别让AI替你说出那句“我觉得”
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。
DeepSeek就说：
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。
它还补充道：
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。
所以，我想说什么？
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。
昨天，一个同学还跟我说：
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。
不信你看：
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。
但我也在想一个问题：
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。
欧盟那份《人机共生宣言》中有条铁律：
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。
什么是人的坐标？
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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