新聞分析丨警惕“AI依賴” 人機共生時代如何保持獨立思考

2025-10-28 15:44 新華網責任編輯：吳靜

新華社北京10月28日電 新聞分析｜警惕“AI依賴” 人機共生時代如何保持獨立思考

新華社記者彭茜

近日，美國斯坦福大學研究人員策劃了全球首個以人工智能（AI）為核心作者與論文評審的線上開放會議。主辦方稱，此次會議旨在創(chuàng)建一個“相對安全的試驗場”，探索AI是否及如何能獨立產生新穎的科學見解、假設與方法論等。

如今，AI已成為我們工作生活的好幫手，但它同時也在提供一種“認知捷徑”，讓人們不用費力思考便能得到想要的答案。一開始只是查詢信息、翻譯文字，慢慢開始利用AI輔助寫郵件、工作總結、研究論文，甚至進行重要決策……過度依賴AI，利用其進行“思維外包”，有可能讓我們日漸喪失思維的主導權。

人機共生時代，人類如何保持獨立思考呢？

AI“思維外包”藏隱憂

正如上述會議所探討的，大模型、智能體等AI應用已在包括科研在內的多領域廣泛賦能人類生產生活，促進學術研究和生產生活提質增效，但其帶來的技術紅利之下也暗藏隱憂。一些新研究顯示，過度依賴AI模型或可引發(fā)“AI腦霧”，削弱工作動力。

美國麻省理工學院研究顯示，長期使用AI會導致認知能力下降。研究人員對受試者展開腦電圖掃描后發(fā)現，與沒有使用AI工具的人相比，長期使用AI大語言模型的人大腦神經連接數降低，影響語言和行為等層面。微軟和卡內基－梅隆大學的研究也有類似發(fā)現，生成式AI會削弱批判性思維能力，導致過度依賴，可能削弱人們獨立解決問題的能力。

研究人員認為，開發(fā)者在設計生成式AI工具時，應有支持用戶提升批判性思維的意識，如提示需驗證的場景。特別是在設計法律文書、醫(yī)療建議等高風險任務時，應強制彈出驗證提醒（如“請核對AI引用的法規(guī)條款”）等，標注潛在風險，打破用戶對AI“全知全能”的認知偏差。

浙江大學管理學院吳蘇青團隊今年在英國《科學報告》雜志發(fā)表的研究還顯示，AI的應用帶來認知需求的“空心化”。當AI完成工作的“燒腦”部分，人類僅剩機械性執(zhí)行，工作淪為“被動填空”，就可能會導致心理疏離，喪失工作動力。這就要求企業(yè)、政府部門等部署AI時要“慢下腳步”，可先小范圍試點、可控推進，邊用邊觀察對員工積極性和創(chuàng)造力的影響。

人們?yōu)楹巍拜p信”AI

人們之所以愈加依賴AI，源自于近年來AI專業(yè)化能力和交互便捷性的飛躍：其生成內容的專業(yè)化程度，讓不少人把它奉為專家，而對話式的交互方式讓它好似一位學識淵博又無話不談的“好友”，更易讓人形成心理依賴和信任。

如今，AI大模型“開箱即用”的便捷性，進一步降低了使用門檻。由于缺乏基本的AI素養(yǎng)教育，使用者對AI本身的技術缺陷認知不足，更容易“輕信”。英國高等法院今年6月就要求律師采取緊急行動，防止AI被濫用，原因是數份可能由AI生成的虛假案例引用被提交至法庭。而今年由美國衛(wèi)生與公眾服務部牽頭，“讓美國再次健康”委員會發(fā)布的兒童慢性病報告也因使用了生成式AI內容而出現重大引用錯誤。

荷蘭阿姆斯特丹大學研究人員詹姆斯·皮爾遜說，AI顯著推動了科研進程，如可用于繪制蛋白質結構、研發(fā)新型抗生素，還能加快文獻綜述等環(huán)節(jié)的進度等。但當AI產生的“幻覺”出現在論文評審或研究中時十分令人擔憂，AI還可能帶有其訓練數據中蘊含的偏見，進而加劇種族、性別等不平等問題。

“我們在使用AI的同時，把判斷力也一起外包了，不再去驗證AI給出的答案，不再去反思使用AI的過程。無條件接受AI給的任何信息，就會導致人的主觀能動性下降，深度的閱讀思考和表達能力也會隨之退化。”科幻作家、中國作協(xié)科幻文學委員會副主任陳楸帆接受新華社記者采訪時說。

建立思維的“AI緩沖帶”

未來，AI一定會更加深度嵌入我們的工作生活。在這個人機共生的新時代，與AI共處需要更智慧。美國AI教育公司Section 4首席執(zhí)行官格雷格·肖夫預測，未來10年，使用AI的知識型勞動者將分化為兩類群體：“AI乘客”與“AI駕馭者”。

“AI乘客”欣然將自身認知工作全權交由AI打理，短期內或因工作效率提升而獲得認可。但隨著AI能力的迭代，這些人終將被AI取代。而“AI駕馭者”則堅持主導AI的運作，把AI生成的內容當作初稿，對結果嚴格核查，有時還會關閉AI獨立思考。

“我們需要在不同的學習和工作場景里，學會分辨哪些場景適合用AI，哪些場景需要人來進行有利輔助，判斷和辨別AI給出的結果。”陳楸帆持同樣觀點。在他看來，人們應對自己的心智、認知掌握主動權，有意識地建立一個“AI緩沖帶”，即面對新問題，先從自己的角度給出答案，再尋求AI的深化和擴充。

“我們甚至還可進行‘對抗性生成’，即當AI給出跟自己觀點十分契合的答案時，應有批判性思維去質疑，到底是我被AI所影響，還是AI在我的不斷訓練下，變得越來越趨同？我們是否能跳出思維慣性做出不一樣的選擇，給出AI沒想到的答案。”他說。

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