首页麻省理工学院研究发现人工智能降低了人脑的参与度
麻省理工学院（MIT）进行的一项研究显示，使用大型语言模型（LLM）不仅会减少当下的脑力劳动，还会对后续任务的认知表现产生持续的负面影响。
在实验中，研究人员与少数参与者合作--研究中承认了这一局限性[PDF]--他们被分配撰写不同主题的文章。其中一组被允许使用人工智能（ChatGPT被选中，因为研究人员认为它与类似工具在功能上差别不大），另一组可以使用谷歌搜索，第三组被指定为 "只用大脑"，这意味着他们必须在没有任何技术辅助的情况下完成任务。
所有参与者都接受了脑电图（EEG）检查，以评估认知参与度和精神负担。结果显示，各组的神经连接模式各不相同，反映了不同的认知策略。获得的技术支持越多，观察到的大脑活动越少。脑电图分析证实，"只用大脑 "组的神经参与度最高，其次是搜索引擎组，而人工智能用户的神经参与度最低。
研究还测量了所谓的 "自主性"--即参与者事后回忆和总结自己写作的能力。随着技术辅助的增加，自主性明显下降。在LLM辅助组中，只有极少数人能够准确地转述自己的文章。此外，与其他组相比，人工智能辅助组的作文在每个题目上的表现明显统一，差异较小。
不出所料，使用搜索引擎或 ChatGPT 的学生的视觉皮层更为活跃，这表明他们更专注于工具本身的输出。
长期效果
经过多轮论文写作后，研究人员组成了两个新的小组："从大脑到 LLM"--最初在没有辅助的情况下工作，后来被允许使用 LLM 的参与者；以及 "从 LLM 到大脑"--最初在人工智能支持下工作，后来被要求独立写作的参与者。
研究人员观察到，"LLM-to-Brain "参与者的神经连通性较弱，阿尔法和贝塔频率网络的参与度降低，而 "Brain-to-LLM "参与者的记忆回忆能力更强，枕顶叶和前额叶大脑区域的重新激活程度更高。[......]这表明，只有在深入研究某个主题之后才转向人工智能，才能促进认知整合、记忆再激活和自上而下的控制。
从本质上讲，当人们首先利用自己的智力、经验和知识深入探讨一个主题时，他们从人工智能的帮助中获益最多。然而，从一开始就依赖人工智能似乎会逐渐降低认知参与度，并在人工智能支持被移除后损害学习成绩。
论文称："在为期四个月的研究期间，与纯大脑组相比，LLM辅助组的参与者在神经、语言和评分指标方面的表现始终不佳。"
有限的研究
鉴于样本量较小，作者认为需要更广泛、更多样的参与者群体才能得出统计学上可靠的结论。不过，随着人工智能越来越多地融入教育和日常生活，研究人员强调，过度依赖人工智能可能会导致基本学习能力下降，这一点亟待关注。
研究结论
如果用人工智能生成的内容代替人类推理、思考和综合的趋势继续下去，批判性思维能力可能会随着时间的推移而退化。使用人工智能来补充自己的思维过程，而不是完全取代它，会带来更好的结果。
搜索引擎的使用占据了无辅助思考和依赖人工智能合成之间的中间地带。然而，随着谷歌和微软等科技公司越来越多地将人工智能生成的回复整合到搜索结果中--通常将其置于页面顶部--如果日常用户仅仅依赖于这些自动摘要，他们对认知的要求可能会降低。
研究小组得出结论认为，"在LLM被视为对人类的明确益处之前"，还需要进一步调查，以了解人工智能对认知的长期影响。
想从行业专家那里了解更多有关人工智能和大数据的信息？参加在阿姆斯特丹、加利福尼亚或伦敦举办的人工智能与大数据博览会。这一综合性活动是 TechEx 的一部分，与其他顶级技术会议同场举行。单击此处了解详情。
人工智能新闻由 TechForge Media 提供。点击此处了解更多即将举行的企业技术活动和网络研讨会。
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