新研究显示依赖AI聊天机器人可能降低大脑活动与记忆力

麻省理工学院（MIT）近期的一项研究显示，过度依赖AI聊天机器人可能对大脑活动及记忆力产生负面影响。这项研究由MIT媒体实验室的娜塔莉亚·科斯米纳博士领导，旨在探讨在使用AI聊天工具时，人脑的认知表现会如何变化。

在研究中，团队为波士顿地区的一群大学生佩戴了脑电图（EEG）头戴设备，要求他们在20分钟内写一篇短文。参与者被分为三个组别：第一组是在没有任何外部帮助的情况下独立完成写作，第二组可以使用搜索引擎，而第三组则在OpenAI的GPT-4模型的支持下进行创作。整个实验过程持续数月，参与者每次都需按照不同条件进行写作。

研究初步结果显示，三组参与者的大脑活动存在显著差异，其中依赖聊天机器人的组别表现出最弱的大脑活动。这一发现引发了人们对AI工具如何改变思维和学习方式的广泛关注。

脑电图分析表明，不同组别之间存在不同的神经连接模式。随着外部帮助的增加，大脑的连接性呈现出系统性下降的趋势。具体而言，使用搜索引擎的参与者表现出34%到48%的神经连接性下降，而使用大语言模型的组别则高达55%。这表明，依赖AI进行写作的参与者在执行任务时的认知参与度显著降低。

研究人员指出，纯大脑组的参与者展现出更广泛的神经网络，而依赖搜索引擎和大语言模型的群体则依赖更多的外部支持。尤其是大语言模型组的参与者在执行任务时，必须依赖AI生成的建议，导致他们在内部内容生成上的能力受到压制。

在回忆测试和内容感知方面，大语言模型组的参与者的表现显著低于那些完全依赖自身思维的参与者。研究显示，这一趋势在多次写作实验中得以强化。在一次实验中，当原本依赖大语言模型的参与者被要求撤回对AI的依赖时，他们的表现下降尤为明显。这一发现突显了AI工具在学习过程中可能导致的认知懒惰。

研究团队解释道，在学习过程早期使用AI可能导致对信息的浅层编码，从而影响到参与者后续的事实记忆以及学习能力。这些研究结果可能会对教育实践产生重大影响。教育者需要重新考虑如何有效整合AI工具，确保学习者在掌握知识的同时不会过度依赖这些技术。

MIT研究团队指出，在学习者进行充分的自主认知努力之前，延迟AI整合的教育模式可能是解决问题的方案。这种方法不仅可以提高工具使用效率，还能保持学习者的认知自主性。他们警告说，随着越来越多的年轻人将AI作为完成学校作业的依赖工具，必须引起广泛关注，避免一代人在智力上出现退步。

科斯米纳在接受采访时强调，尽管这些工具为学习提供了前所未有的机会，但它们对认知发展和批判性思维能力的潜在影响需要进一步研究。她对该研究的初步表示审慎态度，呼吁在评议前应将这些发现视为初步研究结果，以便形成更全面的理解。

研究团队也计划进行后续研究，探讨AI在其他领域的应用，例如在程序设计中使用自然语言提示生成代码。他们希望未来的研究不仅专注于大语言模型的影响，还将对记忆保持、创造力和书面流利度等方面进行深入探讨。

随着AI技术的迅猛发展，其在教育和生活各个方面的渗透也在不断加深。鉴于AI的广泛应用，对其影响的理解与研究显得尤为重要。MIT团队的研究为未来研究奠定了基础，探讨如何在不牺牲认知发展的前提下有效利用AI技术，培养健全的智力独立性。

MIT的这项研究提醒我们在享受AI带来的便利时，需谨慎对待其对思维方式和学习能力的潜在影响。仅依赖于技术完成任务，可能会使我们逐渐失去独立思考的能力，甚至造成人脑的认知能力下降，从而影响个人的学习和发展。