這幾年，隨著 AI 爆炸式進展，許多人開始用 ChatGPT 或其他工具幫忙寫作、改文、發想點子。乍看之下，寫文章比以前輕鬆多了，甚至有些人已經習慣「先讓 AI 寫一版再說」。但你有沒有想過──
當我們越來越依賴 AI 來寫作，我們的大腦真的還有參與嗎？
麻省理工學院（MIT）的一篇最新研究（尚未經過同儕審查）就警告：「過度使用 AI 協助寫作，可能會讓我們的大腦變懶，進而形成一種『認知債』。」
什麼是「認知債」？
這個詞聽起來像「認知版的卡債」，其實形容得很貼切──當我們用 AI 幫我們「代勞」太多思考時，大腦的參與就會減少，就像借錢一樣，短期看起來很方便，但長期卻可能讓我們的思考能力出現問題。
就像是「寫完一篇不記得自己寫過什麼」，或是「看得懂，但講不出來」，你是不是也曾有過這種感覺？這就是我之前說過的「假會」！
這篇研究怎麼做的？
MIT 的研究人員找來一群人參加實驗，把他們分成三組：
- 一組完全自己寫；
- 一組使用搜尋引擎輔助；
- 一組使用 GPT-4o（ChatGPT 的高階版本）。
寫作過程中，他們記錄大腦的活動，並且在寫完後測試參與者的記憶力與理解能力。
結果發現：使用 GPT-4o 協助寫作的那一組，大腦中與語言、記憶和思考有關的腦區活動明顯降低。他們寫的文章雖然也通順，但後來幾乎不記得自己寫了什麼，理解力也下降。
所以，它們提出警告：這樣寫作，會造成「認知債」，也就是我說的「假會」。
難道我們不能用 AI 寫作了嗎？
先別急著下結論。
這篇研究的設計，其實有一個很大的漏洞：它沒有區分不同的「使用方式」。
想像以下兩種情境：
A 同學：丟題目進去讓 ChatGPT 幫他寫完，再複製貼上
B 同學：自己寫完初稿，再請 ChatGPT 幫他修飾語句與邏輯
這兩種人，雖然都用了 AI，但大腦參與程度完全不同。可惜，這篇研究並沒有深入討論這些差異。
身為大學老師與重度 AI 使用者，我要說：使用方式不同，影響差很大：不是用 AI 就一定退化，關鍵在於怎麼用。
事實上，AI 不會害你大腦退化，是你自己放棄思考！AI 不是萬惡源頭，而是放棄主動思考的自己才是。
那要怎麼用 AI 才不會讓大腦退位？
這裡分享我（本文作者）的做法：
1. 先快速的掃過論文摘要，掌握文章主旨與架構，再請 AI 幫忙整理出一個摘要版本。
2. 根據AI的摘要針對關鍵問題深究，像是為什麼要研究這個題目？為什麼會對這個基因、這件事情感興趣？實驗結果會不會還有其他可能解釋？
3. 一步步進行追問、釐清、建立全貌，就像自己腦中正在進行思辯對話。
4. 再請 AI 協助轉化為教學材料或文章初稿。
5. 視情況決定是否要繼續深入追問或總結收束，完全保留主導權。
這樣的操作模式，其實是：
AI → 大腦 → AI → 大腦 → 輸出
我是把 AI 當作助理、對話者、編輯，而不是主筆、代工、寫手。在這樣的寫作過程中，我的腦才是主角，AI 是副手。
昨天我在臉書上提到，我花了好幾個小時，才瞭解了LCI120那篇論文；結果有網友很熱心的建議我用AI。我看了忍不住噴笑。
我並不是不會用AI，其實我每天都在用AI。我會花好幾個小時讀那篇論文，是因為我想要瞭解整個脈絡。這中間，我還去翻出我植物生理學上課的講義、查網路，思考良久。最後，我終於寫出了一篇滿意的科普文。
更不要提我今天寫的關於「動物行光合作用」的可能性的科普文啦！那個領域，我可是從2015年就開始關注了。
我之前曾經提過，當學生建議我教他們如何使用AI時，我很認真的說「我不知道怎麼教」。
其實，我真正想說的是：要用AI需要基本功，如果我不是在10年前就開始關注綠葉海天牛跟斑點鈍口螈，我根本寫不出這麼精彩的科普文，頂多只是報告一下「有這件事」而已。
但是，很多人都想直接跳過那10年的功夫，當然結果就是「假會」。
總而言之，AI 是工具，不是你的大腦替代品
MIT 這篇研究確實提供了非常重要的提醒──當我們越習慣讓 AI 做決定與寫內容，我們的大腦就可能越少參與。
但這不代表我們就該遠離 AI，而是意味著：我們要學會「帶著腦用 AI」，才能真正讓人工智慧成為「擴張我們思考能力」的工具，而不是替代它的懶人機器。
所以，不怕你用 AI，怕的是你放棄思考。AI不會害人，是人怎麼用AI，決定了腦會不會壞。
如果總是只會請AI生成初稿，然後進行小幅度修改，大腦就「控固力」（變成水泥）了。
圖片作者：ChatGPT
參考文獻：
Kosmyna, N., Kin, Y. H., Ujcich, B. E., Kawasumi, K., Hodges, E. R., Oliva, A., & Reeves, B. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2506.08872
