ChatGPT用多了真的会变笨?科学研究曝光4大隐忧

ChatGPT用多了真的会变笨?科学研究曝光4大隐忧

▲在AI技术日益普遍的当下,ChatGPT已悄然成为众多人处理疑难问题的首选。随着使用频率增加,这项工具可能会对用户认知能力产生意想不到的影响。(图/美联社)

在AI技术日益普遍的当下,ChatGPT已悄然成为众多人处理疑难问题的首选。工作需要它帮忙、写作依赖它协助,甚至生活琐事也要借助其建议——从便利工具转变为生活必需品的过程中,隐藏着怎样的风险?最近发表的一份研究为这一疑问提供了答案:高频使用ChatGPT的用户群体中,许多人反馈自己的主动思考能力有所衰退、注意力范围不断缩小、原有的记忆优势逐渐消褪,甚至开始怀疑自己的决策能力。值得欣慰的是,研究另一方面的发现为使用者指明了一条光明之路——只要改变与AI的互动模式,将其视为创意的合作者而非思维的替代品,就可能重获创新的力量,并游刃有余地应对更具挑战性的工作。

《应用认知心理学》期刊刊登了这项研究成果。巴黎ISC Paris的研究人员法哈特以45位年龄在18至25岁之间、每日都会接触ChatGPT的法国年轻人为受试对象,采用了半结构化访谈方法展开调查。此举旨在深入探索:当ChatGPT从日常辅助工具逐步演变为生活中不可缺少的依存对象后,这种转变会对人们的思维方式与人际关系造成什么样的结构性影响。

触手可得的答案 懒惰思维悄然滋长

调查中浮现出一个值得关注的现象:长期大量使用ChatGPT的受访人群坦言,由于能够即刻获取现成的解答,他们在核查信息出处、深层剖析问题、以及主动探索解决方案等方面的投入明显下降。部分人甚至用「理性惰性」这个词来自我评价,承认自己的思维模式正在改变。

内存衰退则是另一个备受关切的话题。受访者普遍反馈,往年碰到关键讯息时,他们会养成笔记习惯、定期巩固或积极记忆,但如今却倾向于依靠ChatGPT来弥补遗忘。频繁地向AI查询而非主动回忆,逐渐削弱了他们对信息的记住能力,受试者们普遍自觉记忆水平有所退化。

学术界将这一现象称为「认知外包」——把原本由个体承担的思维负荷、信息处理与记忆储存任务转移到工具。虽然AI在缓解大数据处理压力方面表现卓越,然而研究数据却在另一个维度揭示了隐患:过分倚重现成答案的使用者,实际上在无意中削减了自我思考与记忆训练的频率。

连编辑邮件也要AI把关 系统离线竟成心理危机

更值得警惕的是,这种依赖所啃噬的不单单是主动思维的意愿,还涵盖了对自身能力的信心。

受访群体中不乏这样的例子:许多人在面临抉择时,都会下意识地请ChatGPT来验证自己的想法。甚至一份寻常的邮件,他们也要通过AI的审核才敢按下发送键。

而当ChatGPT由于服务器维护或其他故障陷入暂停状态时,这些高度依赖者往往表现出明显的不安,甚至陷入恐慌情绪,突然找不到继续手中工作的方向。

研究团队的分析指向一个恶性循环:用户将判决权移交给AI后,自信心的蚀刻逐渐加深,这不仅导致对个人能力的质疑增长,更让一件辅助型工具演变为工作流程中的「刚需」。

朋友圈的冷场 AI成为新的倾诉对象

除却思维层面的退化,调查还捕捉到了受访人群在人际关系处理方式上的微妙转向。面对疑惑或需要交流想法时,不少参与者不再首选与亲友、同学、导师进行沟通,反而倾向于立刻求助于ChatGPT。在更加极端的案例中,一些深度使用者甚至赋予了AI朋友般的角色定位,将人的特性投入到机器算法中,并由衷认为「AI比我身边的任何人都更理解我」。

虽然AI的及时反馈确实能填补某种陪伴空缺,但研究警示:若将与AI的对话常态化地替换真实人际互动,社交隔离与孤独感的隐患就会悄然滋生。

决定性不在用与不用 而在怎样才算用对

不过,研究并没有对所有ChatGPT使用者判处「有罪」。在受访群体里,也不乏采取截然不同策略的使用者,他们将AI定位于团队协作者,而非思想的代理人。

这类用户的妙招在于:让ChatGPT承担资料整理、文本总结这类机械性工作,腾出自己的精力去驾驭分析、逻辑推导这样的高阶任务;还有些人则用AI来辅助头脑风暴,把它产生的内容视为创意的跳板而非最终答案,以此来打破思维困境。

数据表明,这类更富思考性的使用策略不仅能减轻用户面对难题时的心理压力、强化内心信心,还能释放创新潜能,深化逻辑推理能力。

不过,参与研究的学者也坦诚不讳地指出了调查的局限性。此次调查范围相对狭小,调查对象限定在45位法国籍的年轻人(年龄跨度18至25岁),而所采用的定性访谈手法主要记录的是受调查者主观的经历陈述与个人感受。

基于这些特点,现有数据尚不足以对全球ChatGPT使用者群体做出预判,也难以确凿地说明ChatGPT直接导致了记忆退化、理性判断力下降或人际交往能力衰弱。要真正理解人类在与生成式AI长期共生的环境下,思维、存储与社交方式会如何演变,需要扩大研究对象的年龄跨度、地域多样性和使用行为差异,并借助范围更大、周期更长的追踪观察来积累数据支撑。

上一篇 2026/09/07 06:33
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