AI会不会降低人的思考力

今天下午在用ai帮助自己写论文回修信的时候，我问ai该如何修改文章和回答审稿人的问题，它说得条条是道，但也感觉有些奇怪的地方。我无力辩驳，只能直接采用它的回答，这让我感觉自己的思考力在减低。

Ai会不会降低人的思考力？我在网上查了些资料看，总的来说，ai是可能让人的脑力（不单纯是思考力、还有记忆力、判断力等）减退。

• 如果遇到问题直接获取答案，跳过了分析、试错、总结的过程，大脑的推理和联想功能会像肌肉一样用进废退。

• 把需要记忆的知识点全部交给AI，会降低大脑海马体的活跃度，影响长期记忆和知识网络的形成。

• AI给出的即时单一答案容易让人获得“解决了”的快感，从而停止多角度、批判性思考

关键在于怎么用！如何让AI成为我们能力的放大器？（比如提升自己的深度思考力）

首先，还是谈谈学习的本质。《人是如何学习的》一书中观点说到：人对于事情的理解是基于我们原有的认知框架，理解力也是人和人拉开差距的体现。

学习如何解决问题的关键是习得一种思维方式或认知框架，可迁移的用于分析和解决问题的那种，而不是仅仅知道某个碎片化的知识，看不到知识点的联系、具体的适用条件或场景...

AI给出的定义：学习是基于原有认知框架，通过接纳新信息或承受认知冲突，更新自己的显性思维模型与隐性直觉，并提升元监控能力的过程。最好的学习成果是获得可灵活迁移的理解与行动倾向，其中既包括分析解决问题的策略，也包括对世界的好奇、审美与意义感。碎片化知识只有在与已有框架建立联系后才有力量，但刻意积累碎片本身也是通向框架的路径之一

怎么让AI更好辅助自己的学习？

这些提问模板是AI基于对学习本质的洞察提出的，我觉得说得还是很好的：

向AI提问的方法分成四层，从基础到高阶，每一层都附具体提问模板和背后的学习原理。

1、第一层：激活旧框架——让AI帮你“看到自己已有的理解”

不推荐：“讲一下XXX。”（被动接收）

推荐：先输出自己的初步想法，让AI帮你结构化或找盲点。

> 模板：“关于[主题]，我目前的理解是：①……②……③……。请帮我：

> 1. 用一张概念图把我说的三点组织起来，标出它们之间的因果关系；

> 2. 指出我理解中哪个点最可能与主流观点不同；

> 3. 针对我说的第②点，提一个我没想到的反例。”

2、第二层：制造认知冲突——让AI挑战你的框架

不推荐：“这个观点对吗？”（容易得到附和）

推荐：要求AI扮演对立立场的专家，给出有依据的反驳。

> 模板：“我持有观点：‘……’。请扮演一位在这个领域与我观点相反的顶尖学者，用三个实证研究或逻辑链条来反驳我。在反驳之后，再告诉我：为了捍卫我的观点，我最需要补充什么前提条件？”

3、第三层：迁移与类比——强制抽象，训练可迁移性

不推荐：“给我一个例子。”（例子往往是孤立的）

推荐：要求AI把同一个原理应用到三个完全不同领域，并让你找出共同结构。

> 模板：“请用[某个原理，例如‘复利效应’或‘机会成本’]分别解释：

> 1. 个人习惯养成

> 2. 企业战略选择

> 3. 生态系统演化

> 然后，请你出一个填空题：让我自己总结出这三个事例背后共同的抽象结构是什么。你只判断我的答案是否抓住了本质，不要直接给答案。”

4、第四层：压缩与教学——用AI检验你是否真正理解了框架

不推荐：“我理解了吗？”（AI无法可靠判断）

推荐：你尝试把一个框架教给AI（或一个虚拟的初学者），让AI扮演挑剔的学生，指出你讲解中的模糊、遗漏或过度简化。

> 模板：“我现在试图向你讲解‘XX框架’。我的讲解是：……。请你扮演一个聪明但爱挑剔的学生，针对我的讲解提出三个问题：

> 1. 一个关于定义边界的问题；

> 2. 一个关于适用条件的问题；

> 3. 一个关于与另一个相似框架区别的问题。

> 在我回答完这三个问题后，请你判断我是否真正掌握了这个框架的迁移使用能力。”

得避开的常见误区

1. **不要问“是什么”而不问“在什么条件下成立”** 

每得到一个结论，追加一句：“这个结论在什么条件下会失效？给出两个边界案例。”

2. **不要要求AI“总结全文”而不自己先总结** 

先用一句话自己总结，再让AI总结，然后对比差异——差异点就是你的认知增长点。

#最后给你一个今天就能练的问题

选一个你最近困惑的小概念（比如“沉没成本”或“刻意练习”），尝试用**第二层模板**向AI提问：“我持有观点：‘……’。请扮演一位反对者，给出让我不舒服的反驳。” 

然后把你原来框架被冲击后的新想法写下来，哪怕只有一两句话。这个过程本身就是一次高质量的学习。