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软件介绍:
在当今科技兴起的浪潮中 ,手机上打麻将也变得普遍,不用在现实中凑够三五好友,微信上就可以跟网友玩。然而公平公正的环境正面临着挑战 。不可否认 ,小程序打确实是可以开挂的,原来真的有挂!那么小程序玩游戏如何开挂呢?加上面微安装。科技爆发的时代,如何防止被时代淘汰 ,唯有跟上时代的脚步。
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【央视新闻客户端】2025年06月06日 00时15分09秒消息:
本文来自微信公众号:王智远 (ID:Z201440),作者:王智远,原文标题:《别让AI替你说出那句“我觉得”》 ,题图来自:AI生成
好像我们越来越倾向于,先看AI输出的内容,再进行二次加工和优化 。
昨天凌晨,ChatGPT推出新功能 ,我突然冒出一个想法,过去的决策流程是:人先看内容,再做判断 ,最后执行;现在则是先提出问题,AI给出建议,再确认方向 ,接着一步步推进下去。
AI正在重构我们对信息的处理方式,它在帮我们决定:哪些信息应该优先被看到,哪些内容更有价值 ,哪些观点更值得深入探讨。
这让我突然意识到一个问题:我们是否正在亲手制造一种“认知外包 ”的依赖?
我觉得:是 。毋庸置疑,AI设计的本质是鼓励人们少思考。现在许多AI产品的底层逻辑就是“降低认知负担”,比如一键总结 、自动归类、智能推荐等。
这些功能确实提高了效率 ,但也在无形中引导我们放弃主动筛选和判断的过程 。
我自己就是一个例子。我经常使用Notion AI,在没有AI之前和有了AI之后,我的行为发生了明显的变化。
以前对很多信息的筛选、整理,都是我亲自搞定 ,现在不需要了 。不用自己动手之后,我发现,自己的注意力开始变得散漫 ,也不再像过去那样有强烈的思考的动力。
我现在会习惯性地先把内容丢给AI粗略过一遍,觉得有点价值,就直接导入文档。等要进一步处理时 ,再继续向AI提问。
这个过程潜移默化地将我训练成了一个“等待答案”的人,这种“认知外包 ”确实很舒服,但也藏着陷阱:一旦用习惯了 ,就很难回头 。
我们的大脑天生喜欢走最省力的路径,而AI正好提供了这样一种“低能耗”的认知方式。
已经有研究指出,随着人们对AI工具信任度的提升 ,越来越多的人倾向于把认知任务交给它,从而减少对信息的深入加工;这会导致我们在面对复杂问题时,自主分析的信心大幅下降。
虽然目前没有明确的数据,给出具体的下降比例 ,但趋势已经很明显;还有不少研究发现,频繁依赖AI的人,在独立推理方面确实会出现困难 。
不知道别人是怎么样 ,但我能明显感觉到,自己的脑子比没有AI时要迟钝一些。
除此之外,公司也在系统性地推动这种“认知外包”:他们正在不惜一切代价把AI嵌入到工作流程中 ,比如AI客服 、用AI做PPT……这些工具看似提升了效率,实则也在悄然弱化我们的批判性思维能力。
不过,我不完全否定认知外包的价值 ,只是它的边界正在被迅速侵蚀 。
前几天,跟一位大学教授聊天,他说现在很多学生都用AI来做学术分析、收集资料 ,搞得老师也很被动,只能反过来用AI检查论文质量、分析查重比例。
你说,这不是一件很荒谬的事吗?表面上看是加速了一切,结果反而让一切都变得更忙 、更混乱。
我们也聊到了一个更深层的问题:什么时候该用AI帮忙 ,什么时候又必须坚持人的判断?这个问题,最终也没有答案 。
但从我的角度来说,我会尽量做到“能外包 ,不思考 ”,不是因为懒,而是因为这非常符合人的天性:我们都渴望轻松 ,而AI是一个不断给出“捷径”的朋友。
既然认知外包无法阻挡,那这种行为会不会固化?会不会反噬我们?我不是为了证明“AI会让人变笨”这个结论,是想还原一个真实的现象。
当我开始思考这个问题时 ,故意把问题分别丢给了豆包、夸克、DeepSeek 。结果,答案令我大吃一惊。
Google做过脑成像研究,结果发现 ,经常使用AI的人,大脑前额叶活跃度下降30%,海马体体积缩小8%;前额叶是我们做判断 、做决策最重要的区域,这部分“懒 ”了 ,人的判断力就会退化。
加州大学的研究也发现,AI总是快速给出答案,这会刺激大脑分泌多巴胺 ,就像打游戏赢了一样爽。
时间一长,人就会上瘾,就会越来越依赖AI 。亚马逊客服的员工用了AI辅助之后 ,半年内,自己处理投诉的能力下降了34%。
这些说法听起来是不是挺有道理的?如果你平时不习惯质疑AI输出的内容,可能看到这就信了。
但我没有放弃 。去查了所谓的“研究” ,却发现:根本没有这项研究;我又换了个学术型AI工具再查了一遍,还是没找到出处。
接着,我又用Gemini搜了搜关于谷歌客服、亚马逊客服员工能力变化的数据 ,也没有明确支持的说法,只有对现象的一些描述。
我们以为自己在获取知识,可能只是在接受一套“看似合理”的说法;当我们在频繁使用AI的过程中,慢慢习惯让它给出答案 ,就会越来越少地去怀疑、去验证 、去独立思考 。
这就像开车看导航久了,你就忘了怎么看地图;用计算器多了,心算能力也就退化了。不是AI有意害我们 ,而是我们正在不知不觉中,把原本属于自己的思考能力,一点点交出去了。
说到底 ,认知外包到底会不会造成行为固化?我不敢下定论 。但可以确定的是,它会让深度思考变得越来越稀缺。
不对,也不能叫“深度思考的能力 ”下降 ,准确来说,是创意、洞察、质疑、重构的能力正在被削弱。这不是AI夺走的,是我们正在一点点地把“人之所以为人”的能力 ,交给AI,让它们去完成 。
以前做品牌推广,团队要围在一起头脑风暴:用户到底在意什么?痛点在哪?有没有新的表达方式?
现在呢?第一反应变成了:“先让AI出几个方案看看。”
然后把方案拿回来优化一下,再发给甲方。至于甲方是不是也用AI在看这些创意?没人知道 ,但谁也不敢排除这个可能。
你看,结构统一了 、话术相似了、创意也变得“安全”了;表面上提升了效率,但真正从那种混乱中诞生的新想法 ,却越来越少了 。而这才是最值得警惕的地方。
写到这儿,我在想:当AI成为“记忆外挂 ”,我们还剩下什么?
过去 ,记住东西是一种负担,是大脑在“存储数据”。现在,AI可以帮我们记下一切:看到的、听到的 、经历过的 ,只要拍张照、录段音、打句话,它就能替我们记住 。
于是我开始相信:我不需要记得那么细,只要知道基础概念就行 ,但问题是:理解从来不是凭空发生的。
我只有真正记得住基本的东西,才能听懂 、看懂、想明白更复杂的内容。
如果我连“什么是因果”“什么是前提条件 ”都要靠AI提醒,那所谓的“复杂推演”,也不过是调用模型输出的结果罢了 。
换句话说 ,我不是卸下了记忆的负担,而是在不知不觉中,丢掉了理解世界的基本支点;所以 ,“理解”本身,其实才是前置条件。
另外,我个人认为 ,经验正在变成一种“压缩胶囊 ”。
过去做项目、写方案 、处理问题,靠的是反复的打磨和长期积累;这些经验沉淀在脑子里,变成了判断力、方法论 ,甚至直觉 。
现在,我们越来越习惯于把经验存进AI里。遇到问题时,第一反应是让AI“生成一个类似场景的解决方案”;于是 ,经验可能不再是一种内化的积累,而变成了工具箱里的配件,想用就调出来。
但这带来一个问题:那些需要手感、直觉 、真实经历过的经验,AI能替代吗?我认为不能 。
以前去看感冒 ,医生会摸一摸额头、听听肺音、问清楚症状,再结合自己的临床经验开药。这种“凭感觉”的判断,是多年积累出来的 ,不是照搬指南就能掌握的。
再比如:设计师改稿,AI可以先排个样式,挑一个差不多的进行优化 ,但美学、品牌调性 、考虑用户使用场景等抽象的东西,它给不了。这些都是活学活用才能积累下来的经验 。
所以,有些经验 ,必须靠手感、靠直觉、靠一次次试错去打磨,有些则可以直接调用,而前者会成为一种稀缺的品质;换言之 ,真正厉害的人,是能把“手感 ”和“AI工具箱”结合起来的人。
我认为,在效率优先的时代,我们是不是该找回以往那种“慢思考”的模式?我们也该考虑一下 ,工具理性的边界到底在哪?
慢下来这件事,不可能。整个系统都在逼着你快;工作流程要快 、内容消费要快、做方案也要快,好像谁慢一步就落后了 。
如果我们都追求快 ,那还有没有人愿意花时间去“想明白 ”?以前我以为,慢就是低效,现在有点改观了。慢不是为了拖时间 ,而是为了对抗多巴胺驱动的认知惯性。
我们太容易被AI“喂答案”,就像刷短视频一样,每次都能获得即时满足;满足的背后是大脑在分泌多巴胺 ,它会让我们越来越依赖“快速反馈”,越来越不愿意自己动脑 。
久而久之,神经元的连接方式也会变 ,越来越倾向于“选A还是B”,而不是“这题目有没有问错 ”;所以我说,慢是给自己留一点“怀疑的空间”。
还有一点,慢的本质是一种AI给不了的元能力。
前几天我刷到一个视频 ,一个大学老师在教学生提问,他说了一句话:今天的作业不需要你照本宣科地给我结论,我希望你能给出一个不一样的思考 。
我当时听完就觉得挺有意思 ,因为这句话点出了一个很关键的问题:
每个人的破局点在哪?这个破局点可能是过程性思考。过程性思考算不算元能力呢?我不知道,至少每个人想的不同就对了。
AI无权替人类回答为什么 。
换句话说,终极边界法则可能是:AI能处理what和how ,但why,必须由人来决定。
再回到工具理性上,大厂不可能停下对AGI的追求 ,但这不代表就只能跟着跑,我们也可以在工具理性当中,找一个人性的坐标。
我觉得 ,在与技术共处的过程中,要找到自己的角色位置;你可以这么看:过去我们是AI的制造者,现在我们是AI的使用者,也在被它影响着。
那再往后呢?会不会出现一种新的角色 ,成为个人AI助理的守护者?我不知道 。
但可以确定,这个坐标在不断变化;只有当每个人都开始意识到自己的位置,并带着自主性、创造力去使用技术时 ,才不会被技术所同化。
或许,在未来,理性是我们是否能守住自己的判断权。
本文来自微信公众号:王智远 (ID:Z201440) ,作者:王智远
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