AI 并不是我们批判性思维退化的原因

每隔几周就会出现一条头条新闻，说 AI 正在腐蚀我们的大脑；随后又有人反驳说，它不过是文字计算器。两者犯了同样的错误：把"使用 AI"当成了一件事。我查阅的研究指向了一个更有用得多的结论。同一个工具可能让你变弱，也可能让你变强，取决于一件事：AI 承担的那部分工作，是否恰恰是原本能让你变得更好的部分。所以与其争论，不如用以下方法把你交给 AI 的每一项任务分为三类，每类附上依据，以及你可以直接照抄的用法。 **类别 1：努力本身就是重点。这些任务不要用 AI。** MIT Media Lab 做过一个小型实验，名为"Your Brain on ChatGPT"（Kosmyna 等人，2025）。54 名受试者撰写文章，分别使用 LLM、搜索引擎，或只靠自己的大脑，同时用 EEG 测量他们的脑活动。纯靠大脑的组别表现出最强的脑区连接，搜索组居中，LLM 组最弱，而且 LLM 组对自己写的内容感受到的归属感也最低。这是一份针对单一任务的小型预印本，并不能证明你的大脑受到了损伤。但它确实说明了一件简单的事：当 AI 代笔时，思考的过程也随之停止了。 **该怎么做：** 任何"做的过程就是训练"的任务——写文章、解题、形成自己的观点，以及那些属于人情世故的事——生日祝福、悼唁信、给正在低谷中的朋友发的消息。如果你把这些交出去，你保住了产出，却失去了做这件事的意义。 **类别 2：你想提升自己。先自己尝试，卡住了再要提示。** 2025 年 PNAS 上有一项研究，涉及近一千名高中数学学生。一组使用普通聊天机器人练习，另一组使用被设定为只给提示、不给答案的版本。两组在练习期间都表现更好。随后考试时撤掉 AI：使用普通聊天机器人那一组的成绩比从未用过 AI 的学生更差，而提示版本基本避免了这一问题。（PNAS 后来发布了更正，所以我不引用具体百分比，但作者报告的方向是明确的。） 假设你想提升设计水平。第一步：自己动手做设计，哪怕做得很烂也要自己做。第二步：把它发给 AI，并附上这段话："看看我的设计，给它打 1 到 10 分。如果低于 8 分，像人类美术老师那样给我一个模糊的提示（比如"这里感觉太亮了"），不要告诉我怎么改。"第三步：自己修改，然后重复。AI 应该是会提问的教练，而不是代笔的设计师。GitHub 上有专为这类设计反馈打造的免费开源 skill，例如 Anthropic 公开 skills 仓库中的"frontend-design skill"。 **类别 3：需要花时间但不需要动脑的行政性工作。完全交给 AI。** Microsoft Research 和 Carnegie Mellon 在 2025 年对 319 名知识工作者做了一项调查。那些更信任 AI 而非自己的人报告说，他们在那些根本不需要批判性思维的任务上，投入的批判性思维更少了。请注意其中的含义：问题不在于委托，而在于把不需要你判断力的事也委托了出去。对于需要你思考的任务，委托是不可接受的，仅仅检查结果也不够。 我最好的例子是规划一次长途家庭旅行。它需要花几个小时在各个网站上查航班、比较酒店、阅读评论以避开差的酒店。这些事情没有任何一项能锻炼你的大脑，你不过是不断打开标签页，直到找到一个还行的。所以在这些行政性任务上，让 AI 接手吧。可以给出这样的指令："从[城市]到[城市]，在[日期]给我找 3 个航班方案和 3 家适合[人数]人的酒店，忽略任何评论中持续出现投诉的酒店，在我做决定之前展示每项的总价。"也有开源工具可以做到这一点，例如 Claude 目录中的 LetsFG。 **总结：** 第一类自己做，第二类先自己做、再要提示，第三类直接交出去。如果你想做一个 5 分钟的小练习，打开你最近 10 次 AI 对话，把每一次标记为 1、2 或 3。我猜大多数人会发现有几次属于第一类或第二类的对话被自己不假思索地交了出去，同时还有大量第三类的工作仍在亲手完成。 附注：资料来源与工具链接如下—— MIT Media Lab, Your Brain on ChatGPT: https://www.media.mit.edu/projects/your-brain-on-chatgpt/overview/ Microsoft Research, impact of generative AI on critical thinking: https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/the-impact-of-generative-ai-on-critical-thinking-self-reported-reductions-in-cognitive-effort-and-confidence-effects-from-a-survey-of-knowledge-workers/ PNAS, Generative AI without guardrails can harm learning: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2422633122 frontend-design skill (Anthropic skills repo, open source): https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/frontend-design LetsFG (open source, flights and hotels): https://claude.ai/directory/letsfg