大家在使用AI的时候，有没有“过度使用AI可能会导致人类深度思考能力退化”的担忧。今天我在用deepseek的时候，突然感觉作为一个助手，它过于优秀了，我感觉它开始刺激我的大脑的懒惰基因了，本质上这触及了技术与人性的根本矛盾。

人类大脑遵循能量最小化原则，当AI接管复杂认知任务比如逻辑推理、知识整合时，大脑会主动弱化相关神经回路的连接强度。

这点是有事实依据的：

2017年在Nature上刊登的文章，伦敦出租车司机海马体（负责空间记忆）体积显著大于普通人，但依赖GPS导航后，新一代司机海马体出现萎缩。

长期使用ChatGPT撰写学术论文的学生，其前额叶皮层（高阶思考区）活跃度可能降低，类似肌肉因缺乏锻炼而退化。

当知识存储从人脑转移到云端，人类逐渐丧失“联想记忆”能力——这种能力本是创造性思维的基石。

苏格拉底就曾反对文字记载，他认为书写会“让人不再用脑记忆”，如今AI正在以百倍速度加剧这种“记忆外包”。

MIT研究发现，知道信息可随时通过搜索引擎获取的人，对知识本身的记忆准确度下降40%，但对其存储位置的记忆增强。

现在AI在教育行业也有了实际的落地，但过分依赖AI则会出现教育系统的异化。

美国已经有学校用AI自动批改作文，导致教师不再深究学生逻辑漏洞，学生为迎合算法偏好而写作，比如刻意使用简单句结构写作业。

arXiv上23%的论文初稿包含ChatGPT生成内容，同行评审发现其论证链条的“机械感”显著增强，因为人类特有的思维是有一定跳跃性的，而在上面的论文则过分的结构化。

我们的下一代大概率从出生就开始接触AI，并用它来辅助学习，就算孩子自己不用，学校也会使用，这就会导致孩子的神经网络发育可能永久性偏向“信息检索”而非“深度理解”。

试想律师如果过分依赖AI相关的法律文书工具，新人律师跳过案例归纳训练，直接获得结论，导致其类比推理能力停滞在“初级学徒”水平。放射科医生过度依赖AI影像分析，自身识别罕见病灶的能力在5年内下降22%，这些依靠长时间积累经验的行业利用AI会提高工作效率，也可能会降低经验的获得。

结果可能或造成恶性循环，能力退化→更依赖AI→进一步退化，形成认知层面的“技术性失业”。

AI擅长解决清晰定义的问题（如解方程、优化流程），但人类的核心竞争力在于发现和定义真问题，这种能力需要未经算法污染的原始思考。

如果爱因斯坦当时有强大的AI辅助，他可能沉迷于优化模型，而非提出颠覆性的相对论假设。

Blockbuster曾用早期AI优化录像带租赁流程，却因过度关注“如何提高库存周转率”而错过“重新定义家庭娱乐”的机遇，后来让Netflix有了”可乘之机“。

AI将思考压缩到毫秒级，但重大突破往往诞生于无目的漫想。

针对过分依赖AI可能弱化我们的深度思考能力的问题，也有办法做预防，就是提前制定强制制度，确保认知保留。

现在就有中小学设置了“无AI日”，要求学生手写论证全过程，法学院保留人工案例研读必修课，医院规定AI诊断必须附上医生独立分析。

在使用AI时，我们可以先提交自己的思考框架，再与AI输出对比，并且让系统自动标注思维差异点，既能保留自己的思考，又能用AI做遗漏补充。

我还看到更绝的方法，使用神经接口设备实时监测人类的前额叶活跃度，当检测到深度思考模式时（如Gamma波增强），自动屏蔽AI提示信息，类似健身房强迫举铁者卸下助力带，看到未来人人脑袋里都有芯片也不是不可能的。

除了对我们自己做出限制，我们还需要对AI做出前提限制，也就是终极悖论：

用AI对抗AI。

不断用反常识问题挑战原本的预设，比如在提问时用“你为何认定债务是经济增长的必要因素？”，而不是”你认为经济增长需要什么？“。

或者故意让AI在搜索结果中插入矛盾信息，迫使自己进行信息甄别，避免拿来就用的习惯。

再有设定AI响应必须延迟30秒，模仿人类自然思考节奏，避免即时反馈依赖。

在工具理性与人文主义的钢丝上AI带来的不是简单的“能力退化”，而是认知生态位的重构。就像望远镜扩展了视觉却让肉眼观测技能衰落，AI正在重塑人类的思维边疆。真正的危机不在于失去某种具体能力，而在于整体认知体系向“算法友好型”坍缩——那将是一个所有问题都不得不被翻译成AI可解形式的扁平化世界。保持“不可算法化的思考”，或许将成为数字时代最稀缺的人性火种。

换个角度想，人类开发AI不是为了代替思考，而是刺激思考，把它作为认知增强的工具，是不是会好一些？