本文来自微信公众号：APPSO （ID：appsolution），作者：APPSO，头图来自：视觉中国
有没有发现，自从AI成了你的“智力外挂”，大脑好像开始偷偷摸鱼了？
好用是真好用，但是一昧地迷信AI给出的东西，就有点不太对劲了——小心呐，过于依赖AI，是会让大脑变蠢的。
微软研究院联手剑桥大学，针对AI对批判性思维的影响做了一个深入研究，发现过于相信生成式工具，会减少对自己批判性思维的使用。
对AI，别太信了
这一次微软把研究范围聚焦到了生成式AI和知识工作者身上，也就是经常用大模型工具做案头工作的一群人。
一共319名知识工作者，这些参与者每周至少用到一次AI工具，包括ChatGPT、微软的Copliot和Google的Gemini，总用例多达到936个。
现在的GenAI工具尤其擅长文书类任务，研究人员把这种任务分成了三大类、九小类：
这个分类基本覆盖了大多数场景，从润色邮件、总结内容、提取要点、精准查询……这些就是我用AI常做的事啊。
平心而论，用AI本来就是为了提高效率，减少花在“脏活儿”上的时间，这无可厚非。比如有一位程序员，会用Claude帮忙写代码；一位外汇交易员，用ChatGPT生成交易策略；还有一位老师，会用Dall-E生成学校洗手教程的图片。
这样一来，用户自己需要做的工作，就从曾经的“零帧起手”，转变成“监督学习”。AI负责出东西，用户来挑毛病、提意见，一轮两轮N轮的修改，直到满意为止。
这样的过程不是挺有效率的，怎么会让大脑退化呢？
这些事务型的任务AI完成起来又快又好，也就容易让人“掉以轻心”。除非是真的出现了特别离谱的结果，不然很多人都会放心把事情交给AI。
而正是这种对AI的信任、对自己所选中的“虚拟工作伙伴”的认可，会让用户不愿意反思和复盘自己在工具上的使用——也很好理解，谁会轻易质疑自己的经验呢？
于是研究人员提出了这样一个问题：在与AI合作完成任务的过程中，你会调用自己的批判性思维吗？
这里所谓的“批判性”来源于英文的“critical thinking”，是对可用事实、证据、观察和论据进行分析的过程。
在这个研究里，“批判性”在这里，并非单纯地指给成品挑毛病，而是有更确切的定义：
1.能够审视自己的需求和意图，从而确定需要AI参与的地方2.能在心中设定明确的目标3.通过主观标准验证信息、验收质量
这三点对应了三种批判性思维里的核心构件：意识、动机和能力。当没有意识、没有动机、还缺乏能力的时候，依赖AI无异于让自己的认知思维进一步退化。
而这次研究最重要的发现，是那个影响调用批判性思维的决定因素：不是任务类型，也不是模型的强大程度，而是人对AI有多“信”。
在强大的模型面前，每一个人都会产生自我怀疑——懂得不如它多，反应不如它快。有了DeepSeek R1这样的天才型选手之后，更是怀疑自己的深度思考能力也不及AI了。
出于对AI的认可，自然也就把重要的事交出去，不再过问。
怎么避免退化？从自信开始
依赖工具会让人变蠢，类似的说法很常见了，不是一天两天。最著名的研究，要数针对出租车司机习惯用导航之后，大脑内海马体的变化。
上个世纪60年代时，人们就发现海马与空间记忆密切相关。英国神经学家对伦敦的出租车司机进行了研究，发现接受培训期间，新手司机熟悉了伦敦的空间，他们的海马体明显变大。相比之下退休的司机，海马体则是在变小。
后来，又有学者直接找普通人做实验，发现在使用GPS时行走时，海马体不会处于活跃状态。只有自己思考路线该怎么走时，海马体才会被激活。
必须指出的是，出租车司机因为工作经验，海马体本身就异于常人，即便退化也只是回到普通人的均值，并不是恶性的萎缩、损伤。
这两个研究更多是在指出了锻炼大脑的必要性。这是一个恶性循环：越相信工具，就会越少调用自己的判断和认知。随着认知的退化，逐渐不具备找到错漏的能力了，只能越来越相信工具。
不过，这并不意味着要从此跟AI工具一刀两断，没必要。在工具越来越普及的现在，也不可能完全对AI避之不及。
回到刚才的“意识”“动机”和“能力”方面，只要建立不能尽信AI的意识，不过分放手。“3R原则”是一个值得尝试的日常小练习：
Review强制复查：对AI返回的答案、代码、方案，进行至少两次修改，拒绝复制粘贴。
Reverse逆向训练：每周完成一次“0生成纯天然”的基础任务。比如对长文章的提炼摘要、读书总结、播客总结，哪怕AI完成得更好，也坚持自己做一遍。可以把自己成果和AI的版本进行对照，这样可以观察自己的思路是否需要增补，以及AI容易在哪些地方出现幻觉。
Reconstruct重构输出：将AI生成的内容重新解构。用工具生成思维导图是一个常见的用法，但是思维导图是被高度提炼之后的内容，许多信息被“折叠”了。正是这些被折叠的部分，影响了认知能力的锻炼。Reconstruct的要点在于反过来拆解AI的长篇大论，建立独一无二的思维导图。
“变蠢”可能是一个略带简单粗暴的说法，但这背后隐藏着一个朴素的道理：用进废退。
批判性思维的减少，和对人工智能的信任有所相关，那么提高批判性思维，不如就从更相信自己开始。