人工智能正在重塑学生、工作者和艺术家的写作、设计与决策方式，同时消解某些认知过程的必要性。
人工智能最初是对人类大脑的模拟探索。如今，它是否正在改变人脑在日常生活中的角色？
正如工业革命减少了体力劳动的需求，作为研究AI在国际商务中应用的学者，我不禁思考：AI是否正在引发一场认知革命？
平面设计师使用AI快速生成备选Logo；营销人员测试AI生成的客户画像对广告的反应；软件工程师部署AI编程助手；学生用AI速成论文——而教师用同类工具批改作业。
其经济与文化影响深远：当作家不再推敲词句，设计师不再手绘数十版草图，他们会像依赖GPS弱化导航能力般依赖这些"认知假肢"吗？在算法泛滥的时代，人类创造力与批判性思维该如何存续？
工业革命的历史回响
历史总有相似。
工业革命用机械化生产取代手工技艺，实现商品批量复制。鞋子、汽车、农作物被高效标准化生产，却也变得单调乏味。精湛工艺退居边缘，成为奢侈品或抵抗形式。
如今，思维自动化面临同样风险。生成式AI诱使用户将速度等同于质量，将产出量混淆为原创性。危险不在于AI会失败，而在于人们会将其平庸输出视为常态。当一切追求快速、无摩擦和"够用就好"，人类工作中那些定义卓越的深度、微妙与思想厚度或将消亡。
算法平庸化的崛起
尽管名为"人工智能"，AI实则不会思考。
ChatGPT、Claude和Gemini等工具处理海量人类创作内容（常未经授权抓取网络数据），其输出只是基于数据模式的统计预测——本质上是将集体创作成果重组反射给用户，具有衍生性却无本源创造力。
而这正是其高效的原因：无数电子邮件、咨询报告和社交媒体广告本就遵循可预测的模式与固定公式。生成式AI擅长生产"合格"内容——清单、摘要、新闻稿、广告——它们具备人类创作的形貌，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如何同时激发与扼杀创造力
即便在公式化内容领域，AI也能意外地助益创新。
某项实验中，研究人员让受试者完成创意挑战，发现使用AI的组别平均创意水平更高，优于仅用搜索引擎或无辅助的组别。可见AI确实能提升基础创造力。
但进一步研究揭示关键代价：依赖AI brainstorming会显著降低创意多样性——这是突破性创新的核心要素。AI系统倾向于趋同而非探索边缘可能性。
这与我和学生的发现一致：生成式AI的输出最贴近富裕英语国家的价值观。这种内在偏见天然限制了创意多样性。
更令人忧心的是，短暂接触AI即可微妙改变人类解决问题的方式。
某项医学诊断实验中，研究者故意让AI给部分受试者错误建议。即便停止使用AI，这些人仍会无意识延续偏见。便捷的捷径可能演变为原创性递减的恶性循环——非因AI产出低劣，而是它悄然收窄了人类创意的带宽。
在认知革命中航行
真正的创造力、创新与研究绝非对过往数据的概率重组，而需要概念飞跃、跨学科思维和现实经验——这些AI无法复制的特质。AI无法发明未来，只能拼贴过去。
AI生成物或可满足短期需求：速成摘要、可行设计、及格剧本。但它罕有变革性，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：如何在这场合成内容洪流中守护人类创造力的不可替代价值？
工业化历史既警示也给予希望。机械化取代了许多工种，也催生了新劳动形式与教育模式。同理，AI在自动化部分认知任务的同时，或能通过模拟智力能力开拓新知识边疆，甚至承担发明新流程、制定自评标准等创造性责任。
这场变革才刚起步。每一代AI模型都将产出曾属科幻的成果。塑造这场认知革命的责任落在专业人士、教育者与政策制定者肩上。
它将引向思想繁荣还是认知依赖？触发创造力复兴还是使其渐趋过时？
答案，此刻仍在风中飘扬。
精选文章：