你的大腦正在「認知負債」嗎？研究揭示：過度依賴ChatGPT可能讓你變笨

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在這個資訊爆炸的時代，大型語言模型（LLM）如 ChatGPT 已成為許多人學習和工作的得力助手。它能快速生成論文、回答複雜問題，甚至幫我們寫程式。然而，當我們將思考的重擔交給AI時，我們的大腦正在發生什麼變化？一篇來自麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）的重磅研究，為我們揭示了這便利背後令人擔憂的真相。

Kosmyna, Nataliya, et al. "Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task." arXiv preprint arXiv:2506.08872 (2025).

這篇題為《使用AI助理撰寫論文時大腦的認知負擔累積：你的大腦與ChatGPT》的論文，深入探討了在學術寫作中，使用LLM所帶來的認知影響 。

實驗設計：AI vs 搜尋引擎 vs 自力思考的大腦

為了量化影響，研究團隊將54名大學生隨機分為三組：

  1. AI組：僅能使用 OpenAI 的 GPT-4o 撰寫論文。
  2. 搜尋引擎組：可使用 Google 等傳統搜尋引擎，但禁止使用LLM。
  3. 僅大腦組：禁止使用任何外部工具，完全依靠自身知識。

實驗為期四個月，在最後的第四次實驗中，研究人員還進行了有趣的「工具轉換」測試：讓AI組改用純大腦寫作（LLM轉大腦組），而僅大腦組則換用AI輔助（大腦轉LLM組）。研究人員透過腦電圖（EEG）監測參與者的大腦活動，並分析論文的品質與原創性。

誘人的「捷徑」：認知負荷降低，但推理能力下降

研究發現，與傳統的網路搜尋相比，使用LLM的參與者，其認知負荷降低了32%，尋找資訊的挫敗感和付出的努力也顯著減少 。不僅如此，LLM使用者的整體生產力甚至提升了60% 。

聽起來很棒，對嗎？但問題來了，你偷的懶，終究不會放過你。

研究指出，AI 使用者在資訊處理上更少主動思考，缺乏將新知內化為「心智圖示（mental schema）」的歷程。長期下來，將導致理解能力與推理能力明顯下滑。事實上，AI 組的推理品質整體低於搜尋引擎組，顯示「把思考外包」讓我們的大腦失去了精進與串連知識的機會。

大腦掃描的鐵證：萎縮的神經網路

最令人震驚的發現來自於腦電圖（EEG）數據。

研究顯示，大腦的連接模式與外部工具的輔助程度呈現驚人的反比關係。僅用大腦的參與者，展現出最強、最廣泛的神經網路連接；使用搜尋引擎的參與者次之；而AI輔助組的大腦活動則引發了最弱的整體神經耦合 。這意味著，LLM的使用確實削弱了神經通訊的強度和範圍 。你的大腦沒有深入到那種無輔助的創造性寫作所伴隨的豐富聯想過程中 。

在工具轉換實驗中，這個現象更加明顯：

  • 從大腦轉向AI組 (Brain-to-LLM)：這些習慣獨立思考的參與者，在初次使用AI時，其腦部連接在所有頻段上都顯著增加。這表明，在自主努力後再引入AI，反而可能更能增強認知參與和神經整合 。
  • 從AI轉向大腦組 (LLM-to-Brain)：當習慣使用AI的參與者被要求只用大腦時，他們在記憶與理解上的表現變得更差 。雖然他們的大腦連接有所提升，但始終不如那些持續使用大腦寫作的參與者。這赤裸裸地揭示了早期依賴AI可能導致深層神經整合發展不足，造成「技能萎縮」。

行為上的代價：失憶與失去所有權

這種大腦層面的變化，也直接反映在行為上。

AI組的參與者對其論文的所有權感顯著偏低，且引用自己幾分鐘前寫的論文內容的能力也嚴重受損。在第一次實驗中，高達 83%的AI組參與者無法提供正確的引用，而僅大腦組和搜尋引擎組只有11%的人遇到同樣的困難 。這不僅是記憶力的衰退，更是一種與自己產出成果的疏離感。

結論：「認知負債」正在悄悄累積

這項研究提出了一個關鍵概念：「認知負債」（Cognitive Debt）。

當我們過度依賴 AI，短期內雖能節省認知資源、加快產出速度，卻也延遲了建構深層理解與批判思考的必要過程。這些暫時省下來的心智努力，最終會以更大的代價償還——失去思辨能力、創造力枯竭，甚至更容易受到資訊操控。

下次當你打開ChatGPT，準備讓它為你完成任務時，不妨先停下來想一想：這一次，你是想讓大腦得到鍛鍊，還是想為它再添一筆「認知負債」呢？

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