AI愈來愈聰明，我們是否愈來愈笨？

人工智慧（AI）早已不再是科幻電影中的情節，它已經深入我們的生活，甚至開始替我們思考。從撰寫文章、診斷疾病，到分析法律檔案和編寫程式，AI逐漸接手那些過去需要人類多年專業才能完成的任務。但問題來了：隨著AI愈來愈聰明，我們是否正在變得愈來愈笨？

越來越多人擔心，過度依賴AI可能會導致一種「認知萎縮」，我們姑且稱之為「AI冷漠症」。如果機器能替我們完成複雜的思考，人類是否會逐漸失去解決問題、分析和創造的能力？學生、專業人士，甚至一般知識工作者，是否會慢慢喪失獨立思考的動機？

事實上，這樣的跡象已經顯現。研究指出，當我們過度依賴GPS導航時，空間記憶能力會下降；飛行員若過度依賴自動駕駛，情境感知能力也會退化。心理學家更發現所謂的「Google效應」——我們傾向於忘記資訊，因為知道隨時可以上網查詢。

那麼，當AI不只是提供方向或檢索資料，而是直接替我們思考時，會發生什麼事？這裡有一個矛盾點：學習需要掙扎。認知負荷理論告訴我們，大腦需要一定程度的挑戰才能深入處理資訊。如果事情太簡單——比如讓AI替你寫文章——你的大腦就不會充分參與，從而無法形成持久的知識。

心理學家稱這種現象為「生產性掙扎」：透過解決困難問題，我們能建立韌性、自信和深刻的理解。加拿大裔美國心理學家Albert Bandura將此稱為「掌握經驗」——自己解決問題帶來的信心提升。然而，AI可能會阻斷這個過程。當學生或專業人士過度依賴AI，他們就錯過了鍛煉分析能力的機會。

此外，自我決定理論強調，能力是驅動動力的關鍵因素。人們在克服挑戰時會感到動力十足，而不是當答案被輕易送到面前。如果AI讓任務變得太簡單，它可能會剝奪學習的滿足感，從而降低動機。這就像爬山和坐直升機到山頂的區別：兩種方式都能看到美景，但前者能鍛煉體力、建立韌性和自豪感，後者只是一次免費的搭乘。

如果你曾經使用GPS導航，後來卻發現自己完全不記得如何到達目的地，那你已經體驗了自動化導致的認知衰退。研究發現，頻繁使用GPS的人空間記憶較差，且在不依賴導航的情況下更難找到方向。更令人擔憂的是，這些人的海馬體功能（負責空間記憶的腦區）也出現衰退。這正是「用進廢退」的典型案例。

回到AI，如果導航應用削弱了我們的空間感知能力，自動駕駛讓飛行員的情境感知能力退化，那麼當AI開始處理智力任務——撰寫報告、解決數學問題、整合研究——會發生什麼事？風險在於「智力自滿」。如果AI總是能提供答案，學生和專業人士是否會停止推動自己進行批判性思考？他們是否會盲目信任AI，而不質疑其邏輯？

早期證據顯示，這種情況已經發生。教育研究指出，使用生成式AI工具撰寫論文的大學生，最終在考試中表現更差，這引發了對AI在教育中角色的質疑。在某些創意領域，生成式AI雖然提高了創造力，但卻減少了新想法的數量。一項研究發現，讀者最初覺得AI生成的故事更有趣，但隨著時間推移，這些故事變得愈來愈像人類單獨創作的作品。

除了個人技能，還有一個更大的問題：如果AI使用者變成機器生成知識的被動消費者，而不是主動思考者，創新會發生什麼變化？偉大的科學發現、哲學洞察和藝術突破並非來自捷徑，而是來自與困難想法的搏鬥。如果我們讓AI承擔所有繁重的工作，人類的創造力和批判性思維可能會停滯不前。

那麼，我們是否應該放棄AI，回歸紙筆時代？這顯然不切實際。AI是一個強大的工具，關鍵在於學會如何在不迷失自我的情況下使用它。以下是五個簡單的步驟：

1. 讓AI增強你的思考，而不是替你想。例如，學生可以用AI進行腦力激盪，但仍需自己撰寫論文；專業人士可以用AI進行研究，但需批判性地評估結果，而非盲目接受。

2. 學校和工作場所應強調得出結論的過程，而不只是最終答案。要求解釋、替代方案和獨立推理，有助於保持認知參與。

3. 就像飛行員需要手動飛行訓練一樣，知識工作者也可能受益於無AI的練習。例如，不依賴AI撰寫文章、進行心算或腦力激盪，能讓大腦保持活躍和適應性。

4. AI並不完美——它可能有偏見、犯錯或產生誤導性結果。教授AI素養能確保我們保持主動思考，質疑和驗證AI的輸出，而不是被動接受。

5. AI可以用來引導學習，而非取代努力。例如，AI導師可以提供提示而非直接答案，幫助學生獨立找到解決方案。

目標不是拒絕AI，而是建立一種平衡的關係，讓AI增強人類智慧，而非取代它。AI已經存在，且在某些認知任務上超越人類的能力只會愈來愈強。但這並不意味著我們應該將智力能力拱手相讓。

AI冷漠症的風險是真實的：如果我們過度依賴AI，我們的分析和創造能力可能會因缺乏使用而退化。但如果我們有意識地設計教育、工作和日常生活，讓人類思考保持在核心位置，我們就能保持認知優勢。在AI愈來愈聰明的世界中，我們的挑戰是確保自己不會愈來愈笨。因為歸根結底，AI或許能替我們思考，但確保我們繼續為自己思考的責任，仍然在我們手中。