最近，MIT 一份关于 " 使用 ChatGPT 是导致认知债务累积 " 的研究报告引发了不小的争议。

不少媒体报道，216 页的研究报告直指使用 AI 可能让大脑降智。"ChatGPT 让大脑萎缩 47%" 等耸人听闻的标题层出不穷，不少 AI 使用者感到焦虑。

然而，仔细研读这份长达 206 页的研究报告就会发现：媒体的解读很大程度上偏离了核心结论，复杂的科学研究被简化为了非黑即白的断言。

实际上，MIT 的研究并没有支持 " 使用 AI 会让人变笨 " 的简单论断。

这项研究想要说明的，其实远远比媒体传播得更深、更远。

先简单介绍一下 MIT 的研究《Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task》。

这项研究将 54 名受试者分为三组进行写作测试：纯人工组仅靠自身知识、搜索引擎组可使用 Google、AI 辅助组可以使用 ChatGPT。

为期四个月的试验周期里，这三个组别的大学生被要求进行 4 轮写作测试，难度相当于 SAT 级别（美国高考）的论文，一次测验时间 20 分钟，每次测试间隔 1-2 周。

MIT 通过脑电图监测发现，在前三轮写作测试中，纯人工组大脑神经网络连接最广泛，写作时涉及记忆提取、逻辑整合等多个脑区协同工作；搜索引擎组大脑活跃度中等，依赖视觉信息管理和筛选能力，但仍需自主整合知识；AI 辅助组的大脑活动显著降低，神经连接数量比纯人工组减少了 45%～55%，且 83.3% 的 AI 用户无法回忆几分钟前自己创作的内容。  

第四轮交叉测试中，当 AI 辅助组独立写作时，大脑活跃度虽有回升，但仍远低于纯人工组；当纯人工组首次使用 AI 时，大脑活跃度不降反升，产出质量也优于依赖 AI 的参与者。  

MIT 实验表明，AI 的负面影响并非不可逆，但长期无意识依赖 AI 可能会产生认知债务。因此，研究者鼓励先独立思考、再使用 AI 的思维模式。  

但部分媒体在传播时夸大了 MIT 研究的结论。

首先是概念的误读。部分报道称 " 大脑萎缩 47%"，但 MIT 研究测量的是神经连接活跃度的变化，而非大脑结构的物理萎缩。研究发现，依赖 ChatGPT 写作的参与者，大脑在任务中的神经耦合强度比纯思考组降低了约 47%。这并不意味着大脑 " 退化 "，而是表明 AI 辅助下，大脑执行特定任务时的某些认知区域活跃度降低。

其次是逻辑关系的混乱。认知债务并非不可逆的智力衰退。研究提出的 " 认知债务 " 概念，指的是短期依赖 AI 可能削弱长期认知能力，类似用进废退。但这种影响取决于使用方式。研究发现，当纯人工组首次使用 AI 时，大脑活跃度不降反升，产出质量也优于依赖 AI 的参与者，而依赖 AI 的实验组一旦脱离工具，表现会显著下降。

最后是对研究结论粗暴地简化。研究并未否定 AI 的价值。MIT 的论文明确指出，AI 可以成为认知增强工具，但前提是用户保持主动思考。原本认知能力较强的人（高基线认知者）使用 AI 时，神经连接反而增强，只有长期依赖 ChatGPT 的人大脑思维活动会出现短暂的怠惰。

读完报告，我们发现，MIT 研究不仅没有直接给出 "AI 腐蚀大脑 " 的结论，它的研究设计也存在不够严谨的地方。我们需要更加客观、审慎地去理解它所给出的结论。

1. 样本代表性有限。参与者数量相对较少，初始 54 人，完成第四阶段的仅 18 人。这些人都来自波士顿地区的顶尖学术机构，属于典型的 WEIRD 样本 ( Western, Educated, Industrialized, Rich and Democratic ) ，他们的认知习惯、教育背景和技术素养都高于平均水平。从这一特殊群体中得出的结论，不能直接推广到更广泛、更多样化的普通用户。

2. 实验设置与真实环境不同。在 20 分钟内完成一篇 SAT 风格的哲学论文是一个高度结构化的任务。将高压限时的单一任务产生的结果等同于整体认知能力的下降，简化了现实情况。真实工作中，人们使用 AI 的过程是一个非线性、多步骤的互动，有更充裕的时间进行反思和调整，这种差异可能夸大了研究中的负面效应。

3. 测量工具不够精准。EEG（脑电图）技术具有极高的时间分辨率，能捕捉到思维的瞬时变化，但空间分辨率较低，无法探测像海马体这样对形成长期记忆至关重要的深层结构。并且，EGG 信号也容易受到环境电噪声等外部干扰，可能影响结果的精确性。研究者本人也在论文中承认了这一点，并建议未来的研究应使用功能性磁共振成像 ( fMRI ) 等技术来获得更全面的脑活动图像。

4. 相关不等于因果。神经连接数量减少除了被解释为变懒之外，还可能是 " 认知效率优化 " ( Cognitive Offloading ) 。大脑活动减少可能是将信息检索等格式化、低阶的认知任务外包给了 AI，从而将宝贵的认知资源解放出来，用于更高层次的战略规划和批判性研究。当前的实验设计尚不能完全区分这两种截然不同的认知模式。

简言之，短时间内的小样本研究并不能得出放之四海皆准的结论，而要推导出媒体所传播的 "AI 导致认知能力衰退 " 的结论，需要更严谨、更长周期的纵向研究。

同期，部分研究给出了 "AI 工具有助于人脑思维活动 " 的结论，进一步佐证了 " 使用 AI 并不会导致大脑退化 "。

2025 年 2 月，一份来自微软研究院和卡内基梅隆大学的研究《The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers》，通过对 319 名知识工作者的调查发现，当用户对自身在该领域的专业能力有信心时，使用 AI 反而会激发更多的批判性思维。

一篇在《计算机与教育》期刊上的系统性综述《Higher-order thinking skills-oriented problem-based learning interventions in mathematics: A systematic literature review》，分析了 2022 至 2024 年间的 69 项相关实验研究，表明使用 ChatGPT 能够提升学生的高阶思维训练中的批判性思维、问题解决和创造性思维能力。研究强调，AI 辅助的问题式学习（PBL）能帮助学生更有效地进行概念整合和逻辑推理。

这些实证研究想要传递的是，我们需要超越简单的 "AI 有害还是有益 " 的二元对立，转而思考更本质的问题：

如何使用 AI，才能让我们变得更好？

历史上，每一次技术革命都曾引发人类能力退化的恐慌。古希腊哲学家苏格拉底就担心文字会破坏人类的记忆力；《娱乐至死》一书曾警告电视导致线性逻辑思维衰退；麦克卢汉曾指出，计算机系统或许会彻底麻痹我们的中枢神经系统。

然而，文字、电视、计算机并没有让我们变笨，反而提升了我们的技能。

文字确实改变了记忆的方式，但并没有消灭记忆能力，反而创造了更复杂的知识体系、延续记录了宝贵的人类文明；电视虽然改变了信息接收模式，却培养出了新的视觉思维能力，丰富了我们对世界的认知；计算机不仅没有麻痹我们的神经系统，反而极大地扩展了人类的认知边界，让世界变成了一个微型的地球村。

媒体传播的 "AI 会让人变笨 " 的观点，往往隐含技术决定论的误区，忽视了人类在技术使用中的主体性。

不可否认，大脑像肌肉一样，越用越强，不用就退化。自己写作时，大脑要经历 " 构思、组织语言、表达、修改 " 等深度认知加工的过程。而用 AI 时，只做了最浅层的 Prompt 输入，并没有思考答案背后的逻辑和来龙去脉。

但 AI 对认知的影响并非单向度的退化或增强，而是高度依赖于使用方式和教育设计。就像有人用计算机学习世界各地的课程，也有人玩游戏上瘾患上心理疾病，问题的关键在于我们如何使用技术。

如果个体不加辨别地、被动地、全面地依赖 AI 来完成所有认知任务，那么长期来看，其独立解决复杂问题、进行深度逻辑思考、产出原创性成果以及进行有效记忆的能力，都有可能出现实质性的下降。

但 AI 对思维的影响程度因人而异，因使用方式而异。那些能够主动将 AI 作为辅助工具而非完全替代、在使用过程中保持批判性思维、有意识地进行认知锻炼和深度参与的用户，可能受到的负面影响较小，甚至能够利用 AI 提升自己的认知效率和创造力。

如果我们能在使用 AI 头脑风暴的同时坚持批判性思考、保持深度记忆写作的习惯，AI 并不会让我们变笨，反而是一个更加智能的搜索引擎助手。

所以，再次回归 MIT 的研究报告，我们会发现它想表达的是：

技术是中性的，其影响取决于应用方式。

不过，为了防止上瘾，下次当你准备向 AI 提问时，不妨先问问自己：" 如果 AI 不存在，我会怎么解决这个问题？"

或许，答案就在你自己的大脑里。

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