MIT刚刚完成了首个ChatGPT用户脑部扫描研究，结果让我细思极恐。
研究发现，AI并没有让我们变得更高效，反而正在让我们的大脑「认知破产」。
这项为期4个月的研究追踪了54名参与者，通过EEG脑电图监测他们的alpha波（创造性处理）、beta波（主动思考）和神经连接模式。
最让人震惊的数据来了：
83.3%的ChatGPT用户在写完文章几分钟后，就无法引用自己刚写的内容。因为这些内容是ChatGPT生成的，他们的大脑根本没有参与思考过程。
脑部扫描显示的损伤程度更加触目惊心：神经连接从79个下降到仅42个，减少了47%。
如果你的电脑失去了一半的处理能力，你会说它坏了。而这正是ChatGPT重度用户大脑正在发生的事情。
老师们虽然无法准确识别哪些文章使用了AI，但他们能感觉到某些地方不对劲：
「空洞无物」
「内容空虚」
「语言近乎完美，却缺乏个人洞察」
人类大脑即使无法准确说出问题所在，也能察觉到这种「认知债务」的存在。
更可怕的是，当研究人员强制ChatGPT用户在不使用AI的情况下写作时，他们的表现比从未使用过AI的人还要差。
这不仅仅是依赖性的问题，而是认知萎缩——就像一块忘记如何工作的肌肉。
研究揭示了一个生产力悖论：ChatGPT确实能让你完成任务的速度提高60%，但它将实际学习所需的「相关认知负荷」减少了32%。
你在用长期的大脑能力换取短期的速度提升。
那些庆祝AI生产力提升的公司，正在不知不觉中创造认知能力更弱的团队。员工变得依赖于他们离不开的工具，独立思考能力越来越差。
MIT研究人员将这种现象称为「认知债务」——
就像技术债务，但针对的是你的大脑。
你用AI走的每一条捷径，都会产生思维能力损失的利息支付。就像金融债务一样，账单最终会到期。
不过研究的第四阶段也揭示了一些有趣的发现：拥有强大认知基础的人在使用AI时，神经连接性实际上比长期用户更高。
但长期AI 用户被迫在没有AI的情况下工作时，他们的表现却比从未使用过AI的人还要糟糕。
看完研究结果，我想起了爱因斯坦（据称）说过的话：「永远不要记住你可以查到的东西」。
但问题是，当我们把所有的思考都外包给AI 时，我们失去的不仅仅是记忆，而是思考本身。
这就像使用GPS导航一样。
虽然有研究早就发现并警告，长期依赖导航会导致空间记忆退化，大脑灰质减少。
但我们还是离不开它，因为方便。
而LLM 的使用并不像我们对计算器的使用——计算器只是帮我们完成运算，但我们仍然需要知道要算什么、为什么要算。
而LLM不同，它在替代思考本身。
就像有网友所说的，这是一个「认知上的莫妮卡衣柜」——你把所有不知道的东西都推到一边，直到看不见为止。你以为一切都很干净，但当你真正需要在那个衣柜里找东西时，才发现自己什么都不记得了。
写作就是思考。
当我们让AI 替我们写作时，我们其实是在让它替我们思考。
我见过太多人侃侃而谈，给出的却是ChatGPT生成的、结构完美但毫无灵魂的观点。
最可怕的是，连他们自己都不知道自己在说什么。
因为那些想法从来没有真正在他们的大脑里生根发芽过。
但我也明白，对于想要学习的人来说，AI 可以成为加速器。关键在于如何使用它——
是让它反映你的思维，还是替代你的思维？
是把它当作思考的伙伴，还是思考的替代品？
我想起自己学习新知识的过程——
真正的理解需要你停下来，思考每个概念如何与其他事物联系。
你不能只是浏览一遍数学教科书就说自己懂了数学。
你必须动笔演算，必须在纸上推导，必须经历那些卡壳、顿悟、再卡壳、再顿悟的时刻。
好比 LLM 的训练过程一样。
正是这种思考的过程，在我们的大脑中建立起概念的框架，让它们在未来能够被调用。
现在的问题是，当写一篇文章只需要几个提示词，当解决问题只需要问ChatGPT，当我们习惯了这种「认知速食」后，我们还能回到那种深度思考的状态吗？
我们只是在表层推理，再没有机会内化知识。
就像那些被迫在没有AI 情况下写作的实验参与者，他们的表现甚至不如从未使用过AI 的人。
肌肉不练会萎缩，大脑也会。
而当下的我们，也正站在一个分岔路口：是积累认知债务成为AI的奴隶，还是建立认知力量成为AI的主人？
而解决方案，并不是禁用AI，而是战略性地使用它。
所以，当你下次打开ChatGPT时，不妨问问自己：
这一次，我是将要思考，还是将要逃避思考？
论文地址: https://arxiv.org/pdf/2506.08872
（文：AGI Hunt）