作者：美国《大西洋月刊》专职作家 David Brooks
（注：此文原文发表在美国《大西洋月刊》，链接： https://www.theatlantic.com/ideas/2026/06/ai-open-ai-anthropic/687689/ 原文的英文标题是：The People Who Will Thrive in the AI Age）
拉开人与人之间差距的不是他们有多聪明，而是他们与脑力劳动的关系
还记得AI曾被认为会夺走我们的工作、让全人类无事可做的时候吗？到目前为止，这种情况似乎并没有发生。来自ActivTrak的研究人员分析了1万多名员工的数字活动，发现当人们采用AI时，他们的工作生活变得更加紧张，而不是更加轻松。这些早期采用者在电子邮件、短信和聊天应用上花费的时间增加了一倍多。他们对商业软件的使用量增长了94%。
加州大学伯克利分校哈斯商学院的研究人员发现，在使用AI时，员工开始承担他们此前外包的任务，因为编程和工程等活动变得更容易了。他们在晚上、周末、候诊室以及任何有空余时间且AI在手边的时候，挤出时间进行爆发式工作。他们还进行了更多的多任务处理，同时监督一堆在做不同事情的机器人。
研究指出的普遍规律是，许多人并没有利用因使用AI而节省下来的时间去少做点工作，而是利用这些时间去承担新的任务。AI似乎还改变了员工以及老板对一天内应该完成多少工作量的预期。每一个小时都显得更加拥挤，但也更加让人筋疲力尽。ActivTrak的研究人员发现，人们花在专注、不间断工作上的时间减少了9%。甚至有人给这种精神状态起了个名字：“AI脑烧焦”。
在某种意义上，这是正常的。每当引入某种新的节省劳动力的技术时，总会有一些专家（那些非常懂技术但对心理学知之甚少的人）预测人们会利用这项技术让生活变得更轻松。很快我们所有人都能享受每周15小时的工作制了！相反，许多人利用这项技术让自己的生活变得更加疯狂和充实。飞机、火车和汽车都是通过加快旅行速度来节省时间和精力的技术。它们也使人们能够进行更多的旅行。
我想说，新兴AI时代的一个指导原则是：当智能充裕时，意志力才最宝贵。那些将改变世界的人，不是那些追求轻松、被动地利用AI减少工作的人。他们是那些追求进步、主动与AI较量以发展自身脑力并取得更多成就的人。
换句话说，拉开人与人之间差距的不是他们有多聪明，而是他们与脑力劳动的关系。眼下，有些人拥有心理学家所说的“高认知需求”。他们喜欢苦思冥想。这些人就是那些喜欢玩高难度游戏和阅读晦涩书籍的人。在光谱的另一端，是“认知吝啬鬼”，即那些认为深度思考令人不快、并抓住一切机会逃避思考的人。在中间的是那些具有中等认知需求的人。当他们真正关心某事时，他们会付出努力，但他们本质上并不享受这个过程。认知需求与智力相关，但不能画等号。我们都知道有很多真正聪明的人并不喜欢努力工作。
就目前的情况来看，人们在AI方面的体验将大相径庭。
高效的乘客。认知需求较低的人往往会倾向于使用AI来减少思考。他们的巨大收获是，AI将使他们更具生产力，因为它让任务变得如此简单。他们的巨大损失将是，AI会削弱他们的脑力，同样是因为它让任务变得如此简单。
上帝似乎是个清教徒。他把我们创造为这样一种生物：不经受某种痛苦就无法获得收益，不付出某种努力就无法得到回报。这在知识工作领域和健美界同样适用。人类在处于最佳难度区间时学得最好，也就是在从事既不会难到让人无法承受、又不会易到不需要付诸劳动的任务时。
AI将把不愿付出努力的人推离这个最佳难度区间。由麻省理工学院媒体实验室的Nataliya Kosmyna领导的一个研究小组发现，与不使用ChatGPT执行类似任务时相比，人们在使用ChatGPT时的脑连接度下降了高达55%。Possibility Sciences的联合创始人Vivienne Ming发现，当人们使用AI时，他们的慢波活动——认知努力的标志——下降了大约40%。
这对人们能从AI辅助工作中记住多少东西有着可以预见的影响。这对他们的思考技能也有着同样可以预见的影响。瑞士SBS商学院Michael Gerlich的一项研究发现“频繁使用AI工具与批判性思维能力之间存在显著的负相关关系。”起初，AI会把你吸引进去。使用它时，你确实变得更具生产力了。但随后它便会威胁到要将你掏空，因为你会变得能力更弱、知识更匮乏。最悲惨的情况是那些习惯了AI这根拐杖一段时间、然后又被拿走的人。由卡内基梅隆大学的Grace Liu领导的研究人员让受试者经历了这种体验，并得出结论：“在仅进行了约10分钟的AI辅助问题解决后，那些失去AI使用权限的人表现得更差，而且比那些从未用过AI的人放弃得更频繁。”
一项针对专门从事内窥镜检查——使用柔软的探头检查身体内部——的医生的研究发现，在开始使用AI之前，他们在28.4%的结肠镜检查中发现了癌前肠道病变。在他们开始使用AI然后又被拿走之后，他们仅在22.4%的结肠镜检查中发现了病变。他们的探测技能严重退化。
最近，我发现自己正开着车穿过加利福尼亚州阿纳海姆附近无数的高速公路，GPS引导我经过一系列高速公路的出口和入口。我脑海中浮现出我们都曾有过的想法：我以前可是用地图开车的！现在让我这样做，难度不亚于让我步行横渡太平洋。GPS只是萎缩了某些导航技能，而AI则威胁要萎缩那些听之任之的人内在的一切。
勉强的优化者。具有中等认知需求的人会明白，AI可能会将他们掏空。这种前景会让他们非常困扰。他们会认真且带着良好的意愿下定决心，不让自己成为受害者。但在拥挤和充满压力的日常生活奔波中，他们会被卷进去。他们的决心会动摇，并会变得过度依赖机器人。
AI是一种具有诱惑力的技术。麻省理工学院媒体实验室的研究人员发现，当他们要求人们使用ChatGPT撰写一系列论文时，他们对AI的依赖每写一篇就会增加一分。不久，他们基本上就是在剪切和粘贴了。这不仅是因为用户在工作时变得更加疲劳。技术潜移默化地将他们从一种心态转变到了另一种心态。传统的教育机构是围绕着培养心态建立的：你努力工作并在一些艰巨的任务中受苦，然后你就会成为一个更优秀的思考者和更知识渊博的人。相比之下，现代技术则是围绕着优化心态建立的：你找到一台让一切都变得更简单的机器，这样你就能尽可能高效地完成事情。
整个科技行业都是围绕优化组织起来的。例如，在2013年接受《卫报》采访时，谷歌搜索负责人Amit Singhal宣称：“我们正在狂热地专注于用户，以减少他们、他们的想法以及他们想要寻找的信息之间所有可能的摩擦点。”具有培养心态的人寻求摩擦，而具有优化心态的人则希望生活毫无摩擦。现代技术想要把你从一个大脑肌肉锻炼者变成一个精神上的沙发土豆。
如果你追求优化，你追求的就是产出最大化，而不是卓越。在为软件公司GoTo进行的一项调查中，43%的员工表示他们提交过AI生成的内容，尽管他们怀疑其中包含错误且整体质量低下。
很快，这个优化者群体中的人也将遭受与低认知人群相同的那种被掏空的过程。好奇心会逐渐下降。麻省理工学院的发展心理学家Laura Schulz发现，如果老师提供关于如何使用某个物品的指导，她就会在无意中限制孩子们对它的好奇心。但如果她刻意不提供指导，他们就会变得更加好奇。AI就像是那个提供指导的老师。
对生活的整体参与度会逐渐下降。由上海科技大学的Suqing Liu领导的一个研究小组发现，当他们让人们使用AI，然后要求他们在没有AI帮助的情况下执行另一项任务时，参与者的内在动机水平平均下降了11%，而他们的无聊感增加了20%。与AI的接触让第一项任务显得更有趣，相比之下让普通的工作变得沉闷无趣。
这个群体中的人也将变得越来越无法反抗机器人。这项技术要求你成为一个与高度智能但并不完美的实体进行对话的合格伙伴。但如果你从未付出过努力去形成自己的世界观或构建自己的知识库呢？你将会陷入专家所说的“认知投降”。你会相信机器人告诉你的一切，朝着机器人建议的任何方向前进。宾夕法尼亚大学沃顿商学院的研究人员对一个AI进行了编程，使其偶尔给出错误答案。人类在80%的时间里都将这些错误当成了真理。
优化的核心问题在于它会改变人们对努力本身的态度。Chris Sibben是维吉尼亚州北部一所小型私立学校Rivendell的校长。有一天，他向学生们展示了一部由200多位艺术家花费5年多时间制作的电影。学生们感到大惑不解。为什么要这么做？正如一个学生所说：“AI5分钟就能搞定。”
Sibben在那次观察中察觉到了一种彻底的文化转变，在为《纯正信仰》（Mere Orthodoxy）撰写的一篇文章中，他将其称为“冷漠的工业化”。他认为，一个“与艰涩的文本较量过、在压力下修改过论点、失败后又重新尝试的学生，不仅仅是获得了信息。他变得更加坚实。”正如我们的朋友克尔凯郭尔会说的那样，一个人只有通过充满激情的投入，才能将自己塑造成一个真正的自我。
如果她从未付出过那种努力、也从未成为一个真正的自我，会发生什么？Sibben认为，“AI5分钟就能搞定”这句评语其实与速度无关。“这是一种道德上的重新评估。它假定重要的是产出而不是磨难，是图像而不是观看，是产品而不是变得有能力制造出它的人。”AI“提供了无需学徒期的能力，提供了没有理解力的流畅，”他总结道。“将这种模式内化于心的学生并不会变得更懒惰，而是变得更不具形体、更缺乏当下感、更无法在不寻求提示词的情况下承受困难的重量。”
精神马拉松选手。现在我们来看看高认知需求的人以及他们将在即将到来的时代中表现如何：我怀疑，他们会有点像马拉松选手。汽车是一种非常适合行驶26.2英里的技术。没有什么现实的理由让任何一个人去训练自己跑完这段距离。但有些人就是会这么做。他们想要付出努力，因为他们想要有所成就——他们想要扩展自己的能力。
在面对思考时，高认知需求的人也是如此。如果你喜欢以下这种情况，你可能就是其中一员：你已经在一项项目上工作了一段时间。你完全不知道该如何完成它。截止日期迫在眉睫，焦虑感与日俱增。然而，你对自己能够解决这个问题充满了绝对的信心。在理智上，你知道自己过去失败过，这次实际上也可能会失败。但与此同时，你刻骨铭心地知道，你一定会把它弄明白。你搜寻资料、集思广益，然后就像变魔术一样，某天答案突然蹦进你的脑海，就在这一刻，你的学习曲线开始呈指数级增长。有些人讨厌那种情况激起的压力，但这正是精神马拉松选手的生存意义所在。
由芝加哥大学的John Cacioppo领导的一个学者团队审查了100多项关于高认知需求人群的研究。他们往往会有很多与任务相关的想法。他们会参与启发性的对话。他们往往对结果和控制有很高的要求。一旦他们得出结论，即便反面证据层出不穷，也很难让他们动摇。
在AI时代，我怀疑精神马拉松选手将会非常努力地去抵抗AI熵。他们会感受到一种对独创性的强烈渴望。在这个时代，随着写作、歌曲和电影变成对已有产出物的综合，文化输出将显得越来越似曾相识。相比之下，马拉松选手会想要制作出具有个人色彩、能反映他们独特自我的作品。他们会想要找到利用AI来增强自身能动性而不是削弱能动性的方法。人们已经发现了一些能帮助做到这一点的技巧：
* 寻求提示，而不是答案：向AI直接索要问题答案的人，其动力和能力都会遭遇严重下滑。但那些向AI寻求背景思考或澄清的人则不会。
* 从白纸开始：在去找机器人之前，先从一张白纸开始，写下你自己的分析和结论。然后让AI来挑战你的想法，而不是替你产生想法。
* 轮换任务：每次使用AI完成一项任务后，接着做一项不涉及AI的任务。这将保持你创造性努力的肌肉充满活力。
* 重新设计机器人：通用的聊天机器人使用会损害学习。但正如作家Alberto Romero指出的那样，AI导师实际上能提高学习效果和动力。这是因为，虽然聊天机器人大多只是回答问题，但导师会引导学生进行结构化的学习旅程。我们应该能够重新设计普通的机器人，使其功能减少像百科全书，而更多地像私人教练，其职责旨在锻炼大脑肌肉，而不是取代它们。
* 严格区分死记硬背的工作与创造性的工作：让AI去写事务性的电子邮件。不要让它写你的文章或备忘录。对这样做的人表示羞耻。
* 寻求思想家，而不是思考结果：我在使用Claude时最喜欢的窍门是，绝不让它替我思考问题。我让它总结已经解决过特定问题的思想家。如果我试图理解儿童发展，我会让它想象一场让·皮亚杰（Jean Piaget）与埃里克·埃里克森（Erik Erikson）之间的辩论。这两位伟大的心理学家会针对我正在努力解决的问题对彼此说些什么？然后我问它，如果我想理解他们的著作，我应该阅读这些思想家的哪些书籍。当我把AI当成一位才华横溢的图书管理员而不是预言家时，我能从它那里获得好得多的结果。
你可能已经注意到，我在这里描述的未来是一个极端认知两极分化的未来。一些人将利用AI进行更多思考。另一些人，也许是大多数人，将利用AI减少思考。如果你认为经济不平等或政治两极分化已经很糟糕了，那么认知两极分化将是真正可怕的，它会把社会分化成看起来开始像两个不同物种的群体。高认知需求的人将变得越来越高效、越来越快乐；其余的人则会沦为一种精神上的底层阶级。
这种未来并非不可避免。到目前为止，我一直将认知需求视为某种根深蒂固的特质。但是，尽管意志力有一定的遗传基础，它对环境也极其敏感。如果AI有破坏意志力的倾向，人类可以通过改革机构来帮助建立它。
眼下，我们的教育系统是围绕内容和智力构建的。在小学，它把内容下载到学生的大脑中。然后，它利用高中选拔出聪明的人，并将他们隔离到精英大学中。在AI时代，学校必须转变其导向，将焦点放在意志力上。当我们被精通诸多学科的机器所包围时，真正让人与众不同的，是他们努力工作并将知识转化为创造性成果的欲望。因此，真正至关重要的不是脑力，而是跑完能产出高质量成果的精神马拉松的意愿。
我们面临的关键任务是培养人们追求认知复杂性的欲望。无意向你搬出约瑟夫·坎贝尔（Joseph Campbell）的那套理论，但核心挑战在于：我们如何训练人们将自己的生活视为一场英雄之旅，在其中承担可能会失败、且必定会包含痛苦和折磨的艰巨任务？我们如何塑造人们，使他们拥有一颗探险家之心、一种忍耐的意愿、一种即便在身心都告诉他们要放弃时仍能继续奋斗的能力，从而到达新的目的地并将事情弄明白？
在我看来，在AI时代，每所学校和组织都必须找到这些问题的自身答案。他们将花更多的时间询问他们的托付对象：“在你内心深处，你真正最想要的是什么？世界上有什么是真正值得追求的？我们如何培养你最高的渴望？”在我们当前的文化中，每个人都告诉你去寻找你的激情，但没有人告诉你如何去做。学校和组织将必须传授这一点。
这很复杂，因为我们无法直接控制自己的欲望。你无法通过意志让自己变得更有好奇心，就像你无法通过意志让自己喜欢上鹅肝的味道一样。但好消息是：我们可以通过将自己置于激发或压抑欲望的情境中，来间接地影响我们的欲望。
我们的许多学校在扼杀学生进行脑力劳动的欲望方面做得“相当出色”。孩子在教室里感到无聊地坐着的每一分钟都在扼杀他们的欲望。诸如分数之类的外部奖励也会如此，因为外部欲望往往会排挤内在欲望。分数贬值通过让一切变得太容易来扼杀欲望。我们的许多系统都是由理性主义者创建的，专注于心灵的陈述性层面，即学习事实和思考论点的部分；他们往往对自己在黑暗森林（即产生动机的心灵更深层面）中所造成的破坏视而不见。
幸运的是，学校和组织也可以点燃欲望。最直接的动机理论是由Edward Deci和Richard Ryan创立的自我决定理论。当人们被置于赋予他们自主感（我能控制自己的选择）、胜任感（我正在发展自己的技能）和归属感（这里的人关心我）的情境中时，他们就会感到充满动力。根据我的经验，动力会随着崇拜而增加，例如当学生面对伟人或伟大的艺术品时。动力也会随着学徒经历而增加，例如当一位导师不仅教授一个人如何进行工程设计，还教授如何成为一个热爱工程的人。
我对整个时代的核心信念是，人工智能将通过揭示AI无法做到的事情来彰显身为人类的意义。在AI出现之前，许多人认为理性和智力是定义人性的品质。它们是将我们与动物区分开来的东西。但很快就会出现比我们聪明得多的实体；因此那不可能成为定义人性的东西。
AI无法做到的是对事物的渴望。确实，通过强化学习构建的模型薄薄一层中包含一些类似于奖励的机制，但这些模型绝大多数都是关于预测的，而不是关于渴望的。首先，AI无法产生渴望，因为它没有生物学需求——那些推动生物生长和探索的需求。更重要的是，AI没有自我。机器人没有一个它曾经是的过去之人，也没有一个它希望成为的未来之人。机器人不像人那样拥有关怀的结构和热爱的秩序。机器人没有个人历史，没有在理性计算更深层区域所经历的特定创伤、喜悦和兴奋，它也没有同样从这些区域涌现出来的一连串梦想和希望。
尽管理性主义者过去常常告诉我们，生活绝不仅关乎解决问题。任何计算机都能做到这一点。生活是一场朝圣，一场旅程——它在走向某个地方，从经验中成长，拓展自己，触及你尚未拥有的某种可能性。因此，定义人类的特征是推进力——推动我们承担脑力劳动并克服困难的驱动力——以及抱负：知道自己想去哪里，自己为什么目的服务，以及自己想成为什么样的人。
如果我们能帮助人们学会想要更多、渴望更多，他们就会愿意付出脑力劳动去克服困难，我们也将避免正面临的认知两极分化。如果我们能教育人们对自己真正热爱的事情保持清晰和全心全意，那么AI将负责计算和综合，关系到计算和综合，但人类仍将定义什么重要、什么值得探索、我们去执行什么任务以及我们最终走向何方。这将创造一个充满机器人的社会，在其中人类的尊严得以保留，甚至可能得到提升。
作者简介：David Brooks是《大西洋月刊》（The Atlantic）的专职作家，著有《如何认识一个人：深刻看见他人与被深刻看见的艺术》（How to Know a Person: The Art of Seeing Others Deeply and Being Deeply Seen）一书。
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