AI 在便利性上的給予，可能會悄悄地在認知深度、記憶保持和擁有感方面奪走同等的價值。由 Leonardo AI 生成。
本文參考自 MIT 媒體實驗室（MIT Media Lab）的研究論文《Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task》
大型語言模型（LLM）如 ChatGPT、Claude 被塑造成強大的學習輔助工具，能夠產生即時回應、個人化回饋，甚至完整的論文。
但正如 MIT Media Lab 研究所發現，AI 在便利性上的給予，可能會悄悄地在認知深度、記憶保持奪走同等的價值。而這其中的代價卻十分高昂，研究人員稱之為「認知債務」（cognitive debt）。
LLM 組、Google 組、人腦組
來自 MIT、Harvard、Wellesley 等校的五十四名大學生參與了三個主要階段，其中一部分完成了第四階段。
在每個階段中，他們被給予 SAT（Scholastic Assessment Test，由美國大學理事會 (College Board) 主辦的標準化考試）論文題目，範圍從忠誠的本質到幸福的意義。
前三個階段中，他們的輔助方法按組別固定，第四階段則對調。
階段分解：
- LLM 組：只能使用 ChatGPT。
- 搜尋組：可以使用任何網站（Google, Bing 等），但不能用 AI 工具。
- 純腦力組：不能使用任何外部資源。
- 第四階段：工具對調，LLM 使用者無輔助撰寫，純腦力使用者嘗試 ChatGPT。
EEG 數據（腦電圖 Electroencephalogram 的縮寫）、訪談記錄、論文文本和評分（由人類和 AI 評審）經過三角驗證，以測量神經參與度、認知負荷、記憶回憶和感知擁有權。
EEG 分析顯示，僅依賴大腦的參與者（無外部工具）展現出最高的神經連結性。
LLM 組幾乎沒有腦部連結
研究最引人注目的發現之一在於各組間的腦部活動模式。
EEG 分析顯示，僅依賴大腦的參與者（無外部工具）展現出最高的神經連結性，特別是在 α 波和 β 波頻段，因為這主要與注意力、工作記憶和深度認知處理相關。
相較之下：
- LLM 組顯示出最低的腦部連結性，顯示出參與度不足和注意力低下。
- 搜尋組居於中間，顯示適度參與。
這個趨勢在第四階段特別明顯：
從純腦力到 LLM 的參與者（最初無輔助，然後使用 ChatGPT）展現出增強的神經效率並保持較高的記憶回憶。
從 LLM 到純腦力的參與者則相反，顯示連結性大幅下降，表明對 LLM 的依賴已削弱了他們獨立的認知激活。
研究者指出，頻繁使用 LLM 可能會訓練大腦「蜻蜓點水」（coast），而非深度思考。
頻繁使用 LLM 可能會訓練大腦「蜻蜓點水」（coast），而非深度思考。由 Leonardo AI 生成。
記憶與引用能力明顯衰退
當參與者被要求引用自己的論文內容（也就是在幾分鐘前寫完的）結果對 LLM 組來說是致命的：
- 83% 無法提供一個正確的引用。
- 相較之下，只有 11% 的搜尋組和純腦力組使用者有類似困難。
這暗示 LLM 輔助寫作可能繞過短期記憶加工，可能是因為使用者將想法的形成和保持都外包給了 AI。
在訪談中，許多 LLM 使用者無法回憶論文的結構或主要論點。一位參與者說這個過程讓他們感到「分析癱瘓」（analysis-paralysis），另一位則覺得產出「機械且缺乏個人色彩」。
論文品質高度相似
有趣的是，LLM 組的論文在人類和 AI 評審眼中往往得分頗佳，特別是在語法、詞彙和組織方面。但深入分析後發現：
許多 LLM 論文呈現同質化，共享驚人相似的 n-gram、命名實體和主題措辭。而且，LLM 組產出的論文更接近 ChatGPT 的預設答案，而非原創的學生思維。而純腦力論文具有更多變化、獨特觀點和更清晰的推理鏈。
這證實了一個關鍵點：
良好的結構和流暢度並不等同於深度理解或原創思維
一位參與者說回憶論文的結構或主要論點讓他們感到「分析癱瘓」。由 Leonardo AI 生成。
工具交換的後座力
在實驗的第四階段，參與者交換了組別：
從 LLM 到純腦力的參與者
被剝奪了 AI 輔助，表現明顯困難。他們的神經連結性仍然很低，論文缺乏原創性和結構。
從純腦力到 LLM 的參與者
儘管第一次使用 ChatGPT，仍保持高度記憶回憶，也能呈現出更有創意的 AI 建議整合。
這暗示在沒有 AI 的情況下進行思考的先前習慣建立了認知韌性，而頻繁的 AI 依賴削弱了獨立思考，即使工具被移除時也是如此。
MIT 這項研究並不是在妖魔化 LLM 反而強調了我們如何使用 AI 的重要性。
對於低效能學習者來說，LLM 可能成為「教育上的拐杖」，用生產力的安慰取代學習的努力。但是，對於高效能學習者，LLM 可以是延伸思維的工具，但只有在策略性使用時才如此。
教育者應該在使用 LLM 時鼓勵主動提問、反思和資料來源驗證。被動使用或複製貼上只會導致空洞的理解。
