這是一份長達206頁的重磅研究報告，其研究結果令人擔憂。 該研究發現，對大語言模型的依賴會削弱寫作者自身的神經和語言特征。研究者僅通過腦電圖、文本挖掘和交叉對照實驗就證明，保持一定的無AI練習時間能夠保護記憶回路，并促進更豐富的語言表達，即使后續重新引入AI工具也是如此。

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實驗設計 54名波士頓地區的學生在三種條件下撰寫SAT風格的作文：僅使用ChatGPT、僅使用Google搜索，或僅憑大腦思考。每位參與者在相同條件下完成三次限時寫作，然后可選擇在相反條件下進行第四次寫作。整個過程中，32通道Enobio頭戴設備記錄大腦信號，每次按鍵、提示和訪談回答都被存檔用于分析。

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大腦連接性結果 當不允許使用外部工具時，α波和β波網絡最為活躍，使用Google時處于中等水平，而使用ChatGPT時最弱。使用大語言模型時較低的神經耦合表明內部注意力和記憶復述功能減弱，而純大腦思考組的頂葉-額葉高流量活動則與深度語義處理相符。

語言模式分析 使用ChatGPT創作的文章在嵌入空間中聚集緊密，反復使用相同的命名實體，呈現高度的文本同質化。Google組的文章處于中間水平，受搜索排名影響，而純大腦思考組的文章分布廣泛，體現了個人經驗和詞匯的多樣性。

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記憶與歸屬感 寫作完成后，僅有17%的ChatGPT用戶能夠引用自己的句子，而純大腦思考組的這一比例高達89%。ChatGPT用戶的創作歸屬感也最弱，這與腦電圖顯示的自我監控中樞活動減弱的證據相符。

交叉效應 當習慣使用ChatGPT的用戶需要獨立寫作時，他們的神經連接性和引用能力仍然較低，暗示存在持續的認知負債。相比之下，從純大腦思考轉向使用ChatGPT的用戶激活了更廣泛的神經網絡，產生了更豐富的修改，表明在深度練習后使用工具能夠增強而非削弱參與度。

認知負荷影響 大語言模型將無關認知負荷減少了32%，延長了有效工作時間，但同時也削減了有益認知負荷，因此除非學習者主動整合想法，否則知識結構的構建會受到影響。

回音室風險 由于概率模型傾向于生成令人認同的延續內容，ChatGPT比搜索頁面更容易收緊信息循環，縮小對比性事實的接觸面，削弱批判性思維。

數據要點

（1）各組中難以引用自己文章內容的參與者百分比

（2）各組中能夠正確引用會話中自己文章內容的參與者百分比

（3）相比純大腦思考組，各組參與者對文章歸屬感的相對百分比

論文標題：Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2506.08872

本文轉載自?????AI帝國?????，作者：無影寺