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2022年底ChatGPT一出来,不少人发现查资料不用再翻十几页网页了。

输个问题,现成答案就跳出来,快得让人惊喜。

当时我还跟朋友说,以后学习效率肯定起飞,现在看来,高兴早了。

宾夕法尼亚大学沃顿商学院的研究团队,找了1万名参与者做了个实验。

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他们把人分成两组,学同样的东西,一组用传统搜索引擎慢慢找,一组直接让AI给答案。

我赌AI组能赢,毕竟速度摆在那儿。

两组人学的内容挺接地气,比如“怎么规划有机菜园”“量子计算基础”。

这些东西不简单,得真懂才能说明白。

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研究人员就想看,不同方式学出来,效果到底差在哪儿。

速度上,AI组确实没让人失望。

完成学习任务的时间,比传统搜索组快了不少。

当时我要是在场,肯定给AI组鼓掌,这效率,谁不爱啊?

速度快是快了,但学进去多少呢?研究人员紧接着做了知识测试。

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结果让我有点意外,AI组的表现普遍不如传统搜索组。

复述内容时,话短、细节少,尽是些“差不多就行”的空话。

更有意思的是事实密度。

传统搜索组能说出不少具体数据、步骤,AI组呢?翻来覆去就是那几句大白话。

就像有人问你“怎么种菜”,你说“撒种子浇水”,等于没说。

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研究人员怕不是信息本身的问题,又做了个控制实验。

两组给的事实清单一模一样,一个是AI整理的摘要,一个是分散的网页链接。

结果还是老样子,AI组照样表现差。

看来问题出在大脑怎么处理信息上。

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为啥会这样?认知科学里有个“有益的困难”理论,是比约克夫妇提的。

意思是,学东西时稍微难点儿,反而记得牢。

就像健身,没点阻力练不出肌肉,大脑也一样。

梅卢马德教授说得挺实在,“学习是自己搭架子的过程。

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你在搜索结果里挑挑拣拣,大脑其实在使劲编码,AI把架子搭好了给你,你往那儿一坐,啥也不用干,学进去的自然就少。

传统搜索时,你得点开好几个网页,对比哪个说得对,哪些信息有用。

这个过程,大脑的前额叶皮层在忙活,注意力、记忆力都调动起来了。

神经突触就跟练肌肉一样,越用越结实。

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AI给的答案倒是整齐,可大脑没经过这趟“折腾”,印象自然浅。

就像你抄别人的笔记,和自己整理笔记,哪个记得牢?肯定是自己写的那个。

这几年,咱们获取知识的方式变了不少。

以前用搜索引擎,还得记“去哪儿找信息”,现在AI直接把答案递到嘴边。

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有人说这是“记忆外包”升级成了“思考外包”,我觉得挺形象。

搜索引擎时代,咱们像知识的“猎人”,在信息森林里找猎物,得辨别哪个能吃、怎么吃。

现在呢?AI把猎物做好了端上来,咱们就成了“喂食者”,张嘴就行。

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时间长了,找猎物的本事不就废了?

心理学家丹尼尔·卡尼曼说,大脑有“快思考”和“慢思考”两套系统。

“快思考”图省事,“慢思考”费脑子。

AI生成的内容,刚好对上“快思考”的脾气,谁愿意费劲呢?

研究里有个小插曲,挺有意思。

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他们试过给AI组加个“补丁”给摘要的时候,顺便附上原始网页链接。

结果呢?没几个人点。

大脑就像个偷懒的小孩,有现成的绝不自己动手。

这事儿放到学生身上,问题就更明显了。

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现在不少中小学生写作文、做题,直接甩给AI。

老师改作业时都懵了,分不清哪些是孩子自己想的,哪些是AI写的。

传统学习里,“读文章、写笔记、跟同学讨论”这套流程,其实是逼着大脑深度参与。

现在AI一掺和,链条断了。

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孩子习惯了“要答案就有”,真遇到复杂问题,哪还有耐心自己琢磨?

教育心理学家有句话挺扎心,“要是啥都让机器替你想,大脑肌肉早晚得萎缩。

”长期依赖AI,认知能力怕是真会退化,就像老不走路,腿就没劲了。

当然了,AI也不是洪水猛兽。

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查天气、问编程语法、整理数据这些事儿,AI快得很,用起来方便。

我写稿子没灵感时,也会让AI给点思路,确实能打破瓶颈。

关键是分场景。

要是只想快速搞定一件事,比如写个邮件草稿,AI是好帮手,但要是想学点真东西,想把知识变成自己的,那还得老老实实走“搜索-筛选-整合”的老路。

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那怎么平衡呢?有人提出“苏格拉底式AI”,听着挺玄乎,其实就是让AI别直接给答案。

像老师那样提问,“这个结论的前提是啥?”“有没有别的可能?”逼着你自己想。

还有个招儿,AI给摘要时,故意藏点核心细节。

比如讲历史事件,不说具体年份,让你点链接去查。

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这样一来,“搜索-验证”的环节就回来了,大脑又得动起来。

现在有些教育AI已经在试了。

比如学英语,不直接给翻译,而是让你填空、回答问题,数学题不给答案,引导你一步步推导。

这种设计,就比直接给结果强。

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咱们自己也得有点“认知自律”。

分清楚啥时候用AI,啥时候得自己来。

学新学科、搞懂复杂问题,就别偷懒,老老实实读长文、做笔记、对比不同观点。

手写笔记效果更好,大脑记得牢。

学校这边,也得调整教学。

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多开点“怎么批判性读文章”“怎么逻辑写作”“怎么从不同角度看问题”的课。

把“用AI辅助思考”当成教学目标,不是禁止用,而是教怎么用得对。

技术公司也得有点担当。

设计AI工具时,别光想着让用户“用得爽”,也得考虑“认知健康”。

加个“深度思考模式”,提醒用户“这部分建议自己查证”,不挺好?

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生成式AI确实让信息获取变简单了,但也拿走了深度学习需要的“主动折腾”。

从自己找答案到等答案上门,咱们的认知方式正在悄悄改变。

想不变成“思想空心人”,就得自己多上心。

该用AI时别客气,该自己动脑时别偷懒。

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毕竟,真正值钱的不是“知道答案”,而是“会提问题、会审答案、会搭知识架子”的本事。

AI是工具,用好了是帮手,用不好可能就成了“认知拐杖”。

咱们得学会拄着拐杖走路,还得练着不拄拐杖也能跑。

这样,才能在AI时代保住自己的深度思考能力。