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【导语】在数字化时代，AI助手如Deepseek、ChatGPT正悄然改变我们的学习与工作方式。它们以其高效的信息整合与文本生成能力，成为许多大学生写作时的得力助手。然而，这是否意味着我们正在逐渐丧失独立思考的能力？MIT的一项脑波实验(yàn)揭(jiē)示(shì)了长期依赖AI可能导致“认知负债”的风险。但真正的关键在于我们如何使用这些工具。本文将探讨AI对大脑的影响，以及如何合理利用AI，使其成为促进而非阻碍认知发展的助力。

想象一下，一个大学生坐在图书馆的角落，面对着一个熟悉又棘手的写作题目。他打开电脑，敲出几个关键词，不是去搜索引擎，而是打开Deepseek或ChatGPT——几秒钟后，一篇结构严谨、语言流畅的草稿赫然在屏幕上跳动。看起来，他完成了任务。但在这个过程中，他的大脑，真的参与了吗？

过去一两年里，像Deepseek 、ChatGPT这样的人工智能助手迅速走入日常生活，从写邮件、查资料到撰写论文，人类越来越习惯将思考外包出去。有人欢呼AI带来前所未有的效率，也有人担忧，这是否意味着我们正在逐渐失去动脑的机会？

用AI写作会让大脑变笨吗（图片来源：作者使用AI生成）

MIT 的脑波实验证明，大脑真的“懒”了

为了搞清楚“AI写作会不会让人变笨”这个问题，近日，麻省理工学院（MIT）的研究团队设计了一项别出心裁的实验，用脑电图来观察大脑在写作时的活动情况。他们招募了54名大学生，将他们随机分成三组，分别使用ChatGPT、传统搜索引擎或完全依靠自己大脑来完成三篇短文写作任务。在每一轮写作过程中，研究者都会记录参与者的脑部电活动，并在之后进行语言分析和访谈。

这个实验持续了整整四个月，直到最后一轮——也就是第四篇作文——才迎来关键转折，AI组和纯大脑组互换身份。原本依赖AI的学生这次只能靠自己写作，而原本不用AI的人则可以自由调用ChatGPT。正是这轮互换，让“认知负债”这一概念浮出水面。

研究人员通过分析不同频段（α波、β波、θ波、δ波）之间的连接强度，得出一个结论，大脑活动的活跃度与所用工具的复杂度成正比。也就是说，越是依赖自己的大脑，神经网络就越活跃；而越依赖AI，大脑就越安静。

科学家通过脑电波检测大脑活跃程度示意图（图片来源：作者使用AI生成）

纯大脑组展现出最强的神经网络耦合，说明他们在处理信息、组织语(yǔ)言(yán)和(hé)规(guī)划(huà)逻(luó)辑(ji)上(shàng)都(dōu)进(jìn)行(xíng)了(le)充(chōng)分(fēn)思(sī)考(kǎo)；搜(sōu)索(suǒ)引(yǐn)擎(qíng)组(zǔ)处(chù)于(yú)中(zhōng)间(jiān)水(shuǐ)平(píng)，表(biǎo)现(xiàn)出(chū)一(yī)定(dìng)的(de)主动(dòng)信(xìn)息(xi)筛(shāi)选(xuǎn)与(yǔ)整(zhěng)合(hé)过(guò)程(chéng)；AI组(zǔ)的(de)脑(nǎo)波(bō)最(zuì)平(píng)静(jìng)，尤(yóu)其(qí)在(zài)代(dài)表(biǎo)注(zhù)意(yì)力(lì)和(hé)信(xìn)息(xi)整(zhěng)合(hé)的(de)α波(bō)和(hé)与(yǔ)逻(luó)辑(ji)思(sī)维(wéi)相(xiāng)关的(de)β波(bō)上(shàng)表(biǎo)现(xiàn)最(zuì)弱(ruò)，显(xiǎn)示(shì)出(chū)认(rèn)知(zhī)参(cān)与(yǔ)度(dù)显(xiǎn)著(zhe)降(jiàng)低(dī)。

不(bù)仅(jǐn)如(rú)此(cǐ)，在(zài)访(fǎng)谈(tán)中(zhōng)，AI组(zǔ)的(de)参(cān)与(yǔ)者(zhě)很(hěn)难(nán)复(fù)述(shù)刚(gāng)刚(gāng)写(xiě)过(guò)的(de)内(nèi)容(róng)，他(tā)们(men)对(duì)自(zì)己(jǐ)文章(zhāng)的(de)归(guī)属(shǔ)感(gǎn)也(yě)较(jiào)低(dī)——甚(shén)至(zhì)有(yǒu)人(rén)坦(tǎn)言(yán)，“那(nà)根(gēn)本(běn)不(bù)是(shì)我(wǒ)写(xiě)的(de)，我(wǒ)只(zhǐ)是(shì)帮(bāng)ChatGPT选(xuǎn)了(le)个(gè)开(kāi)头(tóu)。”相(xiāng)比(bǐ)之(zhī)下(xià)，完(wán)全自(zì)己(jǐ)写(xiě)作(zuò)的(de)那(nà)一(yī)组(zǔ)，不(bù)仅(jǐn)能(néng)准(zhǔn)确(què)复(fù)述(shù)内(nèi)容(róng)，还(hái)普(pǔ)遍(biàn)认(rèn)为(wèi)“这(zhè)篇(piān)文章(zhāng)是我思考出来的”。

最具冲击力的发现来自第四轮写作——那些前三轮习惯了用ChatGPT的同学，在第四轮被切断与人工智能的联系之后，表现出明显的不适应。他们写作速度变慢、语言组织力下降，脑电图显示他们的神经活动依旧低迷，没能像纯脑组那样迅速进入高(gāo)效(xiào)思(sī)维(wéi)状(zhuàng)态(tài)。

研(yán)究(jiū)者将这种现象称为“认知负债（cognitive debt）”，就是长期依赖AI完成任务，大脑会逐渐习惯不动，当再次需要亲自思考时，就像一台很久没开机的电脑一样，启动变得迟缓、效率低下。

AI会让我们变“笨”吗？其实是你怎么用它的问题

看到这里，你也许会不安地想，Deepseek、ChatGPT用得越多，大脑越偷懒？是不是AI真让我们变笨了？MIT团队的研究确实提示了一种风险，但更关键的问题在于——我们用AI的方式是否合理。

事实上，文章的另一作者团队——来自澳大利亚南澳大学的教育学者——对这项研究也提出了重要提醒。他们认为，MIT团队的实验设计虽然细致，但第四轮实验人数有限，仅有18人完成，并不足以支持“大脑变懒、变笨的结论，可能是练得少的结果。

为什么这么说？试想一下，如果一个学生连续三次写作都只靠AI，突然在第四次被要求独立思考，自然会有不适应。而另外一组已经经历了三次“脑力拉练”，当然在第四次表现得更顺手。这种是认知心理学中常见现象——我们的大脑通过重复练习，逐渐优化策略，提高效率。所以，问题可能不是AI让人变傻、变笨，而是没有训练大脑去适应复杂任务。

我们其实早有类似的历史经验——比如计算器的出现。20世纪70年代，计算器走入课堂，许多老师也曾担忧，学生会不会因此不会心算？结果呢？学校并没有禁用计算器，而是提高了题目的复杂度。老师们不再要求学生用手算平方根，而是要他们利用工具解决复杂的物理建模与金融问题。学生不是更懒了，而是更强了。

计算器会影响学生的计算能力吗（图片来源：作者使用AI生成）

所以，AI不是问题，关键是任务有没有变化，目标有没有升级，学习设计有没有跟上技术的发展。

AI对(duì)于我们的大脑来说，是拐杖还是(shì)登(dēng)山(shān)杖(zhàng)？任(rèn)务(wu)设(shè)计要让AI成为挑战而非逃避的工具。 例如，不是让学生用ChatGPT直接交一篇作文，而是让他们用AI做初稿，再参加一场口头答辩，解释逻辑与论点来源；或者，让他(tā)们(men)用(yòng)AI搜(sōu)集多(duō)方(fāng)观(guān)点(diǎn)，然(rán)后(hòu)亲(qīn)自(zì)写(xiě)出(chū)一(yī)篇(piān)对(duì)比(bǐ)分(fēn)析(xī)。这(zhè)种(zhǒng)做(zuò)法(fǎ)不(bù)仅(jǐn)保(bǎo)留(liú)了(le)AI的(de)效(xiào)率(lǜ)优(yōu)势(shì)，更(gèng)迫(pò)使(shǐ)学(xué)生(shēng)调(diào)动(dòng)批(pī)判(pàn)性(xìng)思(sī)维(wéi)、整(zhěng)合(hé)能(néng)力(lì)与(yǔ)表(biǎo)达(dá)技(jì)巧。

结尾

人工智能正以前所未有的速度改变我们的学习与工作方式，但它既不是魔法，也不是毒药。MIT的研究提醒我们，工具的便利并不等于认知的成长。AI时代的学习能力，并不只是写得快、搜得准，而是能判断哪些任务可以交给AI，哪些任务必须亲自完成。AI可以帮你查资(zī)料(liào)、理(lǐ)结(jié)构(gòu)、润(rùn)措(cuò)辞(cí)，但(dàn)不(bù)能(néng)代(dài)替(tì)你(nǐ)的(de)大(dà)脑(nǎo)做(zuò)判(pàn)断(duàn)、建(jiàn)立(lì)逻(luó)辑(ji)、培(péi)养(yǎng)思(sī)维(wéi)。换(huàn)句(jù)话(huà)说(shuō)，真(zhēn)正(zhèng)的(de)聪(cōng)明(míng)，是(shì)知(zhī)道(dào)什(shén)么(me)时(shí)候(hou)该(gāi)让(ràng)AI闭(bì)嘴(zuǐ)、让(ràng)自(zì)己(jǐ)的(de)大(dà)脑(nǎo)开(kāi)工(gōng)。

参(cān)考(kǎo)文献(xiàn)：

[1] Kosmyna, Nataliya, et al. "Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task." arXiv preprint arXiv:2506.08872 (2025).

[2] Stadler, Matthias, Maria Bannert, and Michael Sailer. "Cognitive ease at a cost: LLMs reduce mental effort but compromise depth in student scientific inquiry." Computers in Human Behavior 160 (2024): 108386.

[3] Zhang, Shunan, et al. "Do you have AI dependency? The roles of academic self-efficacy, academic stress, and performance expectations on problematic AI usage behavior." International Journal of Educational Technology in Higher Education 21.1 (2024): 34.

[4] Milana, Marcella, et al. "Artificial intelligence (AI), conversational agents, and generative AI: implications for adult education practice and research." International Journal of Lifelong Education 43.1 (2024): 1-7.

[5] Shen, Yiqiu, et al. "ChatGPT and other large language models are double-edged swords." Radiology 307.2 (2023): e230163.

策划制作

本文为·创作培育计划扶持作品

出品丨中国科协科普部

监制丨中国科学技术出版社有限公司、北京中科星河文化传媒有限公司

作者丨Denovo科普团队（杨超 博士、中国科普作家协会会员、广东省青年科技创新研究会会员）

审核丨樊春雷 中国科学院心理研究所副研究员、中国心理学会会员