近年来，大模型技术带动人工智能迅猛发展，广泛渗透经济社会众多领域，助力了工作效率提高和生活质量提升。同时，部分人群形成了动辄使用大模型的习惯，一些人甚至产生了对人工智能的“依赖”。然而近期众多研究表明，这种“依赖”也有可能对人类智力造成不利影响。

人工智能依赖

如何影响人类智力？

2025年6月，麻省理工学院媒体实验室发布的研究成果指出，过度依赖人工智能大模型可能会导致学习能力下降和大脑功能受损等影响。

实验通过对54名参与者实施为期4个月的脑电图（EEG）扫描发现，连续、过度地使用人工智能会导致枕叶到额叶信息流有效连接数的下降，神经连接数从79个骤降至42个，可见大脑活跃程度显著降低。

研究团队指出，人工智能大模型能显著降低使用者的思考成本，降低学习所需的有效认知负荷，但也会导致独立思考能力的明显下降，基础认知能力出现萎缩和退化。一旦失去人工智能辅助，4个月内持续使用人工智能的参与者，在神经层面、语言层面和测试得分层面的表现，均逊于实验期间全程未使用过人工智能的对照组。

无独有偶，国外多项研究均表明，过度依赖人工智能可导致人类认知、思考、记忆等方面能力减弱。

2023年10月，哈佛商学院联合波士顿咨询集团将758名顾问分为两组进行对比实验，发现在常规工作任务中，使用人工智能的顾问工作完成得更快更好；但在失去人工智能辅助的复杂任务中，这些顾问的正确率只有60%～70%，低于全程不使用人工智能的对照组平均84.5%的正确率。

2024年9月，宾夕法尼亚大学研究团队针对某高中学生开展的实验里，自由运用人工智能组在数学练习环节表现最为优秀，但在禁用人工智能的考试环节，该组别学生平均分数却比对照组低17%。研究团队指出，部分学生过于依赖人工智能，在日常学习中知其然不知其所以然，产生了掌握知识的假象，实际上无法足够深入地学习基本数学概念，更加难以独立解决数学问题。

2025年2月，卡内基梅隆大学和微软公司研究人员针对319名知识工作者发起调查，发现使用生成式人工智能可提高受访者的工作效率，但也会抑制他们的批判性思维，并可能导致对人工智能的过度依赖、个人应变能力的降低，以及“机械化趋同”“评估能力退化”等现象。

人工智能依赖影响人类智力的

三个方面

一是减少人类使用自身能力，导致智力水平削弱。人工智能及大模型可以帮助人们快速获取信息和帮助解决问题，适度使用人工智能已成为必然趋势，但也使得人对自身的智能需求发生变化。过度依赖人工智能，会减弱人的自主学习、思考、判断能力以及计算、记忆等能力，导致主动解决问题的意愿降低，从而削弱人的创造力和智力。

二是影响人类学习成长，妨碍智力提升。学习的本质是大脑历经反复锤炼之后产生新的连接。人工智能大模型具备自动摘要、自动写作、自动翻译、自动生成思辨框架等能力，会让不少人在阅读、理解、思考、表达等方面出现“思维惰性”，更习惯用人工智能搜索答案而非自主思考，这就削弱了大脑的锤炼环节，不利于智力水平提升。

三是干扰正确信息获取，影响判断能力。人工智能特别是生成式人工智能可以产生海量信息，其中也包含了大量无意或故意产生的虚假信息、错误信息。实验表明，大模型生成的信息对受众的说服力与真实信息的说服力相近，人机合作生成的信息甚至更有说服力。若人不能获取正确信息，经常被虚假、错误信息干扰，必然会导致判断真假能力和缜密推理能力的减弱。

合理应用人工智能的建议

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，深刻改变人类生产生活方式，我国越来越多的人开始在工作、学习和生活中使用人工智能特别是大模型。若相当规模人群形成对人工智能的“依赖”，就很可能出现“群体降智”的严重后果。因此应高度重视和警惕这一问题，从多方面开展工作，确保人工智能应用的安全、可靠、可控。

一是组织开展人工智能对智力影响的研究。从目前公开的成果看，与国外相比，我国开展相关研究工作尚少，不利于深入掌握、分析人工智能对人类智力的影响，也不利于基于我国教育体系、工作文化和社会认知等特点研究提出相关对策举措。应从国家层面组织开展工作，通过多学科融合、多方式结合，长期跟踪研究人工智能对国人及不同群体智力的影响表现、影响程度、影响机理，特别是人工智能应用对大脑发展的深层次影响，发现并更充分发挥其中的积极作用，定位消极影响并研究提出应对举措。

二是加快制定完善人工智能应用规范。针对各类人群乃至各重点行业领域提出“善用”人工智能的规范要求。例如，对企业员工、公务人员等，限制使用人工智能完成核心研究、核心决策的比例。再如，明确人工智能的“辅助”定位，要求不能直接提交人工智能大模型生成的内容作为工作成果，只能用人工智能进行信息搜集、文献检索、代码调试、观点启发等辅助性工作，且使用者对生成内容必须进行深度思考和事实核验。

三是加快推进人工智能时代教育改革。更新教育内容，精心设计课程内容，让学习更加生动有趣、贴近实际；开设课程普及人工智能的局限性和消极影响，培养学生的自主思维和专注能力。丰富教育形式，增加手工实践、调研考察等感官体验课程，设置深度阅读时间，对抗“赛博空间”的虚拟化、碎片化认知；采用互动式、研讨式教学形式和合作学习方式，促进学生进行更多人与人的交流。改革考核方式，注重提升独立思考能力，布置难以单纯靠人工智能完成的作业和任务，设计考查综合能力的考题。

四是引导强化各类人群认知思考能力。在全社会倡导实施一定程度的“数字戒断”行为，引导公众摆脱对人工智能的过度依赖。组织单位、社区、专业机构形成合力，通过正向激励和反向约束的多种方式，鼓励各类人群开展严肃文学阅读、手工制作、野外实践等活动，引导人群培育批判性思维，强化对有价值信息的辨别和吸收能力。注重对老年群体的引导，帮助其在学习使用人工智能的同时，激发大脑活跃度。

编辑|谢邦彦

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