大數據文摘出品

最近，麻省理工學院的研究團隊發表了一項新研究，標題為《你的大腦與ChatGPT》，研究報告長達200頁。

結論指出：使用AI寫作助手，例如ChatGPT，正在悄然改變人類大腦的運作方式。

為了解釋這一結論，研究團隊提出了一個核心概念：“認知負債”。即一種因為過度依賴AI而削弱思維能力和學習過程的心理狀態。

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

01 研究了啥，如何研究的？

麻省理工學院媒體實驗室的研究人員，主導了這項關于認知成本的研究。

他們深入探究了在日常寫作任務中，使用大型語言模型（LLMs）所帶來的影響。

研究將54名大學生隨機分為三組，他們主要來自波士頓地區的五所大學。

第一組（LLM組）被允許使用OpenAI的GPT-4o模型完成寫作任務；

第二組（搜索組）則借助傳統的搜索引擎，但禁止直接生成答案；

第三組（純腦組）在沒有任何外部工具輔助的情況下，獨立完成所有寫作。

在長達四個月的時間里，所有參與者需要完成三場正式的論文寫作。

每一場寫作任務都要求他們在20分鐘內，針對一個真實的SAT考題進行闡述。

研究人員運用腦電圖（EEG）技術，實時追蹤參與者的大腦活動變化。同時，他們還利用自然語言處理（NLP）分析論文的文本特征。

訪談、人類教師評分以及AI評分，共同構成了這項研究的多元評估體系。

一個由18名學生參與的可選第四輪實驗，提供了關鍵的對照數據：部分學生轉換了使用條件：曾使用AI的學生改為獨立寫作，而未用AI的學生首次嘗試使用ChatGPT。

所有參與者都佩戴腦電設備（EEG）以監測寫作過程中的神經活動，并結合自然語言處理工具、教師評分與訪談進行綜合評估。

結果顯示，使用AI工具的學生，其大腦活動明顯較弱。

EEG數據顯示，“大腦獨立組”的神經連接最為強烈且分布廣泛，說明他們在寫作過程中進行了深度思考和高強度的認知投入。

圖注：展示了Alpha波段下，不同組別（LLM組、搜索引擎組、純靠大腦組）的腦電活動分析結果。圖中還標出了統計顯著性，用星號表示：一個星號（）代表有一定差異，三個星號（**）說明差異非常明顯。

使用搜索引擎的學生腦部活動居中，說明他們雖然也在整合外部信息，但依舊保留部分主動思考能力。

而使用ChatGPT的學生則表現出最低程度的神經活躍度，其大腦更多采用機械化處理方式，減少了對執行控制與工作記憶的依賴。更令人警覺的是，AI組的神經連接在前三輪寫作中持續下降。

研究者解釋，這是因為大腦正在“適應”將認知負擔轉移給AI的過程，也就是逐漸放棄自己思考的責任。

在第四輪寫作中，那些從AI寫作轉換為獨立寫作的學生，表現出比“原始大腦組”更弱的神經活動。盡管他們比第一次寫作的“新手”略好，但依然遠遠達不到長期獨立思考者的水平。

圖注：參與者在實驗過程中佩戴Enobio腦電頭戴設備和AttentivU頭戴設備，并使用BioSignal Recorder軟件進行數據記錄。

02 研究有哪些結論？

研究者認為，這種狀態表明：一旦你早期依賴AI，你的大腦就很難再找回原本的活躍程度。

相反，那些首次接觸ChatGPT的學生，其腦電活動反而激增。

這或許是因為他們在嘗試將AI輸出與自己原有的思路融合，觸發了更復雜的認知加工。

然而，腦電圖的變化只是第一層證據。更深層的問題體現在學生寫作內容的“單一性”與“缺乏記憶”。

自然語言分析表明，AI組的文章在結構和語氣上更加統一，出現較多命名實體，但整體思路重復性高，語言風格趨于刻板。

這類文章頻繁使用第三人稱描述，缺乏個性表達。訪談結果更具震撼力：超八成AI組學生在寫作后無法準確回憶起他們剛剛寫下的句子，幾乎無人能完美復述。

相比之下，搜索組與大腦組的記憶表現顯著更好。

研究者指出，這是“認知負債”的典型特征之一——AI生成內容在大腦中無法形成深層記憶痕跡。

也就是說，這些文章只是從ChatGPT那里“借來”的，而不是“寫出來”的。

老師評分也印證了這一現象，他們將AI組的文章評價為“套路化”和“空洞”，缺乏思想的重量。

只有那些曾先獨立寫作、后嘗試AI的學生，在使用AI時表現出更多的“元認知行為”。

他們傾向于將AI輸出與自身經驗進行對照分析，這種過程觸發了更多大腦區域的協同運作。

研究進一步指出，AI組在面對熟悉主題時，思維仍呈現高度集中于同一套觀點。

他們反復重復相同的詞組與論點，缺乏對主題的深入分析或批判性思維。

這表明，他們更愿意接受AI提供的框架，而非質疑或重新構建它。

研究者警告，過度依賴語言模型不僅會降低思考能力，還可能削弱判斷力、加劇認知偏差，甚至形成一種“思想外包”的思維習慣。這種習慣若長期發展，將使人越來越難以構建獨立而原創的思想體系。

值得一提的是，這項研究尚未通過同行評審，但結論震驚業界。

研究還指出，盡管搜索引擎也屬于外部工具，但其使用方式需要用戶自行篩選、整合與判斷信息，整體認知負擔仍高于直接接受AI生成文本。

因此，在構建寫作能力或批判性思維時，適度使用搜索工具，遠比依賴生成式AI更具教育價值。

03 研究有哪些限制？

研究還強調，當前實驗存在多個限制。

樣本量較小，僅54人參與，第四輪交叉實驗更僅18人。此外，只使用了OpenAI的ChatGPT，未涵蓋其他語言模型。

團隊表示，未來研究應嘗試更多模型，并考察圖文、語音等多模態任務中的大腦反應差異。

研究任務也未細分為構思、起草與修改等階段，無法準確描述AI在哪一階段對認知干預最明顯。

腦電圖本身也無法精準定位大腦深層結構活動，需要更高分辨率的成像技術，如fMRI進一步驗證。

另外，由于實驗寫作時間被限定為20分鐘，AI組需將部分時間投入工具操作，導致他們比腦力組有更少時間構思與撰寫。

在現實教育場景中，如果時間不再受限，AI對寫作質量和大腦影響是否會有所不同，仍有待觀察。

研究發現，不同組別在選題動機上也有明顯差異。AI組更看重興趣，搜索組則在興趣與熟悉度間權衡，而腦力組傾向選擇自己做過的題材，以應對沒有外援的寫作挑戰。

這種策略差異，或許揭示了技術使用環境對學習策略與認知目標的潛在塑造作用。

最后，研究還未深入探討AI的不同使用方式——例如，僅用于提綱規劃、語法糾錯，是否同樣會產生“認知負債”。

作者長期關注 AI 產業與學術，歡迎對這些方向感興趣的朋友添加微信Q1yezi，共同交流行業動態與技術趨勢！

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