AI（artificial intelligence），也就是所谓的人工智能，早已不再是充满未来感的科幻故事，而是深入我们的日常生活，成为不可或缺的一环，甚至开始代替我们思考。从撰写文章到诊断疾病，从分析法律文件到程序编码，不少过去需要多年经验才能上手的工作已逐渐被AI取代。这样的潮流带来一个不容忽视的问题："在AI愈来愈聪明的同时，我们人类是不是变得愈来愈愚钝呢？"
人们开始担忧对AI的过度依赖，会导致认知能力的退缩。对于此一现象，我们可以暂且称之为 "AI冷漠症"（AI apathy）。 如果AI能进行复杂的思考，人类会不会从此不再需要动脑思考？学生、专业人士、知识工作者会不会逐渐失去分析、创作以及解决难题的能力或动力？
事实上，已经有迹象显示这些担忧有可能成真。一项使用GPS追踪定位系统的研究显示，如果太过倚赖自动导航，人类的空间记忆能力将产生衰退［1］。另外，一项关于飞行员的研究发现，当驾驶员太过倚赖自动驾驶，他们会逐渐丧失察觉危险的能力［2］。
此外，心理学家已经注意到所谓 "Google效应"（Google Effect）的现象，就是如果人们知道某信息可以透过上网搜查而取得，就容易忘记这项信息［3］。那么，如果AI不只是为我们导航或查询信息，而是代替我们进行思考，会发生什么事请？我们不妨来探讨看看过度依赖AI的风险、认知衰退背后的机制，以及要怎样才能在AI主宰的世界保持敏锐的思维。
努力的价值：为什么费心思考很重要
"努力挣扎有助于学习"这句话听起来有点莫名其妙，但认知负荷理论（Cognitive Load Theory）告诉我们，人脑需要克服一定程度的困难，才能深层处理信息［4］。一项没花什么功夫就完成的作业，比如利用AI生成一篇论文，不足以让我们产生深刻的、铭印于脑中的知识。心理学家将这种现象称为有益的挣扎（productive struggle），也就是说，解决难题的过程可以培养韧性与自信，并增进深层理解。既是心理学家，同时也是动机理论研究先驱的艾伯特・班杜拉（Albert Bandura）则称之为"精熟经验"（mastery experience），也就是亲自解决问题能使自信获得提升［5, 6］。
那么，使用AI会造成什么问题？答案是：AI会导致跳过学习的过程。对于学生或专业人士而言，太过倚赖AI会错失锻炼分析能力的机会，使思维得不到应有得强化。另外，动机理论之自我决定理论（Self-Determination Theory）指出，能力感知（competence）是促进参与的关键驱动力［7］。面对挑战的刺激感能驱使人类前进，但如果答案唾手可得，反而无法激发内在的动力。所以，如果AI让一项工作变得太过简单，将会剥夺人的学习成就感，进而削弱其学习动机。
这中间的差异就像是靠自己的双脚登上高山，和搭直升机直接登顶；两种方法都能让我们欣赏到山顶的开阔视野，但前者能培养力量、韧性与自信，而后者除了不劳而获之外，没什么附加好处。
GPS效应：为什么自动化会削弱我们的能力
您多少都有类似使用GPS的经验，发现自己搞不清楚最后是怎样抵达目的地。这一亲身体验，具象化了自动化所引发的认知衰退。
研究发现用惯了GPS的人，不仅空间记忆能力较差，在没有辅助的情况下，开车抵达目的地的能力也比较差［8］。更值得忧心的是，经常使用 GPS 的人出现海马体功能退化的迹象，而海马体是人脑中负责空间记忆的区域［9］。
说穿了，这单纯只是用进废退的现象罢了。如果我们把需要认知能力的工作，外包给科技来处理，大脑会逐渐把资源挪用到其他地方，或者干脆进入惰性闲置状态。换言之，假如我们让AI接手太多本该自己负责的认知能力的工作，就有可能在我们非得进行深度思考时，发现自己力有未逮。
AI与知识工作：思维惰性的起因
接下来，我们把焦点转回AI本身。如果说自动导航APP会削弱我们的空间感知能力，而自动驾驶会削弱飞行员的状况感知能力，那让AI接手需要思维的任务，比如撰写报告、解答数学题、整合研究结果，会产生什么后果？答案是：在心理上产生思维惰性。
若什么问题都能透过AI取得答案，学生和专业人士会不会就此不再敦促自己进行批判性思考？他们会不会盲目相信AI，对AI给出的答案毫不怀疑？教育领域有研究发现，利用生成式AI工具撰写报告的大学生，在考试中的表现较差［10］。这项发现使人们对AI在教育中扮演的角色产生质疑。
在某些创意领域，研究结果呈现出一幅复杂的景象：生成式AI虽然能提升创造力，却也减少新颖想法的生成数量［11］。一项研究发现，读者们一开始认为由生成式 AI创作的故事更具可读性，但随着时间累积，他们发现这些故事逐渐变得与真人创作的作品愈来愈相似［12］。 除了个人技能层面之外，还存在一个更重大的问题：假如 AI的使用者由主动思考变成被动接受AI生成的知识，人类的创新将何去何从？
伟大的科学发现、哲学洞见、艺术突破从来不是靠走捷径，而是思想与现实的碰撞、知识沉淀与创意思维共工的结果。如果我们把所有费力的思考都交给AI代理，人类进行创造与批判性思维的能力可能因此停滞不前。
怎样才能回避AI冷漠症
说到这里，我们是否应该摒弃AI，重新回到跟纸笔为伍？这当然不可能。 AI本身是一项非常有用的工具，重点是我们该怎么运用才不会迷失自我。以下提供五点简单可行的建议：
1. 把AI当成进行思考的伙伴，而不是代理人
不要让AI接手思考，而是要用它来强化您的思考能力。举例而言，学生可以利用AI进行发想，但报告要亲自撰写。科研人员可以利用 AI辅助研究，但必须自行对研究结果进行批判性评估，不能盲目接受。
2. 重视思考过程，而非轻易得出的答案
学校与职场应强调结论推导的过程，而不仅仅关注最终结果。要求说明解题历程、提出替代方案、展现独立思考，有助于调动大脑的积极参与。
3. 练习"脱机"思考
正如飞行员需要定期进行手动驾驶训练，知识工作者也可以练习让自己不依赖 AI 。举例而言，不依靠 AI辅助，自行撰写文章、数字心算或发想创意，这些都有助于活化大脑并维持其适应力。
4. 以批判性的眼光看待AI
AI并不完美，它也可能带有偏见、产生错误，甚至产出具有误导性的结果。因此，我们要培养 AI 素养，即是要调动主动思考，不被动性地全盘接受AI产出的内容，保持质疑与验证的态度。
5. 把AI视为引导型的导师
AI应用在学习上时，应让它扮演引导者的角色。举例而言，AI可以作为导师给予提示，辅助敦促学生自主推理、解决问题，而不是直接给出答案。
追根究底，我们的目标并不是拒绝使用 AI，而是建立一种平衡的互动关系，让 AI 强化人类智慧，而非取而代之。
在AI时代下人类思维的未来
AI的崛起已成定局，而且在某些认知性的任务上，其表现已逐渐超越人类［13］。然而，这绝不代表我们应该从此放弃自身智慧思考的能力。
AI冷漠症是真实存在的危机。过度倚赖AI有可能使我们自身的分析与创造能力因长期不用而逐渐萎缩。但是，只要我们有意识地在教育、工作与日常生活中保留人类进行思维的能力，就能维持认知方面的优势。
在一个AI日益精进的时代，我们所面临的挑战是确保自己不变得愈来愈愚钝。说到底，AI 或许能替我们思考，但我们是否能持续思考，终究取决于我们自己。
参考数据
- Burnett, G. & Lee, K. (2005). The Effect of Vehicle Navigation Systems on the Formation of Cognitive Maps. Traffic and Transport Psychology: Theory and Application.
- Casner, S., Geven, R., Recker M., & Schooler, J. (2014). The Retention of Manual Flying Skills in the Automated Cockpit. Hum Factors.
- Sparrow, B., Liu, J., & Wegner, D. M. (2011). Google Effects on Memory: Cognitive Consequences of Having Information at Our Fingertips. Science.
- Sweller, J. (2011). Psychology of Learning and Motivation. Academic Press.
- Nolen, J. (2025). Albert Bandura. Encyclopedia Britannica.
- Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The Exercise of Control. W H Freeman/Times Books/ Henry Holt & Co.
- Ryan, R. & Deci, E. (2000). Self-determination Theory and the Facilitation of Intrinsic Motivation, Social Development, and Well-being. American Psychologist.
- Dahmani, L. & Bohbot, V. (2020). Habitual Use of GPS Negatively Impacts Spatial Memory During Self-guided Navigation. Sci Rep.
- Ibid.
- Wecks, J., Voshaar, J., Plate, B., & Zimmermann, J. (2024) Generative AI Usage and Exam Performance. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4812513 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4812513
- Doshi, A. & Hauser, O. (2023). Generative AI Enhances Individual Creativity but Reduces the Collective Diversity of Novel Content. Science Advances.
- Ibid.
- Korteling, J., van de Boer-Visschedijk, G., Blankendaal, R., Boonekamp, R., & Eikelboom, A. (2021). Human- versus Artificial Intelligence. Frontiers in Artificial Intelligence.
