技术领域的过程中，越来越多地接触到海量信息以及那些声称能替我们思考的高度复杂的软件。只需短短几秒钟，像ChatGPT、Claude或Gemini这样的工具就能帮你起草邮件、为朋友生成贴心的生日祝福，甚至能总结你还没来得及读的那本小说的情节。
这种日益增长的外包行为引发了人们的担忧：人们会变得过度依赖AI。这可能会带来意想不到的后果，例如侵蚀我们的批判性思维能力，并导致整体认知能力下降。
这种担忧并非空穴来风。我们实验室的研究表明，网络环境利用了我们的认知倾向——即我们在思考、感知、注意和记忆方面的个体差异。结果，一些人最终采取了更多的思维捷径，只进行肤浅的信息处理。其他研究也将高频率使用AI与日益增长的懒惰、焦虑、批判性参与度降低以及依赖感联系起来。
然而，问题可能在于我们如何使用AI，而非使用AI本身。通常来说，依赖外部资源是完全可以接受的——我们一直在这样做。但重要的是，我们仍需掌控自己选择外包什么，以及为何外包。
我们究竟是如何知道事物的？
作为一个社会，我们都不断地依赖彼此的知识来运转。医生提供医疗信息，工程师负责建筑，财务顾问提供投资建议，等等。
所有这些专业知识的分布，使得我们每个人都能拥有比自身所能承载的更多的知识。换句话说，我们一直在平衡外包（让其他人思考）和支架式学习（依赖外部知识来源来丰富我们自身的思考）这两者。
支架式学习通常发生在我们学习的过程中。例如，老师不会替学生写论文——相反，他们提供反馈，以便学生能够连接、整合并拓展自己的知识库。
关键在于，我们也不会将所有思考任务都外包给同一个人。相反，在接受他人的建议、工具或支持之前，我们会仔细权衡其可信度和专业知识。我们还会检查新信息是否符合我们已知的内容。
随着我们在某个领域的知识增长，我们对外部支持的依赖就会减少，就像一个学生在学习到足够知识、能够独立前行之前一直依赖老师一样。
不仅仅是大脑在工作
认知（我们的思维能力）是所有这一切的核心概念。我们的大脑承担着三项基本任务：
- 编码信息（接收信息，以便大脑进行处理）
- 存储信息，以及
- 检索信息。
认知依赖于这三项心智任务协同工作的效率。当我们被信息淹没时，将任务分派给外部来源可以减轻这种心智负担。
研究表明，当我们的注意力紧张时，大脑会更专注于编码信息，而牺牲存储和检索，后两者更为费神。
直观上，我们很容易认为所有的认知活动都只发生在大脑中。但我们的认知过程有时会延伸到环境中的事物上。这些外部来源可以是人、物理对象和数字工具。如果你用日记来检索你写下的记忆，那么日记就是你心智的延伸。
然而，轻率地将知识获取和存储外包给外部来源——比如向ChatGPT提出任何闪现在脑海中的问题——可能会对你的批判性思维能力产生影响。这是因为在我们的大脑中，已获取的知识与新编码的信息会积极互动：我们会将遇到的信息转化为对我们有意义的方式。
而且，我们掌握的知识越多，编码和批判性解读新信息的能力就越强。例如，在第二次世界大战的背景下了解希特勒和墨索里尼，有助于我们更好地理解现代独裁统治的危险。
艰苦的工作也能带来回报
为了恢复平衡，我们需要亲自完成那些更困难的认知任务，而不是一有便利就外包出去。
更快、更容易的选择并非总是最好的——就像选择步行去朋友家，能为你的身体和大脑提供更好的锻炼，而开车则不能。
有时，艰苦的工作也能带来回报。当面对使用AI工具时，你可以选择控制它们，或者让它们控制你。
平衡你与AI工具关系的一个方法是运用反思性实践。问问自己：使用AI后感觉如何？是感到自豪和满足，还是感到更加焦虑和不知所措？今天，你是“替换”了你的认知，还是“支架式”地拓展了它？明天你可以做些什么任务来扩展你的心智能力？
为了与AI建立成功的关系，我们需要锻炼我们所有的心智技能——否则，我们真的面临失去它们的风险。
这并非总是易事，但这仍然在我们的掌控之中。
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