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人工智慧愈來愈聰明之際，我們是否變得愈來愈愚鈍？

作者： Paul C.

發布日期： 2025 / 7 / 17,

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AI（artificial intelligence），也就是所謂的「人工智慧」，已經不再是充滿未來感的科幻故事，而是已經深入我們日常生活，成為不可或缺的一環，甚至開始代替我們進行思考。從撰寫文章到診斷疾病，從分析法律文件到程式編碼，不少過去需要多年經驗才能上手的工作已逐漸遭AI取代。這樣的潮流帶來一個不容忽視的問題：在AI愈來愈聰明的同時，我們人類是不是變得愈來愈愚鈍了呢？

人們開始擔憂對AI產生過度依賴有可能導致某種認知能力上的退縮。對於此一現象，我們可以暫且稱之為「AI冷漠症」（AI apathy）。如果機器有能力進行複雜的思考，人類會不會從此不再動腦思考？學生、專業人士、知識工作者會不會逐漸失去分析、創作以及解決難題的能力或動力？

事實上，已經有跡象顯示這些疑慮有可能成真了。有一項關於GPS追蹤定位系統的使用情形的研究顯示，如果太過倚賴自動導航，我們的空間記憶能力將產生衰退［1］。另外一項關於飛行員的研究發現，當駕駛員太過倚賴自動駕駛，他們會逐漸喪失察覺危險狀況的能力［2］。

此外，心理學家已經注意到一項稱之為「Google效應」（Google Effect）的現象，就是如果人們知道一項資訊可以透過上網搜查而再度取得，就會變得很容易忘記這項資訊［3］。那麼，如果AI不只是為我們提供指引或重新取回資訊，而是代替我們進行思考，會發生什麼事？我們來看看這樣有什麼風險，認知衰退背後的機制以及要怎樣才能在AI主宰的世界裡保持敏銳的思維。

努力的價值：為什麼費心思考很重要

「努力掙扎有助於學習」這句話聽起來有點莫名其妙，但「認知負荷理論」（Cognitive Load Theory）告訴我們，人腦需要克服一定程度的困難才能深層處理資訊［4］。一項沒花什麼功夫就完成的作業，比如利用AI生成一篇論文，不足以讓我們產生深刻的知識銘印於腦中。心理學家將這種現象稱為「有益的掙扎」（productive struggle），意思就是解決難題的過程可以培養韌性與自信，並促進深層理解。既是心理學家，同時也是動機理論研究先驅的艾伯特・班杜拉（Albert Bandura）則稱之為「精熟經驗」（mastery experience），也就是親自解決問題能使自信獲得提升［5, 6］。

那麼，使用AI會造成什麼問題？答案是：會跳過學習的過程。當學生或專業人士太過倚賴AI，他們將會錯失鍛鍊分析能力的機會，使思維無從得到強化。另外，「自我決定理論」（Self-Determination Theory）這項廣為接受的動機理論架構指出，「能力感」（competence）是促進參與的關鍵驅動力［7］。克服挑戰能驅使人們前進，但如果答案唾手可得，反而無法激發內在的動力。所以，如果AI讓一項工作變得太過簡單，將會剝奪學習的成就感，進而削弱學習動機。

這中間的差異就像是靠自己的雙腳登上高山和搭直升機直接登頂；兩種方法都能讓我們欣賞到山頂的展望，但前者能培養力量、韌性與自信，而後者除了不勞而獲之外沒什麼附加好處。

GPS效應：為什麼自動化會削弱我們的能力

如果您曾經用過GPS或類似的科技，然後驀然發現自己搞不清楚最後到底是怎樣抵達目的地的，這就表示已經對自動化所引發的認知衰退有了親身體驗。

研究發現用慣了GPS的人不僅空間記憶能力較差，在沒有輔助的情況下抵達目的地的能力也比較差［8］。在一項實驗中，重度依賴 GPS 的受試者在需要記憶路徑的導航任務中表現較差。更值得憂心的是，經常使用 GPS 的人出現海馬迴功能退化的跡象，而海馬迴正是大腦中負責空間記憶的區域［9］。

說穿了，這單純只是「用進廢退」的現象罷了。如果我們把需要認知能力的工作外包給科技來處理，大腦將會逐漸習於把資源挪用到其他地方或者乾脆進入閒置狀態。換言之，獲得方便之餘也得付出代價。假如我們讓AI接手太多需要認知能力的工作。就有可能在自己非得進行深度思考不可時發現自己力有未逮。

AI與知識工作：思維惰性的起因

接下來，我們把焦點轉回AI本身。如果說自動導航APP會削弱我們的空間感知能力，而自動駕駛會削弱飛行員的狀況感知能力，那讓AI開始接手需要思維的任務，比如撰寫報告、解答數學問題、整合研究結果，會產生什麼後果？

答案是：在思維上產生自滿的心態，不思長進。

假如什麼問題都能透過AI取得答案，學生和專業人士會不會就此不再敦促自己進行批判性思考？他們會不會盲目相信AI，對AI透過什麼邏輯導出答案毫不懷疑？目前已經有一些早期研究發現這方面的跡象。教育領域已經有人發現，利用生成式AI工具撰寫報告的大學生，在後續考試中的表現較差［10］。這項發現也使人們對AI在教育中扮演什麼角色產生質疑。

在某些創意領域，研究結果呈現出一幅複雜的景像：生成式AI雖然能提升創造力，卻也減少新穎想法的數量［11］。在另一項研究中，讀者們一開始認為由生成式 AI創作的故事更具可讀性，但隨著時間推移，他們發現這些故事逐漸變得與人類獨力創作的作品愈來愈相似［12］。除了個人技能層面之外，還存在一個更重大的問題：假如 AI的使用者由主動思考變成被動接受機器生成的知識，創新的未來將何去何從？

偉大的科學發現、哲學洞見、藝術突破從來都不是靠走捷徑，而是與艱深的想法或概念經過一番艱苦搏鬥才能獲致的成果。如果我們把所有費力的思考都交給AI代理，人類進行創造與批探性思維的能力將就此停滯不前。

怎樣才能迴避AI冷漠症

說到這裡，我們是否應該揚棄AI，重新只跟紙筆為伍？這當然不可能。 AI本身是一項非常有用的工具，重點是我們該怎麼運用才不會迷失自我。以下有五項簡單可行的建議：

1. 把AI當成進行思考的夥伴，而不是代理人

不要讓AI代替思考，而是要用它來強化您的思考能力。舉例而言，學生可以利用AI進行發想，但報告還是要自己親自撰寫。專業人士可以利用 AI輔助研究，但必須親自以批判性的眼光對研究結果進行評估，而不能盲目接受。

2. 重視思考過程，而非輕易得出的答案

學校與職場應強調推導出結論的過程，而不是僅僅關注最終結果。要求說明解題歷程、提出替代方案、展現獨立思考，有助於使大腦維持積極參與和投入。

3. 練習「離線」思考

正如飛行員需要定期進行手動駕駛訓練，知識工作者也可以練習讓自己不依賴 AI 。這樣做對知識工作者大有助益。舉例而言，不靠 AI 撰寫文章、進行心算或在沒有數位工具輔助下發想創意，這些都有助於活化大腦並維持其適應力。

4. 以批判性的眼光看待AIAI

並不完美，因為它很可能夾帶偏見、產生錯誤，甚至產出具有誤導性的結果。因此，培養 AI 素養將有助於我們保持主動思考，對 AI 產出的內容加以質疑與驗證，而非被動性地全盤接受。

5. 把AI視為引導型的導師

AI應用在學習上的時候，應該讓它扮演引導的角色，而非取代我們自身的努力。舉例而言，AI可以作為導師提供提示，而不是直接給出答案，從而幫助學生自主推理、解決問題。

追根究柢，我們的目標並不是拒絕使用 AI，而是建立一種平衡的互動關係，讓 AI 強化人類智慧，而非取而代之。

在AI時代下思維的未來

AI的崛起已成定局，而且在某些認知性的任務上，其表現已逐漸超越人類［13］。然而，這絕不代表我們應該從此放棄自身智慧思考的能力。

「AI冷漠症」是真實存在的危機。過度倚賴AI有可能使我們自身的分析與創造能力因長期不用而逐漸萎縮。但是，只要我們有意識地在教育、工作與日常生活中保留人類進行思維的能力，就能維持我們在認知方面的優勢。

在一個AI日益精進的時代，我們所面臨的挑戰是確保自己不變得愈來愈愚鈍。說到底，AI 或許能替我們思考，但我們是否持續思考，終究取決於我們自己。

參考資料

Burnett, G. & Lee, K. (2005). The Effect of Vehicle Navigation Systems on the Formation of Cognitive Maps. Traffic and Transport Psychology: Theory and Application.
Casner, S., Geven, R., Recker M., & Schooler, J. (2014). The Retention of Manual Flying Skills in the Automated Cockpit. Hum Factors.
Sparrow, B., Liu, J., & Wegner, D. M. (2011). Google Effects on Memory: Cognitive Consequences of Having Information at Our Fingertips. Science.
Sweller, J. (2011). Psychology of Learning and Motivation. Academic Press.
Nolen, J. (2025). Albert Bandura. Encyclopedia Britannica.
Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The Exercise of Control. W H Freeman/Times Books/ Henry Holt & Co.
Ryan, R. & Deci, E. (2000). Self-determination Theory and the Facilitation of Intrinsic Motivation, Social Development, and Well-being. American Psychologist.
Dahmani, L. & Bohbot, V. (2020). Habitual Use of GPS Negatively Impacts Spatial Memory During Self-guided Navigation. Sci Rep.
Wecks, J., Voshaar, J., Plate, B., & Zimmermann, J. (2024) Generative AI Usage and Exam Performance. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4812513 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4812513
Doshi, A. & Hauser, O. (2023). Generative AI Enhances Individual Creativity but Reduces the Collective Diversity of Novel Content. Science Advances.
Korteling, J., van de Boer-Visschedijk, G., Blankendaal, R., Boonekamp, R., & Eikelboom, A. (2021). Human- versus Artificial Intelligence. Frontiers in Artificial Intelligence.

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