ChatGPT上癮，大腦萎縮47％！MIT祭出206頁92圖超長報告

2025-06-24 09:19 CVer

點選下方卡片，關注“CVer”公眾號

AI/CV重磅乾貨，第一時間送達
點選進入—>【頂會/頂刊】投稿交流群

新增微訊號：CVer2233，小助手會拉你進群！
掃描下方二維碼，加入CVer學術星球！可以獲得最新頂會/頂刊上的論文idea和CV從入門到精通資料，及最前沿應用！發論文/搞科研/漲薪，強烈推薦！

轉載自：新智元 ｜ 編輯：KingHZ
【導讀】AI上癮堪比「吸毒」！MIT最新研究驚人發現：長期依賴大模型，學習能力下降、大腦受損，神經連線減少47%。AI提高效率的說法，或許根本就是誤解！
ChatGPT正在「吸乾」你的大腦！
剛剛，麻省理工學院完成了針對ChatGPT使用者的首次大腦掃描研究，結果讓人驚掉下巴。😲
針對日常寫作中使用ChatGPT帶來的影響，這次用資料揭示了AI版「魔鬼的交易」：
依賴AI寫作，等於用長期思維能力，換取短暫效率。
簡直堪稱「出賣靈魂」！
來自麻省理工學院媒體實驗室的研究人員，歷時3個月深入研究了LLM的認知成本，揭示了一個緊迫問題：
學習能力可能因LLM的使用而下降。  
儘管使用LLM在初期帶來明顯效率優勢，但長達4個月的實驗發現：LLM組在神經活動、語言質量和評分等方面，全面落後於「僅用大腦寫作」的對照組。
論文連結：https://arxiv.org/abs/2506.08872
簡而言之，過去關於AI提高生產力的說法，可能全錯了！
圖4: 實驗過程中的參與者，佩戴Enobio腦電頭戴裝置和AttentivU專注力監測頭戴裝置，使用BioSignal Recorder軟體進行資料記錄

與魔鬼的交易
AI「吸乾大腦」
用ChatGPT，只要花幾分鐘就能完成日常寫作，方便快捷，但代價是什麼？
83.3%的ChatGP使用者無法引用自己寫的內容，哪怕只是幾分鐘前完成的論文。
好好想一下：
你寫完、儲存，然後就忘了——因為從頭到尾，思考的是ChatGPT，不是你。
圖6：各組別中無法回憶Session 1論文任何引文的參與者比例
腦部掃描揭示了使用AI的損害：大腦的神經連線從79個驟降至僅42個。
也就是說降低了47%。
如果電腦失去了一半的處理能力，大家都會會認為它壞了。而ChatGPT使用者的大腦，正在發生同樣的情況！
無輔助寫作（純大腦組）在所有測量頻段均表現出更強的神經連線強度，其中theta頻段和高alpha頻段的增幅尤為顯著。
看過學生利用AI寫的論文，老師們不知道哪些文章使用了AI，但能感覺到有些不對勁：
· 沒有靈魂。 
· 空洞無物。 
· 語言接近完美，但沒有真知灼見。
人類的大腦即使無法明確說出認知債務的存在，也能夠察覺到它的影響。
可怕的是：在沒有人工智慧輔助的情況下，當研究人員讓ChatGPT使用者寫作時，他們的表現比從未使用過人工智慧的人還要差。
這不僅僅是依賴，而是認知能力的萎縮。就像一塊忘記了如何運作的肌肉。
麻省理工學院的團隊對54名參與者進行了為期四個月的腦電圖（EEG）大腦掃描。
他們追蹤了α波（創意處理）、β波（主動思考）以及神經連線模式，發現了因過度使用AI而導致的大腦損傷。
這不是觀點，而是可測量的實驗。
事實證明：AI並沒有讓人變得更高效，反而讓人變得懶於思考、在認知上破產！
這次研究人員還發現了AI生產力悖論：
毫無疑問，ChatGPT讓人完成任務的速度提升60%。  
但它同時降低了真正學習所需的「有效認知負荷」（Germane Cognitive Load）——高達 32%。
這是用長期的大腦能力，換取短期的效率。
那些慶祝AI提升工作效率的企業，正在無意間打造出認知能力更弱的團隊。
員工變得依賴於他們無法離開的工具，而獨立思考能力則有所下降。
最近的許多研究都強調了同樣的問題。
今年年初，微軟進行了類似的項研究，相關結論已引起媒體廣泛報道：

MIT研究人員把這種現象叫做「認知債」——技術債的大腦版：
每次用AI走捷徑，你都在用未來的思考能力支付「利息」。就像金融債務一樣，這筆賬遲早要還。
研究中最值得關注的發現或許是：LLM輔助組（LLM-to-Brain）參與者表現出明顯的思維窄化傾向。
但也有好訊息——
研究第4階段的驚人發現：「高基線認知者」（原本思維能力強的人）使用AI時，大腦神經連線度反而提升——AI成了他們的「認知增強器」。
但「長期依賴者」被迫脫離AI工作時，表現甚至比「從未用過AI的人」更差——他們的基礎認知能力出現了「用進廢退」式的退化。

用AI的代價
全是「認知債務」
我們正處於一個技術發展的關鍵轉折點，必須認真全面地理解將大語言模型（LLM）引入教育和資訊環境可能帶來的認知影響。
這類工具確實為學習和獲取資訊提供了前所未有的便利，但它們對人的認知發展、批判性思維和獨立思考能力所帶來的潛在影響，值得我們高度關注並持續深入研究。
研究表明，與使用搜索引擎相比，LLM顯著降低了參與者在回答問題時所需要的思考成本。
但這種「省力」的背後卻帶來了代價：參與者更不傾向於去質疑或深思LLM所提供的答案——
這些所謂的「觀點」，其實只是基於訓練資料生成的機率性結果。
這種情況令人擔憂，因為原本在社交媒體中普遍存在的「迴音室效應」，如今在AI工具中延續下來——
使用者所接觸到的內容，越來越受到演算法推薦機制的影響，而這些機制的背後，是模型背後所代表的公司和股東的優先考量。
在訪談中，只有極少數參與者表示他們沒有跟隨LLM的「思路」進行寫作，而是堅持了自己的想法和思考路徑。
從倫理角度來看，僅用大腦進行寫作的參與者不僅滿意度更高，其腦電圖也顯示出更強的大腦連線性。
相較之下，使用 LLM 輔助寫作的參與者，在回憶或引用自己寫作內容時也存在明顯困難（第1次實驗，見圖6和圖7），對自己所寫文章的歸屬感較低（見圖8），花費時間更少（見圖33）。

在真正廣泛接受LLM並視其為一種正面工具之前，有必要進行長期的跟蹤研究，以全面評估它對人類思維能力和大腦發展的深層影響。
圖1：α波段動態直接傳遞函式（dDTF）腦電圖分析結果對比（LLM組、搜尋引擎Search組、純大腦brain組），並標註顯著性水平（*表示中等顯著，**表示高度顯著）

解決方法
解決方案不是禁止人工智慧，而是戰略性地使用它。
選擇權在你手中：
產生認知債務併成為人工智慧依賴者。  或者提升認知能力，成為人工智慧的倍增器。
首批針對AI使用者的大腦掃描研究剛剛向我們揭示了其中的利害關係。
謹慎選擇。
參考資料：
https://x.com/itsalexvacca/status/1935343874421178762
https://arxiv.org/abs/2506.08872

何愷明在MIT授課的課件PPT下載
在CVer公眾號後臺回覆：何愷明，即可下載本課程的所有566頁課件PPT！趕緊學起來！

CVPR 2025 論文和程式碼下載

在CVer公眾號後臺回覆：CVPR2025，即可下載CVPR 2025論文和程式碼開源的論文合集

ECCV 2024 論文和程式碼下載

在CVer公眾號後臺回覆：ECCV2024，即可下載ECCV 2024論文和程式碼開源的論文合集
CV垂直方向和論文投稿交流群成立
掃描下方二維碼，或者新增微訊號：CVer2233，即可新增CVer小助手微信，便可申請加入CVer-垂直方向和論文投稿微信交流群。另外其他垂直方向已涵蓋：目標檢測、影像分割、目標跟蹤、人臉檢測&識別、OCR、姿態估計、超解析度、SLAM、醫療影像、Re-ID、GAN、NAS、深度估計、自動駕駛、強化學習、車道線檢測、模型剪枝&壓縮、去噪、去霧、去雨、風格遷移、遙感影像、行為識別、影片理解、影像融合、影像檢索、論文投稿&交流、PyTorch、TensorFlow和Transformer、NeRF、3DGS、Mamba等。
一定要備註：研究方向+地點+學校/公司+暱稱（如Mamba、多模態學習或者論文投稿+上海+上交+卡卡），根據格式備註，可更快被透過且邀請進群

▲掃碼或加微訊號: CVer2233，進交流群
CVer計算機視覺（知識星球）人數破萬！如果你想要了解最新最快最好的CV/DL/AI論文、實戰專案、行業前沿、從入門到精通學習教程等資料，一定要掃描下方二維碼，加入CVer知識星球！最強助力你的科研和工作！

▲掃碼加入星球學習
▲點選上方卡片，關注CVer公眾號
整理不易，請點贊和在看


相關文章