AI 是人类有史以来最强大的 " 外包工具 "。

这两天我看到一篇 BBC 的长文，作者是 BBC 高级科技记者托马斯 · 热尔曼（Thomas Germain）。文章标题大意是 " 跳出机器人思维：如何防止 AI 把你的大脑变成一摊烂泥 "，但我自己觉得更好的翻译是：如何用 AI 又不把脑子用废。

当时我一下子就被吸引了，因为这说的正好也是我担心的问题。

我每天都在用 AI：写东西用，查资料用，理思路用，有时候连回一封稍微正式一点的邮件，都会先问问 AI 怎么措辞。我一直觉得这是在 " 提高效率 "。

但这篇文章让我开始想一个问题：在我把越来越多的脑力劳动外包给 AI 的同时，我自己的大脑还在正常运转吗？

特别是前段时间，公司搬家，我的小龙虾助手被断电了。那两天，只要涉及工作上的事情，我都有点不想开始。因为 AI 知道这些事情的上下文，现在我用其他通用 AI 根本达不到效果，而完全不用 AI 的话，又担心自己考虑维度不够。

所以，本来很小的一件事情，因为 AI 不在线，就影响到了我的工作进度。当然，这也不只是我一个人的状态，AI 现在已经深度嵌入很多人的工作流程了。

所以，今天这篇文章讨论的话题，非常值得重视。接下来，我就把这篇文章里最有价值的内容，用更直白的方式跟你聊一聊。

先从一件你可能已经有感触的事说起：你有没有发现，自己现在的方向感越来越差了？以前出门能靠脑子里大概的地图直接认路，现在如果手机没电，可能去哪都费劲。

这不是你的错。研究已经证实：长期依赖 GPS 导航的人，大脑里的空间记忆能力会持续下降。因为你不再需要 " 记路 " 了，大脑就真的慢慢不记了。这就叫 " 用进废退 " ——你不用它，它就萎缩。

类似的事情在搜索引擎普及之后也发生了。科学家发现了一个叫 " 谷歌效应 " 的现象：人在用搜索引擎查到一条信息之后，记住这条信息的概率，要比自己费力想出来或者翻书查到的概率低得多。

原因很简单，因为你知道这个信息随时可以再查到，大脑就觉得 " 没必要费劲存进去了 "。

GPS 弱化了你的方向感，搜索引擎弱化了你的记忆力。那 AI 呢？文章里引用了乔治城大学神经科学教授亚当 · 格林（Adam Green）的判断，他说："AI 是人类有史以来最强大的外包工具 "。

GPS 只外包了导航，搜索引擎只外包了查找，但 AI 可以外包几乎所有需要动脑的事——写作、分析、判断、创意 …… 都可以全包了。所以，如果大脑真的遵循 " 用进废退 " 的逻辑，AI 带来的风险，可能比 GPS 和谷歌加在一起还要大。

格林教授用的一个比喻，我觉得说得特别准。他说，使用 AI 来完成思考任务，就好比你去健身房，不过每次举铁都让机器人帮你举。铁是举起来了，但你的肌肉什么都没练到。

这句话值得多想一下。我们以前会觉得，AI 帮我把文章写好了，那不就是个好结果吗？但格林说，你真正失去的，不只是那篇文章，更是写那篇文章的过程——那些卡壳的时刻、反复斟酌的过程、突然想到一个好词时的那种感觉。

这些 " 挣扎 "，恰恰是你的大脑在做最有价值的事。

让我觉得更不安的是另一项研究。你可能也遇到过这种场景：你让 AI 帮你查一个数据，AI 给了你一个数字，你心里其实有点怀疑，但最后还是用了。

宾夕法尼亚大学沃顿商学院的研究者给这个现象起了个名字，叫 " 认知投降 "。

他们发现，大量 AI 用户在使用过程中，即便 AI 给出了明显错误的答案，也倾向于相信 AI 而不是自己的判断。原因很简单：长期依赖 AI 之后，他们已经不太相信自己的判断力了。

还有一项研究发现更直接：你对某个领域越陌生，用 AI 就越危险。因为你可能没有足够的能力判断 AI 的回答是对是错，也不知道自己是不是被带偏了。

这几项研究放在一起，就是这篇 BBC 文章真正想说的核心问题：AI 不只是在替你干活，它还可能在悄悄改变你评估、判断、思考的能力本身。

说到这里，我猜有朋友可能要问了：那我是不是应该少用 AI？

当然不是。文章里另一位教授说得很清楚：问题不在工具，而在于怎么用。如果 AI 帮你解放了大量重复性的脑力劳动，让你有更多精力去做真正需要深度思考的事，那 AI 对你的大脑可能是有好处的。

关键在于，大多数人用 AI 的方式，就是把那些 " 本来应该自己做的深度思考 " 也一起外包出去了。

在说具体怎么做之前，我想先提一件写这篇稿子时做的事。

BBC 的这篇长文里引用了好几项研究，但每项都差不多是一笔带过。我当时的第一反应，是直接往下读完，但我忍住了。我让 AI 把那几篇原始论文找出来，再一篇一篇去追。

结果是，我从读一篇文章，变成了又读到好几篇论文；从只知道 "AI 可能让大脑退化 "，到搞清楚 " 退化的具体机制是什么、哪些用法有风险、哪些用法没事 "。

而且现在有了 AI 之后，读论文对普通人来说也不再那么困难。我们完全可以让 AI 用自己熟悉的语言或风格讲出来，而且大部分时候，我们并不需要让 AI 去复述实验里非常学术的研究过程，只要弄清楚结论、数据和案例，就已经很有价值。

你看，就这一个动作，整件事就变得不一样了。而这件事本身，其实就是我想说的那个道理：AI 时代，你完全可以把每一次阅读、每一个感兴趣的话题，都往深处多走几步。

以前咱们没这个条件，毕竟看一篇论文可能要花好几个小时，普通人根本不会去做。但现在，你可以带着问题反复追问，从一知半解变成真正搞懂一件事。但你得自己主动去 " 挖 "，而不是读完就算了。

比如，我追到的一篇论文，是卡内基 · 梅隆大学、麻省理工学院、牛津大学和加州大学洛杉矶分校联合做的实验。这也是我觉得今天最值得单独拿出来说的一个研究发现。

研究者让参与者用 AI 辅助解题约 10 分钟，然后突然把 AI 撤掉，让他们独立解同类型的题。结果是：有过 AI 辅助的人，独立解题的成功率明显下降，遇到难题也更容易直接放弃。仅仅 10 分钟，就出现了这么明显的变化。

但更有意思的是研究里的一个细节：并不是所有用 AI 的人都受到了影响。

研究者发现，有 61% 的人用 AI 的方式是 " 直接要答案 "，这批人能力下降最明显。而那些用 AI 的方式是 " 要提示 " 或者 " 追问某个步骤怎么理解 " 的人，能力没有受到明显损伤。

这个区别，我觉得是整篇 BBC 文章里没有说透、但最值得琢磨的地方：AI 本身未必会伤害你的大脑，真正需要警惕的是 " 直接要答案 " 这个动作。

你用 AI 的姿势，决定了你的大脑得到的是锻炼还是退化。

那么，具体怎么做？BBC 文章里给了四个建议，我来一一跟你说。

建议一：先自己判断，再去问 AI

这听起来很简单，但大多数人都做反了。作者说，如果你不会轻易相信一个陌生人随口说的话，那你也不应该在没有自己判断的情况下，直接相信 AI。

正确的顺序应该是：先形成自己的初步看法，然后用 AI 来挑战你的观点、补充你的盲点。让 AI 成为你的 " 质疑者 "，而不是 " 答案提供者 "。

这个改变听起来很小，但本质上完全不同：前者是你在用 AI 思考，后者是 AI 在替你思考。

建议二：用复述或考题强化记忆

你有没有遇到过这种情况：用 AI 查了一堆东西，关掉窗口之后发现自己什么都没记住？这其实不是记性差，而是大脑的正常反应。

奥克兰大学研究学习机制的教授解释说：你看到一个东西，觉得自己记住了，其实很可能根本没有进入长期记忆。

真正让信息留下来的，是 " 费力气 " 这个动作本身。

所以，如果你用 AI 查了一些需要记住的信息，最好用语音复述一遍，或者用笔记记下来，再加上几句自己对这个信息的理解。你还可以让 AI 出几道题考考你，用 " 回忆 " 这个动作来强化记忆。

做起来确实有点麻烦，但这个 " 麻烦 " 本身，就是学习真正发生的地方。

建议三：先自己写，再让 AI 介入

有研究发现，经常用 AI 辅助创意工作的人，产出的想法可能会越来越同质化、越来越可预测。这不难理解，AI 本质上是在做概率计算，给你的往往是 " 最可能正确 " 的答案，而不是 " 只有你才能想到 " 的答案。

格林教授说，人的大脑建立创造力的方式，是在自己的记忆、经历、知识之间建立那些意想不到的连接。这一点 AI 很难复制，前提是你得先做这个动作。

所以他的建议是：在用 AI 之前，先把自己的想法写下来，哪怕很粗糙、很乱。质量不重要，重要的是先让 " 动脑 " 的过程发生，然后再用 AI 来打磨、完善、质疑你的想法。

这个 " 写 " 也可以是用语音说出来，但你不要动不动就说 " 我要做一项什么工作，你给我出 100 个创意方案吧 "，那种用法纯粹是把 AI 当成买彩票了。

建议四：主动给自己制造无聊

这个建议我第一次看到的时候以为是在开玩笑。文章里提到，我们现在的注意力问题，本质上是因为太习惯了 " 随时有东西可以看、随时有问题可以问 "。

AI 让这个问题更严重，因为连 " 等待答案 " 这个动作都快消失了。于是大脑越来越不会忍受空白，越来越不愿意在一个困难的问题上多停留一秒钟。

这个问题的解法也很直接：遇到难题，先别问 AI，先自己想一会儿。让自己在那个不舒服的状态里多待一会儿。

这不是在浪费时间，是在训练大脑耐受深度思考的能力。

说到这里，我还想提一下 BBC 文章里提到的另一个数据，因为我知道一定有人会拿它来反驳我。

贝勒大学与德克萨斯大学奥斯汀分校的研究者做过一个大规模分析，覆盖 57 项研究、超过 41 万名成年人，结论是：没有发现 " 数字痴呆症 " 的证据。相反，使用数字技术与较低的认知损伤风险相关，风险降低幅度达到 58%。

乍一听，这好像在说 " 技术对大脑是好的，AI 没什么可担心的 "。但我仔细追了这个研究的原始论文，发现有几个细节值得注意。

首先，这个研究的参与者平均年龄接近 70 岁，是第一代在成年后才开始接触互联网和智能手机的老年人，研究的是他们使用普通电脑、手机几十年之后的认知状况。

而且研究者自己也承认，他们还没搞清楚因果关系——究竟是使用数字技术保护了大脑，还是大脑本来就好的人更愿意学习新技术？目前没有答案。

更关键的是，这个研究针对的是 " 用手机查天气、用电脑发邮件 " 这个量级的使用，根本还没来得及研究 AI 的影响。

所以这两件事可以同时成立：使用普通的数字技术，可能对大脑有保护作用；但把越来越多的深度思考外包给 AI，依然值得认真对待。

研究者把前者叫做 " 技术储备 " ——经常主动使用技术的人，能积累一种对大脑的保护。但这种保护的前提，是主动使用，而不是被动依赖。

文章结尾，还提到了格林教授的一个判断，我觉得很值得记下来。

他说，人类大脑和 AI 在结构上有一个根本区别——我们的联想是个人的、意外的、真正原创的，这是概率机器做不到的。而在 AI 越来越强的未来，" 人类想法的独特性和多样性 "，反而会成为最有价值的东西。

所以，这篇文章并不是劝你别用 AI。真正重要的是，在用 AI 的同时，别让你自己的大脑只剩下发出指令这一个功能。哪怕你已经能很好地使用 AI，也要保留自己真正在思考、在创造、在挣扎的那部分。这样，AI 才是我们的协作伙伴。

当然，我自己也仍在锻炼这部分的过程中。