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日期: 2025-11-06 | 來源: 大聲思考 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
過度依賴與認知卸載
ChatGPT在上線叁年後，周活躍用戶數破8億，業已成為許多人工作不可或缺的生產力工具，融入日常生活的速度也在進壹步加快。山姆·阿爾特曼在發布這壹最新數據時說：“感謝大家，AI已從人們把玩的東西，轉變為每天用來構建東西的工具。”
然而大模型的火爆也衍生了壹個非預期後果——出現對人工智能的過度依賴。所謂“過度依賴”，是指人們對人工智能系統的輸出過分信任或依賴，哪怕這些結果是錯誤的或不可靠的，也會照單全收。
換言之，用戶在沒有經過充分判斷或驗證的情況下，盲目采納AI的建議，從而導致錯誤——業界稱之為“執行性錯誤”。這種情況通常發生在用戶並不完全了解以下內容時：AI能做什麼（它的功能與適用范圍）；AI能做得多好（它的准確性與局限性）；以及AI是如何工作的（它的邏輯、數據來源或決策機制）。
過度依賴可能導致現實問題和錯誤叢生，最終令人們喪失對AI系統的信任。不過擔憂還不止於此。雖然AI能夠提升某些認知能力，但人們害怕，過度依賴 AI，或許會使自己變得懶於思考；遇到問題就求助於AI，可能會對長期認知發展和批判性思維能力造成影響。這壹現象有時被稱為“認知卸載”（cognitive offloading），指當AI接管更多任務時，人類獨立完成這些任務的能力可能會下降。
認知卸載是我們在日常工作和生活中經常采取的壹種策略，個體通過利用外部資源來減少完成任務的認知需求。其形式可以很簡單（如寫購物清單、記筆記），也可以很復雜（如依賴高科技設備處理信息、使用GPS導航）。在今天，把認知負擔轉移給人工智能已經成為我們的“第贰天性”。
例如，在醫療影像診斷中，AI能通過深度學習識別X光片或CT影像中的病變。如果壹名放射科醫生在看到AI系統標注出“疑似肺癌”區域後，並未仔細復核圖像，也沒有結合患者的病史，而是直接依據AI結論就下診斷。那麼，這位醫生就不僅是認知卸載，而且形成了對AI的過度依賴。
這方面的例子我們可以舉出很多：企業的HR人員依靠AI系統篩選應聘者；某些智能電動汽車用戶過度信任“自動駕駛模式”；學生要求AI生成整篇論文，未加審查便直接提交；客服人員不再閱讀用戶情緒或問題語氣，只是機械采納AI推薦答案，等等。
隨著AI使用頻率和依賴程度的增加，人類大腦的思考能力也隨之受到限制，導致人類的思維水平迅速下降。人類的智力能力被部分轉移到人工系統上，使得人類變得“更加人工化”。此外，與技術的高度互動使我們開始用類似算法的方式思考，卻缺乏對過程的真正理解。
另壹個問題是人類在生活的幾乎所有方面對AI技術的依賴。盡管這提高了生活水平並使生活更加便利，但也對人類活動產生了負面影響，使人變得急躁和懶惰。隨著AI深度介入諸如規劃與組織等活動，它會逐漸“餓死”人類大腦的思考深度和心理努力。高度依賴AI可能導致技能退化，並在需要身體或腦力操作時產生壓力。
在討論人工智能對我們大腦的影響時，大多數研究都集中在生成式人工智能（GenAI）上，這是壹種讓我們比以往任何時候都更多地將認知負擔轉移出去的工具。任何擁有手機或電腦的人，都可以瞬間獲取幾乎任何答案、撰寫論文或編寫代碼、創作藝術或設計作品。然而，過度依賴AI完成創作等任務，可能抑制獨立思考，並導致語言和表達方式的多樣性下降。
AI對創造力的深層影響同樣令人擔憂。研究表明，AI確實能幫助個人產生比他們單獨思考時更多的創意，但在整個群體層面上，AI生成的創意卻較為單壹，意味著真正的“靈光壹現”的創新時刻變得更少。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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