人工智能会成为一场全国性的心理健康危机吗？

周日愉快，欢迎来到《投资 AI》！我是 Neurometric 的首席执行官 Rob May。本周我想谈一篇关于 AI 与认知衰退的非常有趣的文章。 麻省理工学院的一项研究 发现，AI 会以某种方式重新编程大脑，从而导致认知能力下降。论文中提到：

本研究探讨了在 LLM 辅助下进行论文写作的神经和行为后果。参与者被分为三组：LLM 组、搜索引擎组和仅用大脑组（无工具）。每位参与者在相同条件下完成三次实验。在第四次实验中，LLM 组被重新分配到仅用大脑组（LLM-to-Brain），而仅用大脑组被重新分配到 LLM 条件（Brain-to-LLM）。共有 54 名参与者参加了第 1-3 次实验，其中 18 人完成了第 4 次实验。我们使用脑电图（EEG）评估论文写作过程中的认知负荷，并通过自然语言处理（NLP）分析论文，同时结合人类教师和 AI 评审对论文进行评分。各组在命名实体识别（NER）、n-gram 模式和主题本体方面表现出组内一致性。EEG 揭示了大脑连接性存在显著差异：仅用大脑组的参与者表现出最强且分布最广的网络；搜索引擎组表现出中等程度的参与；LLM 组的连接性最弱。认知活动随外部工具使用程度的增加而下降。在第 4 次实验中，LLM-to-Brain 组的参与者表现出 α 波和 β 波连接性降低，表明参与度不足。 脑对接 LLM 的用户表现出更高的记忆回忆率，以及枕顶叶和前额叶区域的激活情况，与搜索引擎用户相似。自我报告的文章归属感在 LLM 组中最低，在仅依靠大脑的组中最高。LLM 用户在准确引用自己作品时也存在困难。虽然 LLMs 提供了即时的便利，但我们的研究结果突出了潜在的认知成本。在四个月的时间里，LLM 用户在神经、语言和行为层面持续表现不佳。这些结果引发了对依赖 LLM 的长期教育影响的担忧，并强调了深入探讨 AI 在学习中作用的必要性。

该研究规模较小，且这些工具的使用还处于早期阶段，因此还需要做更多工作，未来几年 AI 的使用方式可能会发生很大变化。尽管如此，这仍然引发了一个问题：这是我们想要追求的未来吗？

知识工作革命给美国带来了肥胖危机，虽然原因多种多样，但部分根源在于美国人缺乏身体活动。

如果使用 AI 工具引发了类似的愚蠢危机，我们该怎么办？如果这种情况发生，可能需要很多年才会明显看出这是个问题。我们该如何避免在 2035 年出现一项研究，显示 AI 让我们变得更愚蠢？

技术人员历来对新技术持中立态度。硅谷往往认为大多数技术在道德上是中立的，至于我们将其用于善还是恶，是一种实施选择。我不确定我们还能否长久保持这种立场，同时又维持我们的知识诚信。

AI 无论我们喜不喜欢都会到来。试图阻止它是行不通的。以能够抵消其负面影响的方式去适应它，也许可行。但我不确定这意味着哪些政策。如果你有想法，我很乐意听取。

感谢阅读。