17世紀法國哲學家、數學家布萊茲·帕斯卡爾曾言：“人是一根會思考的蘆葦。”人的全部尊嚴，便在于思想。然而，當ChatGPT能一秒鐘生成一篇論文，當Claude能瞬間梳理出復雜的邏輯脈絡，一個疑問開始出現：這根“會思考的蘆葦”是否正在枯萎？人類是否正為了便利，主動交出自己的思考權？
美國紐約州立大學石溪分校教授勞倫·里士滿說：“AI本身不一定讓我們變笨，只是我們與它互動的方式可能很笨。”那么，人類在使用生成式人工智能（AI）時犯了哪些錯？又該如何改變習慣，讓技術真正為人所用？
減輕思維負擔帶來惡性循環
據英國《新科學家》網站報道，生成式AI正深度融入人們生活，并讓人延續了“認知卸載”的傳統，即利用工具減輕思維負擔。就像人們不是用腦子記住要買什么，而是寫一份購物清單一樣。但相比蘇格拉底當年對寫清單的擔憂，AI帶來的挑戰遠甚于此。
里士滿與其同事今年3月在《自然》雜志發表論文指出，認知卸載會對認知造成負面影響。過度依賴AI不僅讓學習過程變得被動和膚淺，更會導致惡性循環。人們卸載得越多，獨立思考的能力就越弱，進而更加依賴工具。
英國蘇塞克斯大學哲學家安迪·克拉克對此持辯證態度。他提出的“延伸心靈”理論認為，利用外部工具分擔腦力本身并非壞事，但他擔憂的是，隨著人們將心智深度延伸至生成式AI與網絡空間，這種依賴性正讓人變得前所未有的脆弱。直白地說，一旦斷電或沒網，人類的認知能力可能就跟著“癱瘓”了。
美國賓夕法尼亞大學今年1月的研究顯示，與使用搜索引擎相比，使用ChatGPT輔助的志愿者寫出的文章篇幅更短、事實引用更少。研究者指出，這是因為AI直接替人類完成了關鍵的“信息綜合”步驟，將探索與發現的機會徹底“交卸”給算法，導致學習淪為被動接收，對知識的理解也注定流于膚淺。
一些初步證據顯示，過度使用生成式AI可能會使批判性思維能力下降。瑞士SBS商學院的邁克爾·格爾利希在一項涵蓋600多人的調查研究中發現，17—25歲的年輕人比年長者更依賴AI，而他們的批判性思維得分也相應低了約45%。格爾利希將其稱為“認知懶惰”。當人們連真誠的道歉信都習慣讓AI代勞時，人類大腦可能已經開始拒絕處理那些更復雜、更費力的思考任務了，這才是最大的隱憂。
AI流暢的語言不代表有思維
既然人類的思考能力似乎岌岌可危，那么AI是否有資格“接管”人類的智力？科學界對此保持著冷靜，認為AI看似聰明的回答，往往掩蓋了其本質的局限。
去年6月，《自然》雜志刊登的一篇重磅評論指出：流暢的語言并不代表有思維。
3位美國科學家通過多重證據證實了這一點。腦成像顯示，大腦處理語言和推理的區域是截然分開的。失語癥患者雖失去語言能力，卻依然能解開復雜的數學題。而嬰兒在學會說話前，就已經開始像科學家一樣探索世界。
如果語言能力并不等同于思考能力，那么當下依靠概率預測下一個詞的大型語言模型就更難被視為“會思考的存在”。它們之所以能生成流暢、似乎頗有見地的回答，只是因為在語言形式上高度擬人化，卻并不具備驅動語言背后的認知引擎。
美國哲學家理查德·羅蒂指出，所謂常識，往往是那些被反復使用而失去新意、最終化為固定表達的“死去的隱喻”。而生成式AI恰恰是從這種被大量重復的人類語言中學習，它掌握的是語言的“殼”，卻未參與讓語言誕生的真實經驗世界。
因此，當人們把問題交給AI時，它往往只是反芻已有的詞句，被困在人類數據的牢籠里。它可以復述關于“騎自行車”的所有物理公式，卻永遠無法像人類那樣，真正理解雙腳離地、保持平衡的一瞬間。
應堅持“先思考后AI”
要避免認知被削弱，人們必須重塑與生成式AI的關系，讓它成為增強而非取代思考的工具。但做到這點并不簡單。研究發現，即便自認為思維嚴謹的人，一旦缺乏明確指導，也會迅速滑向“大腦偷懶”的舒適區。
不過，美國麻省理工學院團隊發現，那些先獨立寫過一次作文的志愿者，再用ChatGPT寫第二版時，即便用了AI，大腦仍保持高水平連接度，思維參與度并未下降。
對此，克拉克表示，關鍵是永遠做那個先思考的人。越多獨立思考，越能提升所謂“混合認知”。還有研究者建議，使用AI的正確方式，是把它當作強化既有理解的工具，而不是取代思考的捷徑。
克拉克同時提醒，要警惕“錨定效應”，即第一條信息往往會主導后續判斷。即便試圖批判性地評估AI的回答，仍可能被它生成的第一個答案潛移默化地帶偏。對此，他給出了一個巧妙的反向操作策略。例如，寫一件事的負面影響時，不要直接讓AI列舉負面例子，可先讓它列舉事實，再自己歸納負面影響，最后再請AI找漏洞或給出相反論證。
若人們依賴AI提供所有答案，人類原創內容會減少，AI訓練所需的新鮮數據也會枯竭，最終陷入“模型崩塌”，只能重復自己的內容，智力和創造力逐漸下降。如果使用得當，不只是人類會變得更聰明，AI也會隨之進化。
看來，唯有人類繼續做那根“會思考的蘆葦”，堅持創造，AI才能真正成為認知的助力，而不是取代思維的幻象。（記者 張佳欣）
