人類的思考能力在人工智能時代愈加重要

從撰寫報告到生成創意方案，人工智能帶來的效率提升令許多人為之著迷。當前，人工智能正以前所未有的速度滲透至人們工作與生活的方方面面。然而，這種快速普及也引發了諸多討論：依賴人工智能究竟是會削弱還是會增強人們的思考與認知能力？在人類與人工智能協同參與的時代，應如何保持人類特有的思考能力和判斷力？大學作為培養人才的機構，如何應對人工智能帶來的各種挑戰？本報記者圍繞上述問題采訪了相關學者。

重度依賴人工智能或可導致人類思考能力退化

人工智能確實能幫助人們更好地完成許多任務，但真正的問題在于，當人們習慣性地將某些技能“外包”后，這些能力將會發生怎樣的變化。美國普渡大學心理科學系副教授布魯克·麥克納馬拉（Brooke Macnamara）在接受本報記者采訪時表示，早期研究表明，被動使用人工智能可能導致技能退化，但有意識地使用反而可以提升批判性思維與創造力。其中的關鍵在于人機協作的方式，即人工智能能否影響人類的思考與認知能力不在于技術本身，而在于如何使用它。

美國麻省理工學院斯隆管理學院工作與組織研究教授杰克遜·盧（Jackson G. Lu）認為，當前人工智能系統雖然擅長重組現有知識，卻無法帶來真正的突破性創新。真正的挑戰在于，如何在利用人工智能提升效率的同時，不削弱人類所具有的自主性和創新精神。然而，現實中的“人工智能引力”正將使用者推向過度依賴的深淵。

“當前，有三重因素加劇了人類對人工智能的依賴?！泵绹槭±砉W院斯隆管理學院全球經濟學和行為科學教授埃里克·索（Eric So）對本報記者表示，一是更強大的人工智能放大了人類節省腦力的本能；二是社會對成功的期待，驅使人們借助人工智能獲得更好的表現；三是同行使用人工智能的隱蔽性使生產力競爭變得難以抗拒。索表示，當我們越來越多地將原本應由大腦處理的任務交給人工智能時，即可以看作是每一次的“認知外包”都在參與一場社會變革。最終的結果就是，過度依賴人工智能可能導致人類技能嚴重退化，隱性機構知識（人們從經驗和多年實踐中積累的知識）面臨流失風險。

針對人工智能對人類認知能力的影響，神經科學家也做了大量的調查和實驗。美國喬治城大學心理學系教授亞當·格林（Adam E Green）一直專注于研究神經科學與人工智能之間的聯系，他表示，當大腦不再進行實際思考時，相關能力就會退化，這一規律同樣適用于人工智能時代。全球定位系統（GPS）削弱了人們的方向感，搜索引擎減損了人們的記憶力，而人工智能作為強大的外包工具，可能對人的創造力、注意力、批判性思維和記憶力產生類似影響。不過，美國得克薩斯大學奧斯汀分校戴爾醫學院副教授賈里德·本杰（Jared Benge）并不這么悲觀，他認為，事情并非總是非黑即白：如果人工智能能幫助人類騰出腦力空間處理更重要的事務，反而可能有所助益。

然而，美國賓夕法尼亞大學的一項研究發現，人工智能重度用戶在標準批判性思維測試中得分更低，因為他們習慣性地將思考過程交給機器。研究人員將這種現象稱為“認知投降”，即人們更信任人工智能而非自身判斷，即便人工智能有出錯的可能。研究人員警告，當用戶缺乏評判人工智能輸出質量的專業知識時，危險就已降臨。

面對這一困境，索呼吁：“人類要想在人工智能時代繼續蓬勃發展，必須區分工具與能力。若離開機器就無法思考，那便等于沒有思考。具體而言，在求助于人工智能之前先形成自己的初步判斷，再利用人工智能挑戰這一觀點，讓機器檢驗思維，而非取代它。”

麥克納馬拉則提醒，大腦通過建立意想不到的聯系來培養創造力，若將這項工作交給人工智能，我們便失去了鍛煉的機會?！叭斯ぶ悄鼙旧聿⒎俏ｋU所在，我們要對人工智能保持清醒的認知、有意識地設計人機協作方式。”

培育人類與人工智能協作新范式

在人工智能時代，雖然人們獲取信息的渠道已經更加多樣化，但人的判斷力、思考能力和認知能力卻成為一種稀缺資源，而高等教育機構在培養人的判斷力方面具有特殊優勢。在談到高等教育機構是否也面臨著破解人類與人工智能協作的難題時，麥克納馬拉表示，現代大學長期建立在這樣一個假設之上——學術成就取決于個體獨立思考的能力。然而，這一假設遭遇了前所未有的挑戰。

麥克納馬拉解釋說，知識史本質上是一部集體認知史——從蘇格拉底式對話到中世紀學術共同體，從科學革命時期的通信網絡到現代實驗室協作，知識始終源于人際關系而非孤立存在。人工智能的介入并非創造了協作思維，而是為這一古老傳統引入了全新的參與者。當前，人工智能系統可以生成解釋、綜合信息、識別論證漏洞、跨語言翻譯、模擬辯論并提供即時反饋——這些功能曾經只能由教師、同伴和導師等專業人士提供。人工智能所產生的影響之深遠，已經遠超許多大學當前的認知。

麥克納馬拉認為，高等教育目前針對人工智能的探討，仍聚焦于一個相對狹隘的領域——學生是否利用人工智能作弊。學校投入大量資源開發檢測人工智能生成文本的機制、強化反作弊措施、重新設計評價方式。然而，縱觀教育史可以發現，從計算器的發明到搜索引擎的出現，技術雖然會在一定程度上給人類帶來焦慮，但它們卻從未削弱過人類的思考能力，這些技術只是改變了思考發生的場所。計算器降低了心算的重要性，搜索引擎弱化了記憶的必要性，與此同時，新的推理和判斷方式變得更加關鍵。人工智能很可能正在加速這一轉型。

“現代大學將人工智能的影響定位于個體內部，但人工智能卻將思維嵌入人、數據、算法和智能系統的網絡中?！彼鞅硎?，大學面臨的不只是技術轉型，更是從個體認知向網絡認知的范式轉變。這一轉變呼應了信息生態的根本性重構。在人類歷史上大部分時期，由于書籍昂貴、專業知識集中在少數專家手中，信息是相對匱乏的，教育體系因此以幫助學生獲取知識為主要使命。人工智能正在扭轉這一局面。學習者面臨的挑戰不再是尋找信息，而是判斷哪些信息可信；不再是尋找答案，而是評估不同的答案；不再是積累知識，而是培養應對不確定性、模糊性與控制人工智能的能力。未來的教育方式或許將從“學生知道什么”轉向“學生如何辨別他們所知道的信息”。

澳大利亞莫納什大學社會學教授艾倫·彼得森（Alan Petersen）對本報記者表示，這場變革呼喚人機協作關系的新模式。與以往僅擴大信息獲取渠道的教育方式不同，人工智能已經參與到學生的思考過程本身。通過人工智能，學生們檢驗想法、挑戰假設、完善論證、探索多元視角；研究人員綜合文獻、識別模式、發現隱含聯系。當智力活動越來越多地通過互動而非孤立產生時，人們要重新思考原創性如何界定、學習如何評估以及何種專業知識將變得最有價值。大學的功能已經不再只是傳遞知識，更包含了判斷力的培養——在人工智能時代，這可能是高等教育不可替代的使命。

警惕人工智能系統產生的數字鴻溝

當人工智能系統開始參與知識生產本身，全球高等教育的鴻溝正從“能否接入網絡”轉向“能否參與人工智能塑造”。彼得森表示，以往關于數字鴻溝的討論聚焦于計算機、互聯網連接和在線學習資源的可及性。如今，一個更深層的不平等正在浮現，其核心在于認知基礎設施的獲取。擁有先進人工智能系統、大規模算力、專有數據集和技術專長的大學，在科研效率、課程開發、學生服務和知識創造方面將獲得顯著優勢，而那些無法獲取這些資源的學校，則可能在快速演進的學術環境中日益邊緣化。

對于全球南方國家的高等教育機構而言，其影響力更加凸顯。人工智能為提升教育包容性帶來了前所未有的機遇——偏遠地區的學生可獲得此前無法接觸的輔導、翻譯和學習資源，教師能借助人工智能工具提高研究能力、打破資源限制。然而，這些機遇伴隨著新的依賴形式，其風險不僅在于技術層面，更在于認知依賴。當世界各地的大學日益依賴主要基于英語、西方的歷史和文化數據訓練人工智能系統時，全球知識的多樣性可能會由此減少。

麥克納馬拉也表達了相同的擔憂，他認為，這一挑戰遠超技術應用本身，涉及保護語言多樣性以及確保本土知識傳統不會在日益標準化的數字環境中消失等方面。當前的問題已不再僅僅是“誰能獲取知識”，而是“誰來塑造知識的生產、驗證和傳播系統”。過去，大學致力于通過擴大招生、提升流動性和信息數字化來普及知識。如今，人工智能可能會極大加速這一進程，但也存在將知識影響力集中在少數技術生態系統的風險。

這些趨勢表明，高等教育的未來不僅取決于能否利用人工智能，還取決于能否對其進行明智的管理和使用。麥克納馬拉說，大學自創立以來，便旨在讓個體在不斷變化的時代中做好應對各種挑戰的智力準備。如今，它面臨的挑戰是，如何幫助學習者駕馭日益復雜的人機關系以及如何確保人類的判斷力始終處于核心地位。

中國社會科學報記者 趙琪

來源：中國社會科學報

責任編輯：王俊美

新媒體編輯：常暢

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