整理 | 蘇宓

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

在 AI 時代，“遇事不決，問問 ChatGPT”已經成了不少人的日常操作。無論寫文章、敲代碼還是尋找靈感，ChatGPT 就像是個萬能的小助手，隨叫隨到、樂此不疲。

但就在最近，麻省理工學院（MIT）媒體實驗室發布的一份長達 205 頁的研究報告突然“潑了一盆冷水”，由此在科技圈引發了不小的震動——研究人員用實驗證明，過度依賴 ChatGPT，可能會讓你的批判性思維能力、記憶力，甚至原本的“自己想東西”的能力大打折扣。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2506.08872v1

換句話來講，ChatGPT 用太多，可能會讓我們的大腦變“笨”！此結論一出，不少人覺得手中的 ChatGPT 瞬間“不香了”。

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分為三組的研究

根據論文，MIT 媒體實驗室研究人員招募了 54 名年齡在 18 至 39 歲之間的波士頓地區受試者，將他們分為三組：

• LLM 組：使用 OpenAI 的 ChatGPT；

• 搜索引擎組：使用 Google 搜索引擎；

• 純腦力組：完全不借助任何工具；

并要求這三組的參與者來完成多篇 SAT（以筆試形式進行的高中畢業生學術能力水平考試）寫作。

其中，每個人佩戴了腦電圖（EEG）頭戴設備，先是要完成三輪寫作任務。然而，在第四輪時，實驗玩起了“互換”：讓原本用 ChatGPT 的人換成“只靠大腦”來寫作，而一直靠自己寫的那組，則可以開始使用 ChatGPT。這被研究人員稱為“LLM-to-Brain”和“Brain-to-LLM”，參與最后這一輪的實驗者共有 18 人。

為了進一步了解 AI 對大腦的影響，研究團隊還用 EEG（腦電圖）監測了參與者在 32 個腦區的活動。

雖然這項研究尚未經過同行評審，樣本數量也不大，但其主要作者、MIT 媒體實驗室研究員 Nataliya Kosmyna 仍然決定提前公開這項研究成果，以此希望能夠引發更多社會關注。

她擔心，隨著人們越來越依賴大語言模型（LLM）獲取“即時便利”，大腦長期發展的代價可能被忽視。

“我之所以不等完整評審就發布，是因為我擔心六到八個月后，某個政策制定者可能會提出‘給幼兒園配上 GPT’這樣的建議。”Kosmyna 表示，“那將是極其有害的，尤其對發育中的大腦。”

ChatGPT 用得越多，人越“懶”

事實上，這幾年隨著生成式 AI 的爆火，如果說很多工作者擔心它會取代自己現有的工作，那么很多高校老師就在擔心 ChatGPT 之類的工具會讓他們的學生“變懶”

事實上，這幾年隨著生成式 AI 的爆火，如果說很多打工人擔心它會取代自己現有的工作，那么很多高校老師就在擔心——ChatGPT 這類工具會不會讓學生越來越“變懶”？

以前寫論文、做報告，學生多少還要查點資料、動點腦筋。現在有了 AI，一句提示詞丟進去，幾秒鐘就能得到一篇看上去還挺像那么回事的文章。省時、省力、省腦子，連“假裝努力”的環節都省了。

老師們常說，現在的作業像是“GPT 寫給老師看的”，學生自己反倒像“過手”了一遍就交了事。很多學生寫的論文格式工整、語法精準，但看不到自己的思考痕跡。甚至有老師說，一些內容讀起來就像是不同學生給同一個 AI 下了差不多的 prompt，然后輸出的幾個“平替版本”。

這也是MIT 媒體實驗室研究者 Kosmyna 頗為擔心的問題。于是，她與團隊設計了本次實驗，要求參與者每次基于 SAT 的寫作題目（例如關于慈善倫理、多選項困境等）撰寫 20 分鐘短文。

從論文的研究結果來看：

其中，腦電圖（EEG）分析顯示，不同組的參與者在大腦連接模式上有明顯區別，而且“外部幫助越多，大腦的連接強度就越低”。換句話說，使用搜索引擎的那組大腦活躍度比完全獨立寫作的少，而用 ChatGPT 的那組——大腦最“省電”，活動最弱。

此外，研究人員還用了一種叫做“動態定向傳遞函數”（dDTF）的方法來測量參與者的“認知負荷”，也就是大腦處理信息時的工作強度。這個方法可以分析大腦不同區域之間的信息流動情況，包括流動的強度和方向。

MIT 研究團隊表示，這種測量方式可以很好地反映大腦的“執行能力、理解能力和注意力控制”。

研究人員指出，相比于“全靠自己動腦”的基準組，使用搜索引擎的那組參與者大腦的 dDTF 連接強度下降了 34% 到 48%；而使用大語言模型（LLM）的那組，下降幅度更大，最多達到了 55%。

整體而言，使用 ChatGPT 的那組人所寫的內容高度相似，缺乏獨立思考，幾乎都是些“千篇一律”的句式和表達。

腦電圖結果也印證了這一點：他們的大腦在執行控制和注意力方面的參與度較低。到第三次寫作時，這組許多人已經直接將題目輸入 ChatGPT，然后簡單改幾句就交稿了。

“幾乎就是在說，‘把文章給我吧，潤色下這句就好，我搞定了’。”Kosmyna 說。

相比之下，“只用大腦”的那組人在 alpha、theta 和 delta 波段上的腦連接最強，而這些頻段正與創造力、記憶負載和語義處理密切相關。研究人員發現，這組參與者更投入、更好奇，對自己寫的內容也更滿意、認同感更強。

使用 Google 搜索的那組也表現不錯。他們在寫作時的大腦活躍度高，滿意度也很強。這一差異值得注意——因為如今很多人已不再用搜索引擎，而是直接在 AI 聊天機器人中查找信息。

寫完三篇后，互換工具繼續寫

完成三篇文章后，研究人員讓所有受試者再重寫一篇之前寫過的題目，但這次工具反過來，正如上文提到的：讓原來用 ChatGPT 的人必須自己寫，而原本只能自己寫的那組可以用 ChatGPT 輔助。

結果顯示，ChatGPT 組的成員幾乎記不得自己寫過什么，他們的 alpha 和 theta 波段活動較弱，意味著他們大腦繞過了“深層記憶”這一過程。

“你可以說，他們完成了任務，也很高效方便，”Kosmyna 說，“但從我們測到的信號來看，這個過程根本沒能整合進他們的大腦記憶網絡。”

而原先“純靠腦力”組在這次重寫中表現反而更好。他們的大腦連接性在所有頻段上都有明顯提升。

更廣泛的影響：不僅是學生，還有程序員

據外媒報道，Kosmyna 透露，她的團隊已經提交了期刊評審，但不打算等待通常長達八個月的審核周期，因為她認為這件事已經迫在眉睫。

“關于如何使用這些工具的教育，以及讓大家意識到‘大腦需要更類比式的發展’，這都是非常關鍵的。”她說，“我們需要配套的立法監管，更重要的是，在推廣這些工具之前，必須先做系統測試。”

目前，Kosmyna 和她的團隊也在做另一份類似研究，研究程序員在寫代碼時使用 AI 工具對大腦活動的影響——“而結果甚至更糟糕。”她說。這項研究或將對那些計劃用 AI 替代初級程序員的公司產生深遠影響。即便效率有所提升，依賴 AI 的趨勢可能會讓剩下的人也變得缺乏批判性思維、創造力和解決問題的能力。

ChatGPT 的兩面性

隨著這份研究報告的被更多的人關注，眾人對此看法不一。

有網友認為，“我覺得這完全取決于你如何使用它。把它當作一個橡皮鴨來討論想法嗎？我不認為我的腦活動會因此降低。用它來生成樣板代碼嗎？我很高興我的腦活動因此降低了。”

還有網友表示，“盡管我完全同意那些依賴 LLM 寫論文的學生在這個過程中（按定義）學不到什么東西，但腦電圖（EEG）的相關性其實很有限。它是一種非常模糊的測量方式，與具體的心理過程之間只有極其松散的關聯。要更可靠地衡量學習效果，或許可以指定一個主題，接受學生交來的論文，然后通過口頭問答的方式深入提問（這在過去被稱為“答辯”）。”

對此，你怎么看？

參考：

https://time.com/7295195/ai-chatgpt-google-learning-school/

https://arxiv.org/pdf/2506.08872v1

https://news.ycombinator.com/item?id=44317709

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