將思考外包給AI很誘人，但認知科學揭示其中的風險

隨著人工智慧（AI）產品的日益豐富，將困難的思考任務外包給聊天機器人、智慧代理等工具正變得越來越有吸引力。在這個新技術探索的時代，我們不斷接觸到海量資訊和高度複雜的軟體，它們承諾替我們完成思考。只需幾秒鐘，像ChatGPT、Claude或Gemini這樣的工具就能起草郵件、生成溫馨的生日祝福，甚至總結你一直沒時間讀的小說情節。

這種外包現象的增多引發了擔憂：人們可能會過度依賴AI，導致批判性思維能力下降，整體認知能力衰退。這種擔憂並非空穴來風。我們實驗室的研究表明，線上環境會利用我們的認知傾向——個體在思考、感知、注意和記憶方面的差異——從而使一些人傾向於採取更多思維捷徑，僅進行表面資訊處理。其他研究也將高AI使用率與懶惰、焦慮、較低的批判性參與以及依賴感聯絡起來。

然而，問題可能不在於我們是否使用AI，而在於我們如何使用它。依賴外部資源本身是完全可以接受的——我們一直在這樣做。但關鍵在於，我們要對自己選擇外包的內容以及原因保持控制。

我們是如何知道事物的？作為社會，我們不斷依賴彼此的知識。醫生提供醫療資訊，工程師負責建築，財務顧問提供投資建議。這種專業知識的分佈使我們每個人擁有的知識都超過了個人所能持有的範圍。換句話說，我們不斷在外包（讓別人代勞思考）和支架（依賴外部知識來源豐富自身思考）之間尋求平衡。支架通常發生在學習過程中。例如，老師不會替學生寫論文，而是提供反饋，讓學生能夠連線、整合並擴充套件自己的知識基礎。

至關重要的是，我們也不會將所有思考任務都外包給同一個人。相反，我們會仔細考慮對方的信任度和專業知識，然後再接受其建議、工具或支援。我們還會檢查新資訊是否與已有的知識相符。隨著我們在某一領域的知識增長，對外部支援的依賴就會減少，就像學生依賴老師直到學有所成一樣。

認知（即我們的思考能力）是這一切的核心概念。我們的大腦執行三個基本任務：編碼資訊（接收資訊以便大腦解析）、儲存資訊和檢索資訊。認知依賴於這三個心理任務協同工作的程度。當資訊過載時，將任務分配給外部來源可以減輕心理負擔。研究表明，當注意力緊張時，我們的大腦會更專注於編碼資訊，而犧牲更耗能的儲存和檢索。

直覺上，我們很容易認為所有的認知都只發生在大腦中。但我們的認知過程有時會延伸到環境中的事物。這些外部來源可以是人、物理物件和數字工具。如果你用日記來檢索寫下的記憶，那麼日記就是你思維的延伸。

然而，輕率地將知識獲取和儲存外包給外部來源——比如隨意向ChatGPT提出任何問題——可能會影響你的批判性思維能力。這是因為已獲得的知識與我們新編碼的資訊在腦海中積極互動：我們會將遇到的資訊轉換成對自己有意義的內容。而我們擁有的知識越多，編碼和批判性解讀新資訊的能力就越強。例如，瞭解希特勒和墨索里尼在二戰背景下的知識有助於我們更好地理解現代獨裁的危險。

為了恢復平衡，我們需要自己完成更艱鉅的認知任務，而不是一遇到方便就外包。更快更容易的選擇並不總是最好的——就像步行去朋友家比開車去更能鍛鍊身心一樣。有時候艱苦的工作是值得的。面對AI工具，你可以選擇控制它們，或者讓它們控制你。

平衡與AI工具關係的一種方法是採用反思實踐。問問自己：使用AI後感覺如何？是感到自豪和滿足，還是更加焦慮和不知所措？今天你是在替代還是在支架你的認知？明天你可以做哪些任務來擴充套件你的心智慧力？為了與AI建立成功的關係，我們需要鍛鍊所有的心理技能——否則我們真的會面臨失去它們的風險。這也許並不容易，但仍在我們的掌控之中。