“老師，關於這篇作文，AI給了我三個思路，它分了三個論點，每個論點都配了現成的論據，我看着覺得都對，但又覺得都差點意思，不知道該選哪個，也不知道自己該怎麼想。”去年12月，浙江杭州。在佈置完一次課後作文後，一位學生找到了高二語文老師林周周，提出了這樣的問題。

作爲一名90後教師，林周週一直對科技、新潮的事情持開放態度，當學生告訴她課後作業可以藉助AI輔助答題時，林周週會認爲這是一種更高效的方式。

“AI解題能讓學生在繁重的課餘時間變得高效，至少之前我是這樣認爲的。”林周周告訴《鋒面》記者，“但當看到學生因爲使用AI喪失自己的思考時，我開始覺得不對勁了。”

她把學生的問題發到社交媒體賬號，得到了不少家長和教師同行的回覆，很多人表示，孩子正在越來越高頻地使用AI工具學習，甚至一些老師也會用AI寫教案、寫學生評語。也有人表達了和林周週一樣的擔心：我們的下一代，是否會在AI的過度使用中形成機械化的思維，甚至喪失獨立思考的能力？

“當AI把完整的思維路徑呈現在學生面前時，他們會形成‘思維的惰性’，這比寫不出一篇好作文更讓我擔憂。”林周周說，“如果說AI成爲思維的柺杖，我們該如何教會學生自己走路？”

AI究竟是否會影響我們的思維？我們又應該如何面對AI技術帶來的現實和潛在的風險？

“AI還在變化中”

帶着林周周的問題，《鋒面》記者採訪了曾在某頭部互聯網企業任職、現獨立開發的AI工程師路磊。在他看來，現在談AI對人類思維的影響“爲時尚早”，因爲“AI自己的形態都還沒有定型。”

從開發者的角度來看，目前的主流生成式AI都是基於語言大模型架構，但其核心原理2017年提出至今也不過十餘年。“最關鍵的是，AI的技術路線仍然在快速迭代——從GPT-3到GPT-4，從單模態到多模態，從參數堆砌到效率優化，AI的能力邊界和交互方式，還處在變化和探索的混沌期。”

他梳理了從2020年至今AI發生的變化：“2020年，AI還難以完成複雜的邏輯推理和跨領域的知識整合。僅僅3年之後，多模態模型出現，AI已經能夠理解圖像、音頻、文本的關聯。這種技術形態的不穩定性意味着，目前我們接觸到的AI還只是‘階段性產物’，它對我們思維的影響，極有可能隨着技術的升級而發生本質的變化。”

根據路磊的觀察，主流大模型的核心架構可能每1—2年就會迎來一次重大調整。在《自然》《科學》期刊近年來發表的相關論文中，大多聚焦於技術原理的創新，而不是應用影響的研究方向。

“你看，在學生那裏，AI是輔助人類高效完成任務的工具，可以用來撰寫文案、整理數據；但是在科研人員那裏，AI可能被用來生成科研思路、構思創意；在藝術家那裏，AI可能用來提供靈感、搭配顏色……”路磊說，“AI的定位是‘工具’還是‘夥伴’？不同人羣對AI的使用方式和依賴程度差異都很大，在不同的場景下，對人思維的影響也完全不一樣。”

因此，路磊認爲，沒有統一的範式，無法得出“AI對人類的思維有影響”的普適性結論。“因爲AI自己都仍處在急速變化之中。”路磊說。

“思維的適應性和彈性”

“心有家”心理諮詢室的諮詢師陳璐，近2年來也不斷收到關於AI是否影響人們思考和情緒的疑問。

她整理出最近經常被問到的問題——“依賴AI久了，發現自己很難梳理思路了，這是思維退化嗎？”“孩子覺得AI比家長、老師更懂他，遇到問題更願意問AI，不願意跟我們溝通，該怎麼辦？”“AI製造的信息真假難辨，會不會形成‘信息繭房’，讓我們的認知變得片面？”……

但是，在她的觀察裏，目前“其實還不能斷定AI會對人的思考方式產生影響”。

“我們的思維的變化是技術、教育、文化、社會結構等多重因素共同作用的結果。而AI只是其中一個變量，很難單獨剝離出它對思維的影響。”陳璐表示。

近年來，“年輕人專注力下降”“學生依賴AI做作業”“AI讓人們放棄思考”等聲音越來越多，但在陳璐看來，根本原因並不在AI：“比如年輕人的專注力下降，有人歸因於AI算法的碎片化信息推送，但是實際上，智能手機、短視頻、快節奏的生活方式，早就已經對我們的專注力產生了影響，AI只是疊加在既有因素上的一個變量。”

陳璐還提到“代償性思維調整”的概念——當某類思維能力因爲工具使用而減少的時候，另一類能力可能會得到強化。

“我們的歷史上有許多次技術革命。比如，計算器的普及讓我們的手動計算能力下降，但是卻提升了人類的計算策略規劃能力和數據解讀的能力。現在，我們正處於AI和人類的‘磨合期’，大多數人還在學習如何高效地使用AI，還沒有出現‘代償性思維調整’。”

因此，“在此時斷言AI導致人類思維能力退化”，就像在計算器發明的初期斷言“人類會失去計算能力”一樣，陳璐認爲，“這其實忽視了人類思維的適應性和彈性。”

在歷史上，印刷術、互聯網普及的初期，都曾經引發“人類思維能力下降”的擔憂。但是從長期來看，這些技術最終都拓展了人類思維的廣度和深度。從心理學的角度來講，AI是否會重複這一軌跡，陳璐認爲“還沒有足夠的證據支撐”。

在思維模式層面，開發者路磊也提到，人類目前和AI交互更多的是“單向指令”（比如讓AI寫一段話，解一道題），而並不是“雙向協作”。“隨着AI能力提升和人類使用經驗的積累，‘人機協作’的深度會不斷增加，還可能催生出全新的思維模式。但這種模式目前沒有出現。”

“樣本嚴重不足”

從事大腦認知功能研究的神經內科醫生李硯霖（化名）從醫學的角度進行了分析。

“思維的本質是大腦神經環路的動態活動。但是當下我們對‘AI與大腦交互的神經機制’的認知還處在萌芽階段，不論是短期影響的神經表徵還是長期作用的神經可塑性變化，都缺乏系統性的證據。”李硯霖告訴記者。

他說，思維的神經基礎其實非常複雜。人類的思維並非由單一腦區主導，而是多個腦區神經突觸形成的複雜網絡協同作用的結果。當前AI與人類的教育，本質上是“信息輸入—反饋”的外部信號傳遞，“目前學界尚未明確這種信號會如何改變環路的活動模式。”因此，現階段也無法斷定AI對思維的影響。

他特別強調，大腦的神經可塑性也擁有個體差異。會根據大腦適應外界環境的核心能力、不同年齡、認知水平、腦功能基礎等變化，可塑性存在明顯的差異。

“比如，青少年的大腦突觸並沒有完全穩定，對外部工具適應速度更快，但是‘促進思維發展’還是‘導致思維依賴’，需要長期追蹤。老年人大腦神經環路相對固定，使用AI可能是‘彌補認知衰退’，其作用與影響又和青少年不同。”李硯霖說。

差異不僅存在於個體之間，同樣存在地域和人羣中。目前，AI技術的主要使用者集中在發達國家、高學歷人羣和城市青年中，而很多地區的AI使用率甚至爲零。

李硯霖認爲，基於少數羣體的使用體驗，得出“AI對人思維有影響”的結論，樣本嚴重不足，“根本無法反映不同人羣的真實情況”。

而AI爆發至今也不過短短几年，目前只有短期觀測數據，而缺乏長達5—10年的研究。像林周周這樣的擔憂，在採訪中的多位受訪人均表示“爲時尚早”。

不過，相關部門並非沒有注意到AI對教育模式的變化。教育部此前出臺《中小學生成式人工智能使用指南（2025年版）》，從各學段使用規範、教學應用場景等方面都做了詳細指導。

“我們需要的就是審時度勢，隨AI的進化思考相應的模式。AI作爲一種仍在快速進化的技術，對人類思維的最終影響，需要等待技術形態穩定、社會適應完成、長期數據積累之後，才能得到客觀、全面的結論。”路磊說，“我認爲無需恐慌，AI的終極目標，是成爲人類的工具服務人類，而不是改寫人類的命運。”