下午就要交一份急着要的报告，上午还不紧不慢，只是打开大模型对话框输入关键词，几秒钟就能生成一篇像模像样的文章，稍作修改就就交了上去；一大堆数据要仔细分析，也不用多看，直接交给 AI 工具，分分钟处理完，看着就很规整合理。
这已经是现在很多人的工作状态了，而且这么干活比完全不用 AI，不仅效率高，有时候成果出的也好。
我看到 AI 跑出来的文字，有时候也会想，是不是我水平太差，连 AI 都不如？
别说，不光我不行，其他看上去高大上的工作，从业人员水平似乎也比不上 AI。
有一项实验，把某世界顶级咨询公司的顾问分为两组，一组按照传统方式正常工作，另一组必须使用 GPT-4，来执行创意任务、分析任务、写作和营销任务、说服力任务等 18 项正常咨询顾问的工作范围之内的标准任务。
结果是使用 GPT-4 的那组人速度更快，更有创意、写得更好、分析能力更强。
就连这咨询顾问，也会不如 AI，难道人类真的要被 AI 取代了吗？
接下来的事，则完全出人意料地反转了。
实验者又设置了一项任务，这项任务无法用 AI 得出正确的答案，再拿来考验顾问时，人类顾问的正确率是 84%。
但当顾问使用 AI 时，正确率掉到了 60%-70%。
这是因为顾问们用人工智能时，脑子在偷懒：大多数人只是简单地把问题复制粘贴到 AI 输入框，等 AI 出了答案，就把该答案复制粘贴下来，没有仔细检查答案的正确性。
遇到 AI 不能给出准确回答的问题，正确率就下滑了。
可见还有不少问题，AI 无法回答，这部分问题就能提供不会被 AI 取代的工作。另外，人们也不能不动脑子就依赖 AI，不然在有些问题上可就要错得离谱了。
类似的情况，不仅发生在已经工作的人身上，就连正在受教育的学生，也深受 AI 的负面影响，脑子变得懒惰起来，导致学习效果下滑。
有研究对巴基斯坦和中国的大学生做了调查，发现用 AI 完成作业的学生，决策能力和独立思考能力都有所下降。而且，他们变得越来越懒，对学习的兴趣也降低了。
这倒也合理，毕竟以前写论文，我们得去图书馆查资料，和同学讨论，这个过程虽然麻烦，但能让我们深入理解知识。现在有了 AI，可能几分钟就生成一篇论文，但知识到底有没有真正学到脑子里呢？恐怕我们自己也不能欺骗自己。
不仅变懒，还有可能变蠢
如果说 AI 只是让人在工作学习中偷懒的话，似乎也没有什么大不了，毕竟很多发明的目的就是让人偷懒，有更多的时间和精力享受。
但在思考上偷懒，可能会让人变蠢。
这不是我危言耸听，而是麻省理工学院媒体实验室最近研究显示，使用 AI 工具写论文的人，大脑活跃度比完全依赖人脑写论文的人更低。
他们把参与者分成三组，一组用 ChatGPT 写论文，一组用谷歌搜索资料，还有一组只能靠自己的大脑。实验过程中，研究人员通过脑电图监测他们的大脑活动。结果发现，完全靠大脑思考的那组，大脑神经网络连接最强，信息在大脑后部到前额叶之间流动得最活跃。用搜索引擎的那组呢，大脑中视觉处理和记忆相关区域更活跃，毕竟他们得看着屏幕找信息。
而最让人惊讶的是用 AI 的那组。他们的大脑活跃度明显低于前两组，尤其是在和记忆、语义处理相关的区域。更有意思的是，当撤掉 AI 让他们引用刚写完的论文时，好多人居然想不起来内容。这就好像他们只是把 AI 生成的东西复制粘贴了一下，根本没往脑子里记。
研究者把这种现象称为" 认知负债 "。就是说我们用 AI 的时候，短期确实省了不少力气，但长期来看，可能会付出思维能力退化的代价。
以前写东西，我们得自己查资料、想结构、组织语言，这个过程虽然累，但能锻炼我们的批判性思维和创造力。现在有了 AI，我们只要输入几个词，等着它输出结果就行，大脑很多时候都处在 " 待机 " 状态。
长此以往，批判性思维减弱、易受操控性增加、创造力下降，都会找上门来。
但是 AI 确实很能提高效率，用了就还想用，实在忍不住，又该咋办？
我问 DeepSeek：
" 经常在工作学习中使用 AI，会让人懒于思考，甚至削弱人的批判性思维、让人更易受操控、创造力也不如以前。人们该怎么做才能规避掉使用 AI ’的这些弊端，更好地与 AI 一起完成工作，思维也得到锻炼？"
DeepSeek 给出的答案详尽有引人深思，我放在文章的结尾，仅供大家在日常使用 AI 时参考。
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你提出的担忧非常深刻且具前瞻性。确实，过度依赖 AI 工具可能导致思维惰性、批判性思维弱化、信息判断力下降甚至创造力萎缩。但 AI 本身只是工具，关键在于我们如何使用它。以下是一些系统性的策略，帮助你规避风险，实现人机协同进化：
一、重塑人机关系：明确 " 主 - 辅 " 定位
1. 坚守 " 决策者 " 角色
永远让 AI 做 " 参谋 "，而非 " 指挥官 "。例如：
l 当 AI 给出方案时，追问：" 这个结论的底层逻辑是什么？有哪些潜在漏洞？"
l 对 AI 的建议采用 " 红队演练法 "：刻意扮演反对者，挑战其结论。
2. 设定 " 无 AI 时间 "
每天 / 每周保留固定时间段（如晨间 2 小时），禁用所有 AI 工具，用传统方式深度处理核心任务（如战略规划、创意构思）。
二、强化批判性思维的实操训练
1. 溯源验证法
l 要求 AI 提供信息来源（如 " 请附上支持该观点的学术论文链接 "）。
l 对关键信息进行三角验证：用不同 AI 模型（如 ChatGPT/Claude/Gemini）交叉比对答案，或手动检索权威资料。
2. 结构化质疑框架（适用任何 AI 输出）
- ** 数据缺陷 **：它依赖的数据是否过时 / 有偏差？
- ** 逻辑漏洞 **：论证过程是否存在跳跃或谬误？
- ** 视角局限 **：是否忽略了少数群体 / 对立观点？
- ** 价值预设 **：结论中是否隐藏了文化或意识形态偏好？
三、创造力保卫战：主动设计 "AI 禁区 "
1. 创意孵化期禁用 AI
写作 / 设计 / 策划的 " 灵感迸发阶段 " 完全自主思考，仅用 AI 做后期优化。
实践 "30-70 法则 "：30% 基础内容自主创作，70% 时间用 AI 拓展深化。
2. 反向刺激法
输入指令如：" 请给我 5 个违反常规的解决方案 " → 将 AI 的反常识点子作为思维跳板，激发联想。
四、构建 " 认知增强 " 工作流
1. 分阶段介入策略
在 AI 回复后强制自问：
l " 如果我从未见过这个答案，会如何解决此问题？"
l "AI 的思考路径与我原本的思路差异在哪？优劣如何？"
五、防御信息操控：建立免疫系统
1. 警惕 " 说服性设计 "
l 当 AI 使用 " 显然 "" 毫无疑问 " 等绝对化表述时，立即启动质疑模式。
l 对情感煽动性内容（如 " 这是千载难逢的机会 "）保持高度警觉。
2. 定期 " 信息排毒 "
每周选择一天，只阅读书籍 / 学术期刊等深度信源，重置信息鉴别基准线。
六、能力强化训练：把 AI 变成 " 思维教练 "
1. 苏格拉底式提问法
指令示例：
" 请通过连续提问引导我自主解决这个问题，不要直接给答案 "
→ 模拟导师互动，逼迫深度思考。
2. 刻意练习挑战
l 用 AI 生成高质量辩论题目（如 "AI 是否应拥有法律人格？"），进行正反方自我辩论。
l 要求 AI 模拟不同角色（如哲学家 / 工程师 / 艺术家）批判你的方案。
关键认知升级：
AI 不是替代思考的捷径，而是思维摩擦的火石。
真正危险的从来不是工具，而是放弃驾驭工具主动权的心态。每一次使用 AI 的过程，都应包含一次对自我思考的审视——这恰恰是前 AI 时代难以获得的反思机会。
把每一次人机交互变成思维训练场，而非思想停泊港。 当你开始要求 AI 解释它的逻辑、质疑它的数据、重构它的结论时，你已经在进行一场思维的负重训练。这种训练会让你的认知肌肉在数字时代反而更加强健。
上下滑动查看参考资料：
研究警示：过度依赖 AI 或削弱人类批判性思维与独立解决问题能力 _TechWeb https://www.techweb.com.cn/it/2025-02-12/2956834.shtml
AI 用 " 错 " 了，人真的会变笨！没骗你 https://mp.weixin.qq.com/s/yfSBBlxSkG4QWL1CRcqQpA
研究：长期使用 AI 可导致批判性思维减弱、创造力下降 _ 环科频道 _ 财新网 https://science.caixin.com/2025-07-04/102338069.html?originReferrer=caixinsearch_pc
文章用图：图虫创意
本回完
