警惕ChatGPT对大脑的影响。照片来源：Shutterstock
人工智能带来的便利可能是以牺牲真实的大脑能力为代价的。研究人员发现，使用ChatGPT会降低认知参与度，从而导致学习技能的下降。
在为期四个月的研究中，麻省理工学院（MIT）的研究人员要求54名成年人分别使用ChatGPT、搜索引擎或仅凭自己的大脑撰写三篇论文。随后，MIT团队通过检测参与者的大脑电信号、分析完成的论文语言特征以及进行会后访谈，评估了这些组别的结果。
根据研究，使用ChatGPT的参与者的认知参与度显著低于未使用者。依赖AI的参与者表现出对其所写论文的“记忆差、引用错误”现象，对自己的作品缺乏归属感，并在神经、语言和论文评分等所有层面上被“纯脑力”组全面超越。此外，在四个月的研究结束时，他们似乎在努力程度上有所减少——对论文采取了“极少编辑”的方式，而这些论文“大多是复制粘贴”。
研究指出：“虽然AI工具在支持表现方面很有价值，但它们可能会无意中阻碍深度认知处理、知识保留以及对书面材料的真实参与。如果用户过度依赖AI工具，他们可能会获得表面的流畅性，但无法内化知识。”
相比之下，那些不借助AI或搜索引擎写作的人表现出更强的记忆力、更高的语义准确性以及更强大的大脑连通性。
认知债务
尽管大型语言模型（LLMs）在教育领域的影响才刚刚开始“被大众接受”，但研究作者警告称，基于他们的研究结果，“学习技能可能会下降”。初步研究发现，参与者积累了“认知债务”——这是一种在短期内“推迟心理努力”的状态，但会导致长期成本，如“批判性思维减弱、更容易被操控、创造力下降”。
事实上，不仅长期使用ChatGPT会随着时间推移降低大脑连通性，而且当依赖AI的参与者后来切换到“纯脑力”模式自行撰写论文时，其表现仍然较差。
相反，从“纯脑力”组切换到ChatGPT辅助写作的参与者则显示出“大脑连通性的显著增加”，并在记忆测试中表现更好。这表明，技术的效果取决于人们如何使用它。
AI重塑语言
与使用ChatGPT撰写的“统计学上同质化的论文”相比，“纯脑力”组在论文写作方法上展现了“强烈的多样性”。最初使用ChatGPT的组别还表现出“对LLM特定词汇的偏见”，并报告称在最终的自写论文中“不断重复使用相同的词汇和结构”。
此外，ChatGPT和搜索引擎用户的单词长度变化较小，而值得注意的是，“纯脑力”参与者后来在使用AI重写论文时“屈服于LLM的建议”。
去年年底，马克斯·普朗克人类发展研究所（Max Planck Institute for Human Development）的研究人员观察到类似的趋势。他们分析了约28万份学术YouTube视频，发现在ChatGPT发布后的18个月内，演讲者使用诸如“meticulous”（细致的）、“delve”（深入探讨）、“realm”（领域）和“adept”（熟练的）等词汇的频率增加了多达51%。
新南威尔士大学AI研究所首席科学家、ACS AI与伦理委员会成员托比·沃尔什（Toby Walsh）表示：“我们还没有使用ChatGPT和LLMs太久，需要进行一些长期研究来观察其对语言习得的影响，例如儿童的学习过程。但这是令人担忧的……大脑就像一块肌肉，如果不使用它，就不会变得强壮。”
AI可能会腐蚀你的大脑，但计算器也是如此
南澳大利亚大学副教授维托米尔·科瓦诺维奇（Vitomir Kovanovic）和讲师丽贝卡·马龙（Rebecca Marrone）批评了MIT的研究结果，认为“纯脑力”参与者因逐渐熟悉研究任务而具有优势。他们在《对话》杂志上写道：“当AI组终于‘用脑’时，他们只做了一次任务。”
沃尔什最终将生成式AI描述为一把“双刃剑”。他确实遇到过学生用它作弊的情况，但他认为这些人实际上错失了将其作为“出色的私人导师”的机会。“我上学时，计算器引发了一场激烈的争论——如果我们过于依赖计算器，还会有人知道如何进行算术吗？”沃尔什说，“我预计围绕语言模型的辩论将以类似的方式展开。学生必须先充分掌握数学技能，才能使用计算器。同样，重要的是人们要学会沟通、构建论点和批判性地分析问题，我们可能需要确保人们在掌握这些技能之前不要使用语言模型。”
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