人工智能最初是对人类大脑的模拟探索。如今，它是否正在改变人类大脑在日常生活中的作用？
工业革命减少了对体力劳动的需求。作为一名研究人工智能在国际商务中应用的学者，我不禁思考：人工智能是否正在引发一场认知革命，重塑学生、工作者和艺术家写作、设计和决策的方式，从而让某些认知过程变得不再必要？
平面设计师使用人工智能快速为客户生成一系列可能的标志。营销人员测试人工智能生成的客户画像对广告活动的反应。软件工程师利用AI编程助手。学生用AI快速完成论文草稿——而教师也使用类似工具提供反馈。
这背后的经济和文化影响深远。
当作家不再为寻找完美措辞而绞尽脑汁，设计师不再为寻找最佳方案反复推敲草图时，会发生什么？他们会像依赖GPS导致导航能力退化一样，逐渐依赖这些“认知假肢”吗？在算法泛滥的时代，人类的创造力和批判性思维又该如何存续？
工业革命的历史回响
我们曾经历过类似变革。
工业革命取代了手工匠艺，实现了大规模机械化生产。鞋子、汽车和农作物得以高效、标准化地制造，但产品也变得单调、乏味，失去了个性。匠人精神逐渐边缘化，成为奢侈品或一种反抗形式。
如今，思维自动化也面临相似风险。生成式AI诱使用户将速度等同于质量，将效率误认为原创性。危险不在于AI会让我们失望，而在于人们可能将其输出的平庸视为常态。当一切变得快速、无摩擦且“足够好”时，人类卓越工作中蕴含的深度、微妙和思想丰富性可能就此消失。
算法平庸的崛起
尽管名为“人工智能”，AI实际上并不会思考。
ChatGPT、Claude和Gemini等工具处理大量人类创作的内容（通常未经许可从互联网抓取），其输出只是基于数据模式的统计预测。它们本质上是“镜子”，将人类集体创作的内容重新排列组合后反射给用户——看似新颖，实则衍生。
而这正是它们如此高效的原因。
想想人们写过的无数邮件、战略顾问制作的幻灯片，以及充斥社交媒体的广告。这些内容大多遵循可预测的模式和既定公式。生成式AI擅长生产“听起来不错”的内容——清单、摘要、新闻稿、广告——它们具备人类创作的形似，却缺乏灵感的火花。在原创性需求低、“够用就行”的场景中，它如鱼得水。
AI如何激发与扼杀创造力
然而，即便在公式化内容的世界里，AI也可能出人意料地有用。
一项实验中，研究人员让参与者完成创意挑战。结果发现，使用生成式AI的人提出的想法平均更具创意，表现优于仅使用搜索引擎或完全自主思考的参与者。换言之，AI确实能提升基础创造力。
但进一步分析揭示了一个关键矛盾：依赖AI进行头脑风暴会显著降低想法的多样性——而多样性是突破性创新的关键。AI系统倾向于趋同于可预测的“中庸”，而非探索边缘的非常规可能。
这一发现并不令人意外。我和学生的研究表明，生成式AI的输出最贴近富裕英语国家的价值观和世界观。这种固有偏见自然限制了其生成想法的多样性。
更令人担忧的是，与AI的短暂互动可能悄然改变人们解决问题的方式。
一项医学诊断实验中，研究人员故意让AI给部分参与者提供错误建议。即使这些人后来不再使用AI工具，他们仍会无意识地延续AI的偏见，在自己的决策中重复错误。便捷的“捷径”可能演变为原创性不断减弱的恶性循环——并非因为AI内容质量低劣，而是它悄然收窄了人类创造力的带宽。
在认知革命中寻找方向
真正的创造力、创新和研究不仅仅是过去数据的概率重组。它们需要概念飞跃、跨学科思维和真实世界经验——这些是AI无法复制的品质。AI无法发明未来，它只能重组过去。
AI生成的内容或许能满足短期需求：快速摘要、可行设计、及格剧本。但它极少带来变革，而真正的原创性可能淹没在算法同质化的海洋中。
因此，挑战不仅是技术性的，更是文化性的：
在这股合成内容的洪流中，如何守护人类创造力不可替代的价值？
工业化的历史既警示我们，也带来希望。机械化取代了许多工人，但也催生了新的劳动形式、教育模式和繁荣景象。同样，AI可能自动化部分认知任务，同时也可能通过模拟智力能力开辟新的思想疆域，甚至承担创造性职责，比如发明新流程或制定评估自身输出的标准。
这场变革才刚刚开始。每一代新AI模型都将产出曾经只属于科幻小说的成果。专业人士、教育者和政策制定者有责任以明确的意图引导这场认知革命。
它将导致思想繁荣还是依赖？催生人类创造力的复兴还是逐渐淘汰？
目前，答案仍悬而未决。
精选文章：