麻省理工學院媒體實驗室研究團隊透過腦電圖（EEG）監測和自然語言處理分析，發現使用大型語言模型如ChatGPT協助寫作時，會產生「認知負債」(Cognitive Debt)現象。這項為期四個月的研究追蹤54名參與者的大腦活動，揭示了AI工具對人類認知能力的深層影響。
研究設計揭示AI對大腦的真實衝擊
三組實驗對照明顯差異
研究團隊將參與者分為三組進行論文寫作任務：LLM組僅能使用ChatGPT、搜尋引擎組可使用Google等網路工具、純腦力組完全不使用任何外部輔助。每位參與者需在20分鐘內完成SAT標準化測驗的論文題目。
實驗最關鍵的第四階段，研究者讓原本使用AI的參與者改為純腦力寫作，而純腦力組則首次接觸ChatGPT。這種「工具轉換」設計，讓研究團隊能夠觀察AI依賴對大腦功能的長期影響。
腦電圖監測揭露神經連結變化
透過32個電極的腦電圖監測，研究團隊發現不同組別的大腦神經連結模式存在顯著差異。純腦力組展現最強的神經網絡連結，搜尋引擎組居中，而LLM組的大腦活動最為薄弱。
特別在Alpha波段（8-12赫茲），純腦力組的神經連結強度達0.053，而LLM組僅有0.009，差距超過五倍。這個波段與內在注意力和語義處理密切相關，顯示AI輔助寫作大幅降低了大腦的自主思考活動。
記憶能力嚴重受損
引述能力幾乎完全喪失
實驗結果最令人震驚的是，LLM組參與者在寫作完成後，幾乎無法正確引述自己剛寫的文章內容。第一次實驗中，83.3%的LLM組參與者無法提供正確引述，而搜尋引擎組和純腦力組僅有11.1%遇到同樣困難。這種記憶編碼缺陷持續存在。即使在第三次實驗中，仍有33%的LLM組參與者無法正確引述自己的文章，相較於其他兩組的11%，差距依然明顯。
文章歸屬感分裂
在文章所有權認知方面，LLM組參與者呈現嚴重分裂。半數參與者聲稱完全擁有文章所有權，但也有參與者完全否認，許多人只認為自己擁有50%-90%的所有權。
相對地，純腦力組有89%的參與者認為完全擁有文章所有權，搜尋引擎組也有78%表達完全擁有權。這種認知分裂反映了AI工具如何削弱使用者對創作成果的心理連結。
語言表達趨於同質化
專有名詞使用模式差異巨大
自然語言處理分析顯示，LLM組在文章中使用最多的專有名詞，包括人名、地名、年份等具體訊息，使用頻率是純腦力組的2.5倍。這反映了AI生成內容的特徵：依賴訓練資料中的具體事實。搜尋引擎組的專有名詞使用頻率居中，約為LLM組的一半，但仍明顯高於純腦力組。這顯示外部資訊來源都會影響寫作者的表達方式，但AI的影響最為顯著。
主題處理呈現模式化
在特定主題的處理上，不同組別展現截然不同的approach。以「幸福」主題為例，LLM組頻繁使用「選擇職業」和「個人成功」等詞組，反映出AI傾向於個人主義和成就導向的論述框架。
搜尋引擎組則常使用「給予我們」等外向型措辭，可能反映從網路資源中引用的集體價值觀。純腦力組使用「真正快樂」和「利益他人」等詞組，展現更多內省和利他思考。
工具轉換後的認知衝擊
從AI轉向純腦力寫作的困境
第四階段實驗中，原本使用AI的參與者改為純腦力寫作時，表現顯著下降。78%的參與者無法引述任何內容，只有11%能提供正確引述，遠低於一直使用純腦力組別的表現。
腦電圖數據顯示，這些參與者缺乏強健的額頂葉同步化活動，這種神經活動對深度語義編碼和記憶提取至關重要。雖然他們保持了基本的打字動作相關神經活動，但無法補償語義回憶能力的不足。
純腦力組使用AI後的適應
相反地，原本純腦力組的參與者首次使用AI時，展現出所有腦電波頻段的顯著增強。這顯示將AI引入既有認知工作流程需要大量神經整合努力，大腦必須協調內在計畫與外部建議。
有趣的是，這些參與者使用AI後展現更精細的提示策略，類似搜尋引擎組的查詢方式，表明他們能更策略性地運用AI工具。
專業評審的AI辨識能力
人類教師的敏銳觀察
兩位英語教師在不知情研究分組的情況下評分所有文章，展現出驚人的AI辨識能力。他們描述LLM生成的文章「在語言和結構上接近完美，但缺乏個人洞察或清晰立場」，認為這些文章「在內容上是空洞的，缺乏個人色彩」。
人類教師特別注重獨創性和創意，而非客觀的「完美性」。即使AI輔助的文章在結構和語言準確性上得分較高，但在內容獨特性方面分數偏低。
AI評審的系統性偏差
研究團隊開發的AI評審系統在評分上展現系統性偏差，傾向於給出4分左右的評分。與人類教師相比，AI評審在獨特性評估上分歧最大，經常高估AI生成內容的原創性。
這種評分差異反映了一個重要問題：當AI系統評估AI生成內容時，可能無法準確識別創作的真正價值。
TechApple 觀點：認知負債的隱憂與AI工具的雙面刃
這項研究揭示了一個令人深思的現象：便利的AI工具可能正在悄悄削弱人類最珍貴的認知能力。當我們將思考外包給機器時，大腦似乎會「偷懶」，減少神經網絡的活躍度。值得警惕的是，這種認知負債並非暫時性的。實驗顯示，即使停止使用AI工具，參與者的大腦活動和記憶能力也無法立即恢復到原有水準。這意味著過度依賴AI可能造成不可逆的認知衰退。然而，這並不意味著我們應該完全拒絕AI工具。關鍵在於如何平衡使用。研究發現，先進行純腦力訓練，再引入AI輔助的參與者，展現出更強的適應性和策略性思考。
或許最具爭議的觀點是：我們是否正在培養一代「認知殘疾」的學習者？當學生習慣於AI提供現成答案時，他們還能發展出獨立思考和創新能力嗎？這個問題不僅關乎教育政策，更關乎人類文明的未來走向。
