加州大学伯克利分校人类兼容 AI 中心研究员布莱恩・克里斯蒂安的办公桌上常年放着纸质笔记本，即便身处 AI 快速普及的科研环境，他依旧坚持手写记录思考。持续二十余年研究 AI 的他，一直存在一个疑问：长期依靠 AI 辅助开展思考，会不会慢慢消磨研究者本身的钻研锐气。
他参与的一项跨国联合研究，证实了这份担忧并非凭空猜想。在语言建模会议 COLM 上，经过同行评审的成果正式对外发布。研究指出，仅仅十分钟的 AI 工具使用，就可能明显降低人面对复杂任务时保持专注、坚持解题的能力。
这项名为《AI 辅助降低坚持性、损害独立表现》的研究，集结了多所顶尖高校的学者，包含加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学、麻省理工学院、牛津大学、加州大学洛杉矶分校。研究团队在线招募 1222 名受试者，开展多组随机对照试验，用实验数据抛出一个值得所有人思考的命题：人类应当以何种方式和 AI 共处。
三组对照实验一致显现：AI 一旦移除，表现明显下滑
布莱恩・克里斯蒂安长期研究 AI 对人类认知带来的改变，他在 2020 年出版的《对齐问题》，被业内视作该方向的代表性著作。和很多同行一样，他既认可 AI 技术带来的巨大进步，也持续警惕人类认知能力被逐步侵蚀。团队希望通过实验，量化这种影响发生的速度和影响深度。
第一组实验共有 354 名参与者，被划分成两个组别。一组独立完成 15 道分数计算题，另一组可以随时打开 ChatGPT 求助，甚至直接索要答案。在实验前期，拥有 AI 辅助的队伍答题准确率更高。但当进行到第 12 题时，研究人员收回 AI 工具，这一组受试者的正确率立刻下降，选择放弃作答的人数明显增多。
第二项实验规模扩大到 667 人，实验结论保持一致。失去 AI 的帮助之后，习惯使用 AI 的受试者要么答错题目，要么直接放弃任务；全程没有借助 AI 的对照组，则坚持完成测试，最终整体表现更好。第三组实验选用 201 名受试者，采用美国高考 SAT 阅读理解题目，依旧得到相同结果，AI 工具被移除之后，受试者的坚持程度和答题准确率双双走低。
认知理论佐证：省力的工具，会夺走 “生产性挣扎”
实验结果背后的逻辑并不复杂。AI 能够瞬间给出答案，使用者会慢慢适应这种即时反馈。面对需要长时间琢磨的难题，人们很容易产生低效感。更关键的一点，AI 会取代研究者所说的 “生产性挣扎”。在难题中反复试错、不断思考的这个过程，恰恰是发掘个人能力、建立钻研热情的必经之路。
这类认知现象并不是 AI 时代才被发现。2011 年，心理学家斯帕罗团队在《科学》发表了知名的谷歌效应实验。研究发现，当人们知道信息能够随时上网检索，记忆信息内容的意愿就会下降，大脑只会记住去哪里查找资料。
加州大学洛杉矶分校心理学家比约克提出的 “合意困难” 理论，也指出学习过程中适度的阻力，能够加深理解，形成长期记忆。2014 年普林斯顿大学与加州大学洛杉矶分校的联合研究也发现，手写笔记的学生，对知识的理解程度优于单纯敲键盘记录的群体。
这些过往研究，和本次新实验形成呼应。工具带来便捷的同时，有可能让人失去深度习得知识的机会。克里斯蒂安表示，这项研究的结论听起来让人意外，但其实印证了很多人在日常使用 AI 时隐约感受到的变化。这份研究的初稿在今年早些时候就引发广泛讨论，《连线》《今日心理学》《纽约时报》等媒体均有报道，本次提交会议的版本是完成同行评审后的更新稿件。
AI 适合充当启发导师，而不是全盘代劳的帮手
不少前沿 AI 企业也已经意识到，如果直接将所有任务交给对话模型，使用者很难扎实掌握学科基础知识。研究者提出的解决方案，是重新定位 AI 的角色。AI 输出内容应当像导师一样，给出思路提示、引导思考，而不是直接交付完整答案。
这一观点对科研领域尤其重要。科研人员担心，无节制依赖 AI，会削弱科研工作者最核心的素养，包括研读原始数据、深耕材料、团队协作等能力。研究者设想了这样的场景：原本十人的团队共同攻坚创新课题，如果缩减为少数研究人员搭配 AI，很多有价值的讨论与思考就会消失。
克里斯蒂安强调，这不是单纯讨论解题快慢的问题。从中小学课堂，到顶尖科研团队，AI 正在改变人类积累知识、打磨专业能力的整套方式。全球各地也陆续出台教育领域 AI 使用规则。2024 年 8 月落地的欧盟《人工智能法案》，将招生评估、学业考核、考场监控这类教育场景划入高风险 AI 范畴，设置严格监管。截至 2025 年年中，美国超过半数州面向公立学校发布 AI 使用指引。
国内同样推进相关规范建设。2025 年 5 月，教育部基础教育教学指导委员会发布《中小学生成式人工智能使用指南（2025 年版）》，明确禁止学生直接复制 AI 生成内容作为作业或者考试答案，从源头防范 AI 直接代劳的行为。
这项研究的本意，并非否定 AI 的价值。研究者提出，我们应当朝着增强人类能力而非替代人类的方向去使用 AI。技术本身无所谓好坏，最终产生何种影响，取决于人类如何使用它。
（素材来自：OpenAI 智算芯能前沿网综合）
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