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综上所述，
新智元报道
XM外汇快讯：
编辑：KingHZ
事实上，
【新智元导读】AI上瘾堪比「吸毒」！MIT最新研究惊人发现：长期依赖大模型，学习能力下降、大脑受损，神经连接减少47%。AI提高效率的说法，或许根本就是误解！
ChatGPT正在「吸干」各位的大脑！
刚刚，麻省理工学院完成了针对ChatGPT终端的首次大脑扫描研究，结果让人惊掉下巴。😲
针对日常写作中采纳ChatGPT带来的影响，这次用数据揭示了AI版「魔鬼的交易」：
依赖AI写作，等于用长期思维能力，换取短暂效率。
简直堪称「出卖灵魂」！
可能你也遇到过，
来自麻省理工学院媒体实验室的研究人员，历时3个月深入研究了LLM的认知成本，揭示了一个紧迫状况：
简要回顾一下，
学习能力可能因LLM的采纳而下降。
但实际上，
尽管采纳LLM在初期带来明显效率优势，但长达4个月的实验发现：LLM组在神经活动、语言质量和评分等方面，全面落后于「仅用大脑写作」的对照组。
XM外汇行业评论：
论文链接：https://arxiv.org/abs/2506.08872
简而言之，过去关于AI提高生产力的说法，可能全错了！
图4: 实验过程中的参与者，佩戴Enobio脑电头戴设备和AttentivU专注力监测头戴设备，采纳BioSignal Recorder软件进行数据记录
XM外汇专家观点：
与魔鬼的交易
据相关资料显示，
AI「吸干大脑」
可能你也遇到过，
用ChatGPT，只要花几分钟就能完成日常写作，方便快捷，但代价是什么？
说到底，
83.3%的ChatGP终端无法引用自己写的材料，哪怕只是几分钟前完成的论文。
简要回顾一下，
好好想一下：
各位写完、记录，然后就忘了——乃因从头到尾，思考的是ChatGPT，不是各位。
据相关资料显示，
图6：各组别中无法回忆Session 1论文任何引文的参与者比例
根据公开数据显示，
脑部扫描揭示了采纳AI的损害：大脑的神经连接从79个骤降至仅42个。
反过来看，
也就是说降低了47%。
如果电脑失去了一半的处理能力，大家都会会认为它坏了。而ChatGPT终端的大脑，正在发生同样的情况！
需要注意的是，
无辅助写作（纯大脑组）在所有测量频段均表现出更强的神经连接强度，其中theta频段和高alpha频段的增幅尤为显著。
看过学生利用AI写的论文，老师们不知道哪些帖子采纳了AI，但能感觉到有些不对劲：
·没有灵魂。
据业 XM外汇平台 内人士透露，
·空洞无物。
不妨想一想，
· 语言接近完美，但没有真知灼见。
与其相反的是，
人类的大脑即使无法明确说出认知债务的存在，也能够察觉到它的影响。
站在用户角度来说，
可怕的是：在没有人工智能辅助的情况下，当研究人员让ChatGPT终端写作时，他们的表现比从未采纳过人工智能的人还要差。
需要注意的是，
这不仅仅是依赖，而是认知能力的萎缩。就像一块忘记了如何运作的肌肉。
麻省理工学院的团队对54名参与者进行了为期四个月的脑电图（EEG）大脑扫描。
尤其值得一提的是，
他们追踪了α波（创意处理）、β波（主动思考）以及神经连接模式，发现了因过度采纳AI而导致的大脑损伤。
站在用户角度来说，
这不是观点，而是可测量的实验。
简而言之，
事实证明：AI并没有让人变得更高效，反而让人变得懒于思考、在认知上破产！
这次研究人员还发现了AI生产力悖论：
令人惊讶的是，
毫无疑问，ChatGPT让人完成任务的速度提升60%。
容易被误解的是，
但它同时降低了真正学习所需的「有效认知负荷」（Germane Cognitive Load）——高达 32%。
这是用长期的大脑能力，换取短期的效率。
事实上，
那些庆祝AI提升工作效率的企业，正在无意间打造出认知能力更弱的团队。
员工变得依赖于他们无法离开的系统，而独立思考能力则有所下降。
XM外汇资讯：
最近的许多研究都强调了同样的状况。
必须指出的是，
今年年初，微软进行了类似的项研究，相关结论已引起媒体广泛报道：
容易被误解的是，
MIT研究人员把这种现象叫做「认知债」——技术债的大脑版：
每次用AI走捷径，各位都在用未来的思考能力支付「利息」。就像金融债务一样，这笔账迟早要还。
研究中最值得关注的发现或许是：LLM辅助组（LLM-to-Brain）参与者表现出明显的思维窄化倾向。
但也有好消息——
XM外汇专家观点：
研究第4阶段的惊人发现：「高基线认知者」（原本思维能力强的人）采纳AI时，大脑神经连接度反而提升——AI成了他们的「认知增强器」。
但「长期依赖者」被迫脱离AI工作时，表现甚至比「从未用过AI的人」更差——他们的基础认知能力出现了「用进废退」式的退化。
XM外汇报导：
用AI的代价
根据公开数据显示，
全是「认知债务」
据相关资料显示，
大家正处于一个技术发展的关键转折点，必须认真全面地理解将大语言模型（LLM）引入教育和信息环境可能带来的认知影响。
据业内人士透露，
这类系统确实为学习和获取信息供应了前所未有的便利，但它们对人的认知发展、批判性思维和独立思考能力所带来的潜在影响，值得大家高度关注并持续深入研究。
XM外汇行业评论：
研究表明，与采纳搜索引擎相比，LLM显著降低了参与者在回答状况时所需要的思考成本。
但这种「省力」的背后却带来了代价：参与者更不倾向于去质疑或深思LLM所供应的答案——
概括一下，
这些所谓的「观点」，其实只是基于训练数据生成的概率性结果。
有分析指出，
这种情况令人担忧，乃因原本在社交媒体中普遍存在的「回音室效应」，如今在AI系统中延续下来——
据报道，
终端所接触到的材料，越来越受到算法推介机制的影响，而这些机制的背后，是模型背后所代表的公司和股东的优先考量。
在访谈中，只有极少数参与者表示他们没有跟随LLM的「思路」进行写作，而是坚持了自己的想法和思考路径。
从伦理角度来看，仅用大脑进行写作的参与者不仅满意度更高，其脑电图也显示出更强的大脑连接性。
相较之下，采纳 LLM 辅助写作的参与者，在回忆或引用自己写作材料时也存在明显困难（第1次实验，见图6和图7），对自己所写帖子的归属感较低（见图8），花费时间更少（见图33）。
在真正广泛接受LLM并视其为一种正面系统之前，有必要进行长期的跟踪研究，以全面评估它对人类思维能力和大脑发展的深层影响。
然而，
图1：α波段动态直接传递函数（dDTF）脑电图分析结果对比（LLM组、搜索引擎Search组、纯大脑brain组），并标注显著性水平（*表示中等显著，**表示高度显著）
值得注意的是，
排除方法
排除方案不是禁止人工智能，而是战略性地采纳它。
与其相反的是，
勾选权在各位手中：
产生认知债务并成为人工智能依赖者。 或者提升认知能力，成为人工智能的倍增器。返回搜狐，查看更多
