首頁麻省理工學院研究發現人工智能會降低人腦的參與程度
麻省理工學院 (Massachusetts Institute of Technology) 進行的一項研究顯示，使用大型語言模型 (LLM) 不僅會減少當下的心智努力，還會對後續任務的認知表現造成持續的負面影響。
在實驗中，研究人員與少數的參與者合作--研究中也承認了這一限制[PDF]--他們被指派撰寫不同主題的文章。其中一組被允許使用人工智能 (ChatGPT 被選中，因為研究人員認為它與類似工具在功能上的差異不大)，另一組可以使用 Google 搜尋，而第三組則被指定為「僅用大腦」，意即他們必須在沒有任何技術協助的情況下完成任務。
所有參與者都接受了腦電圖（EEG）檢測，以評估認知參與和心理負荷。結果顯示，各組之間的神經連接模式截然不同，反映出不同的認知策略。參與者接受的技術支援越多，觀察到的大腦活動就越少。EEG 分析證實，「僅用腦」組的神經投入程度最高，其次是搜尋引擎組，而 AI 使用者的神經投入程度最低。
這項研究也測量了所謂的「擁有感」- 參與者事後回憶和總結自己寫作的能力。隨著技術輔助的增加，擁有感顯著下降。在 LLM 協助的組別中，很少有人能夠準確地轉述自己的文章。此外，在 AI 協助下寫出的文章在每個主題上顯然是一致的，與其他組別相比，顯示出較少的差異。
不出所料，使用搜尋引擎或 ChatGPT 者的視覺皮層較為活躍，顯示他們更專注於工具本身的輸出。
長期效果
經過多輪的論文寫作之後，形成了兩個新的組別：「Brain-to-LLM」--參與者一開始在沒有輔助的情況下工作，後來被允許使用 LLM，以及「LLM-to-Brain」--那些一開始有 AI 支援，後來被要求獨立寫作的人。
研究人員觀察到，「LLM-to-Brain」的參與者顯示出較弱的神經連通性，並減少了α和β頻率網絡的參與，而「Brain-to-LLM」的參與者則顯示出較佳的記憶回復能力，並重新啟動了廣泛的枕頂和前額葉腦區。[...]這表明，只有在深入參與一個主題之後才轉向人工智能，可以促進認知整合、記憶重啟和自上而下的控制"。
簡而言之，當人們先利用自己的智力、經驗和知識徹底探究一個主題時，他們最能從人工智能的協助中獲益。然而，從一開始就依賴人工智能似乎會逐漸降低認知參與，並在移除人工智能支援時損害表現。
根據論文所述，「在四個月的研究期間，LLM 輔助的參與者在神經、語言和得分指標方面的表現持續低於純腦組別」。
有限的研究
由於樣本規模較小，作者承認需要更廣泛、更多樣化的參與者群組來產生統計上穩健的結論。不過，隨著人工智慧愈來愈融入教育與日常生活，研究人員強調，過度依賴人工智慧可能會導致基本學習能力下降，這也是迫切需要關注的問題。
結論
如果以人工智能產生的內容取代人類推理、反思與綜合的趨勢持續下去，批判性思考能力可能會隨著時間而退化。使用 AI 來補充自己的思考過程，而不是完全取代它，會帶來更好的結果。
搜尋引擎的使用介於無助思考與依賴 AI 撰寫之間。然而，隨著 Google 和微軟等科技公司越來越多地將 AI 生成的回應整合到搜尋結果中 - 通常會將它們放在頁面的頂端 - 如果日常使用者僅僅依賴這些自動摘要，他們對認知的需求可能會降低。
研究團隊的結論是，「在 LLMs 被視為對人類有明確益處之前」，還需要進一步調查，以瞭解 AI 對認知的長期影響。
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