夜雨聆风自从以大语言模型为代表的 AI 出现以后，它所带来的效率提升是有目共睹的，但同时人们对 AI 的焦虑、恐惧以及 AI 对现实世界的影响也一直是一个讨论的话题。
抖音等短视频的流行，让人反思沉迷于短平快的内容是否会有负面的作用。那么，过度依赖于 AI 是否也会有负面的作用呢，这个问题也开始让人反思。经常 vibe coding 的人可能开始感觉到不会手敲代码了，就像已经忘了怎么用笔写字了。
来自卡内基梅隆、牛津、MIT 和 UCLA 的研究人员在预印本平台 arXiv 上发表了一篇论文，题目为：AI assistance reduces persistence and hurts independent performance，即：人工智能辅助降低了学习的持续性并损害了人的独立表现能力。
该研究通过三个随机对照试验（共1222名参与者），测试了 AI 辅助对人们数学推理和阅读理解能力的影响。
研究结论主要有 3 点：
1. 使用 AI 时解题率确实更高，但一旦撤掉 AI，这些人的独立解题率显著低于从未使用 AI 的对照组；
2. AI 组在无 AI 环境下的"跳过率"（放弃率）是对照组的近 2 倍；
3. 这些负面效应在仅仅 10-15 分钟的 AI 使用后就会出现。
研究还发现，直接问 AI 要答案的人受影响最严重，而用 AI 获取提示或解释的人受影响较小。
这个研究结论看起来也在意料之中。
关于“工具”
有人说 AI 归根结底不过也还是个工具，还会用计算器、汽车等来对比。
但是我觉得 AI 作为一种新型的工具与其它传统工具还是有很大区别的。
拿计算器来说，它只是一个透明的工具：它只执行你理解的操作，比如加减乘除；计算过程需要你的输入，它不会替你决定用什么公式；它也不会解释概念，只是执行预设的操作。你的大脑仍然是决策者。
而 AI 则是一个黑箱代理：你问一个问题，它直接给你答案；你跳过推理过程，而它替你完成从理解到解答的全过程；而且它说得头头是道，让你产生“我也懂了”的错觉。这个时候，你的大脑成了一个旁观者。
所以，计算器帮我们省掉的是其实是机械劳动，而 AI 帮你省掉的则是**认知劳动**。
关于“偷懒”
在工具时代，我们会“偷懒”，这种偷懒的主要表现是制造新的工具来流程化或自动化我们的工作。然后我们就制造出了迄今最强大的工具，AI。这看起来很好，但是 AI 这种新型工具不同于传统工具。在这种情况下，我们的偷懒行为就有点“变质”了。
工具时代的“懒惰”是，我不想计算，于是用计算器。这种情况，解题思路仍然是我们自己的。就像用汽车代替走路，我们的腿部肌肉可能会退化，但方向感还在。
AI时代的“懒惰”则是，我不想思考，于是问 AI。这种懒惰会有深层次的危害，具体表现在两个方面。
一是持续性的丧失：对 AI 依赖的人，面对困难时更容易直接放弃。由于 AI 让我们习惯了即时满足，当我们的大脑被训练成“有问题→立刻得到答案”的模式时，它就失去了耐性，失去了在不确定性中坚持的“肌肉”。
二是元认知能力的侵蚀：当我们用计算器时，得到的答案是百分百准确的，如果你有怀疑还可以再算一遍或者自己动手算一遍。但是当我们用 AI 时，一方面 AI 可能会产生“幻觉”，它给我们的结果不一定正确；另一方面，当然我们也可以自己再从头推理一边，但这时候就面临上面说的持续性的丧失。最终导致的结果就是，我们并不知道“我理解对了”。这种对自己知识状态的“监控能力”（元认知）正是学习的核心。
AI 工具的特殊性
为什么 AI 与之前的所有工具都不同呢，我觉得最关键的一点就是，极致的认知外包。搜索引擎可以帮我们找到信息，AI 帮我们消化信息并生成答案。当我们连"消化"这个过程都外包出去后，我们的大脑就进入了“认知萎缩”的模式。
人们对 AI 的依赖是一个潜在的“能力退化循环”。
即，遇到困难 → 使用AI获得即时答案 → 跳过挣扎过程 → 未能建立深层理解 → 认知萎缩 → 独立解决问题时表现更差、更容易放弃 → 更加依赖AI
这不仅是个人问题。如果一代学生从小就在这种环境中学习，那么，坚持能力，即持续面对一个问题的能力，就可能会系统性地衰退。
怎样利用 AI 而不被反噬
其实从前面的分析中就可以看出来，为了能够驾驭 AI，我们要保持自身的独立思考能力。这项研究本身也给出了一个答案，即我们应该用 AI 要提示，而不是直接要答案。
比如，不要问：“这道题答案是什么？”，而是要问：“这类题的解题思路是什么？”、“我卡在了这个步骤，你能给我个提示吗？”。
还有，遇到问题是，我们应该先自己思考 15 分钟，实在无法突破才求助 AI。我们“浪费”的这 15 分钟的挣扎本身就是学习。AI 剥夺的正是我们的这段“不适区”。
最后，AI 时代的真正智慧，也许不是知道多少，而是知道自己不知道什么，以及愿意在“无知”中坚持多久。
参考链接：[AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance](https://arxiv.org/abs/2604.04721)
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