深度剖析：过度依赖AI如何影响大脑及应对策略

微软研究院携手剑桥大学，针对AI对批判性思维的影响展开深入研究。研究聚焦于生成式AI与知识工作者，这些知识工作者每周至少使用一次AI工具，如chatgpt、微软的Copliot、Google的Gemini等，总用例多达936个。

如今的GenAI工具在文书类任务上表现出色，研究人员将此类任务细分为三大类、九小类，涵盖润色邮件、总结内容等常见场景。人们使用AI旨在提升效率，比如程序员用Claude辅助写代码，外汇交易员借助ChatGPT生成交易策略，老师用Dall-E生成洗手教程图片。在此过程中，用户的工作模式从“零帧起手”转变为“监督学习”。

然而，AI在事务型任务上的高效表现，容易使人对其过度信任，进而减少对自身批判性思维的调用。研究中所指的“批判性思维”，包含审视自身需求、设定明确目标、验证信息质量等方面，对应意识、动机和能力这三个核心构件。此次研究发现，影响调用批判性思维的关键因素并非任务类型或模型强大程度，而是人对AI的信任程度。在强大模型如DeepSeekR1面前，人们容易产生自我怀疑，进而将重要事务交予AI。

依赖工具会导致大脑退化，类似观点早有研究。例如针对出租车司机使用导航后海马体变化的研究，发现新手司机在熟悉空间时海马体变大，退休司机海马体变小；普通人使用GPS行走时海马体不活跃，自主思考路线时才被激活。不过，出租车司机海马体即便退化也只是回到常人均值。

这并不意味着要摒弃AI工具。为避免大脑因依赖AI而退化，可遵循“3R原则”：Review强制复查，对AI返回内容至少修改两次；ReVerse逆向训练，每周自主完成一次基础任务；Reconstruct重构输出，拆解AI生成内容建立思维导图。“用进退废”，提高批判性思维，不妨从相信自己开始。