事實脈絡
解讀與影響
问题的核心在于认知科学中的“合意困难”概念，即那些富有成效的挣扎是长期技能积累的关键。据《独立报》此前报道，研究人员警告，如果 AI 系统性地消除了这种必要的挣扎，人们虽然能立刻得到正确答案，但独立解决问题的能力会变得更脆弱[来源：independent.co.uk]。这并非危言耸听地说 AI 会让人“变笨”，而是一种更微妙的技能侵蚀。SingularityHub 的一篇文章也引述研究团队的观点称，风险在于我们可能因完全将技能“卸载”给 AI 而使其受损，但 AI 不太可能削弱那些构成我们“聪明”基础的底层认知能力[来源：singularityhub.com]。
值得庆幸的是，并非所有 AI 工具都会带来负面效应。Science News 的文章强调，工具的设计意图至关重要。那些扮演“脚手架”角色、引导用户思考过程而非直接给出最终答案的 AI，能够促进学习。这与当前 AI 发展的某些趋势不谋而合。例如，在编程领域，Composio 平台正在测试多个 AI 编程智能体框架，以观察哪个框架能更好地发挥 DeepSeek V4 Flash 等模型的性能，其目的正是为了辅助开发者更高效地工作，而非完全取代人的判断[来源：IT之家]。同样，OpenAI 的客户案例显示，HSP GRUPPE 公司利用 ChatGPT Enterprise 提升了税务顾问的生产力与工作质量，其关键在于创造了更多处理核心业务的能力，而非让员工放弃思考[来源：openai.com]。
因此，AI 是否让我们“变笨”，答案或许取决于我们如何使用它。当 AI 被用作逃避思考的捷径时，技能退化的风险是真实存在的。但若将其视为一个强大的辅助工具，用于处理繁琐任务、提供灵感或引导我们进行更深层次的探索，它反而可能成为我们认知能力的倍增器。随着 Seedance 2.5 这类能生成电影级长叙事视频的先进模型不断涌现，我们与 AI 的协作方式将变得更为复杂[来源：中新网]。这要求我们更加审慎地思考：在追求效率的同时，如何有意识地保留那些对我们长期发展至关重要的“合意困难”。