AI时代下的认知障碍
从医学诊断到技术诱导的技能退化
认知障碍的概念传统上用于描述痴呆和轻度认知障碍等医学状况。最新研究表明，存在一种并非源于神经系统疾病、而是由我们对数字工具和人工智能系统的依赖所导致的认知衰退新形式。
与医学性痴呆不同，这种现象不涉及脑细胞损失，而是关乎突触修剪和树突萎缩等生物过程。这种被称为"技能退化"的现象，正以我们刚刚开始理解的方式挑战着我们的认知完整性。
什么是认知障碍？
认知障碍是一个总括性术语，描述大脑有效运作能力的衰退。根据美国国家衰老研究所的定义，这包括记忆、注意力、处理速度以及计划和决策等执行功能方面的困难。
在临床实践中，认知障碍存在于一个连续谱上。轻度认知障碍（MCI）表现为明显但不影响日常活动的认知能力下降。MCI患者仍能管理日常生活，但比同龄人经历更严重的记忆困难和注意力问题。在更严重的情况下，认知障碍可能发展为痴呆，导致认知功能丧失影响日常生活独立性。
传统研究聚焦于认知障碍的神经学、代谢和医学原因：脑损伤、阿尔茨海默病、中风、营养不良或激素失衡。过去十年，新兴研究开始审视我们的技术环境如何引发另一种形式的认知衰退。
生物学基础：突触修剪与树突萎缩
与医学性痴呆不同——后者常涉及脑细胞损失——技术诱导的认知障碍关乎另一现象：认知能力因未充分利用而逐渐退化。这不仅是比喻，而是真实的生物变化。
神经科学研究表明，大脑结构会根据我们的使用方式而适应。两个关键过程尤其相关：
突触修剪：不经常使用的突触会减弱并消失，而频繁激活的突触则得到加强。这本是优化大脑效率的自然过程，但在单调的数字环境中可能导致深度思考能力被修剪掉。
树突萎缩：神经细胞的分支——树突——在缺乏刺激时会减少。这影响我们处理和连接信息的能力。树突分支减少意味着概念间可能建立的连接变少。
研究表明，大脑在新刺激下数周内即可重构。Scholz等人（2009年）记录了成人在六周复杂视觉运动技能训练（如杂耍）后白质的变化。类似研究显示，工作记忆和运动训练在四到八周内会产生可测量的结构效应。逻辑是双向的：如果训练能在数周内强化神经网络，认知刺激的缺失也会在相同时间尺度上削弱它们。
此过程在儿童和青少年时期是大脑发育的自然部分。在成人中，单调的数字刺激可能随时间降低大脑的灵活性和深度处理能力。这不是传统意义上的损伤，而是大脑对不再需要某些能力的环境的适应。
数字痴呆与技术诱导的认知衰退
"数字痴呆"一词由德国神经科学家曼弗雷德·斯皮策于2012年提出，描述过度使用数字技术可能导致的认知衰退。该术语存在争议，但它指向一个真实现象：当我们将认知功能外包给外部系统时，这些功能的内部训练就会减少。
研究表明，过度技术使用会改变大脑结构和功能。研究将频繁智能手机使用与注意力缩短和记忆巩固受损联系起来。GPS使用因减少海马体激活而与空间记忆受损相关。
研究结果不一。《自然-人类行为》发表的一项大型荟萃分析（Benge & Scullin, 2025）涵盖40多万名成年人，发现数字技术使用实际上与老年人认知障碍风险降低58%相关。研究者认为，数字工具可作为"认知支架"，在基础认知能力衰退时维持功能独立性。
这一悖论表明技术与认知的关系复杂。技术既可支持也可削弱认知功能，取决于使用方式。关键问题不在于是否使用技术，而在于技术是取代还是增强我们自身的认知过程。
认知卸载与批判性思维
技术认知效应讨论中的一个核心机制是"认知卸载"。该概念描述我们如何将认知任务委托给外部工具以减轻工作记忆负担。当我们将电话号码存入手机而非记忆，或使用GPS而非自行定位时，我们就在进行认知卸载。
认知卸载本身并非问题。人类一直如此：书写、笔记和图书馆都是外部认知存储形式。AI工具与先前技术存在质的区别：它们接管的不仅是记忆，还包括分析、综合和推理。
Gerlich（2025年）在英国进行的一项涉及666名参与者的研究发现，频繁使用AI与批判性思维呈强负相关。认知卸载与AI使用的相关系数为r=0.72，而认知卸载与批判性思维的相关系数为r=-0.75。年轻参与者（17-25岁）相比年长者表现出更高的AI依赖度和更低的批判性思维分数。
该研究还显示教育水平起保护作用。高教育水平参与者更可能批判性地审查AI生成内容，而非不加质疑地接受。这表明批判性思维的有意识训练可抵消AI依赖的负面影响。
技能退化：当帮助成为削弱
"技能退化"原是职业研究中描述技术变革使工人技能过时的概念。在认知语境中，它描述因缺乏练习而逐渐丧失技能的现象。这不是戏剧性的丧失，而是我们不再练习的能力的缓慢侵蚀。
一个典型案例来自《柳叶刀-胃肠病学与肝病学》（Budzyń等, 2025）发表的结肠镜检查研究。习惯使用AI辅助腺瘤检测的资深医生，在AI引入前的检测率为28.4%。适应AI辅助后，他们在无AI支持时的检测率降至22.4%。这些均是每位医生操作超2000例结肠镜检查的专家，其自身能力在习惯AI辅助后出现退化。
每次你让系统在不反思的情况下替你做决定，就发生一次认知外包。随着时间推移，这不仅改变你的思考方式，还改变你认为可能的事。技能退化在多个领域显现：
语言技能退化
当AI系统为我们生成文本时，我们逐渐失去搜寻恰当词汇、权衡表达方式和构建思想的能力。词汇精确性减弱，风格意识淡化，个人声音被统计上可能的表达取代。我们训练自己不再用自己的声音写作。
分析技能退化
AI摘要导致我们跳过阅读全文、保持多视角、比较细微差别和综合结论的步骤。我们更快获得概览，但训练掉了维持复杂性的能力。工作记忆训练、视角管理和综合能力随之退化。
逻辑技能退化
正如计算器削弱心算能力、GPS削弱空间导航能力，AI可能接管我们的推理链条。假设检验变得罕见，独立验证思想的能力萎缩。能力变成了依赖。
技能退化背后的三大机制
为什么引入AI工具后技能退化如此迅速？研究指出三个核心机制：
便利性：大脑的节能模式
大脑在进化中被设计为节省能量。它约占体重的2%，却消耗约20%的能量。当AI提供即时答案和精良推理时，激励自己付出努力变得困难。正如我们为身体锻炼选择电梯而非楼梯，我们为认知付出选择AI答案而非自身推理。当AI能推理时，为何还要思考？
习惯化：从辅助到理所当然
始于辅助的工具很快成为常态。第一次是"哇，这很有帮助"，第十次是"这很方便"，第一百次是"这是标准"，第一千次是"我为何要自己做？"如今一代人成长过程中从未从头训练复杂推理。始于捷径的路径变成了唯一路径。
可靠性：始终获得答案的舒适感
AI从不犹豫，总是给出某种答案。心理学研究表明，人们偏好封闭性而非模糊性。错误但自信的AI答案常被认为比"我不知道"更有用。这强化了自动化偏见——即使系统输出错误也倾向于信任它。我们获得一种替代真实思考所需不确定性的合成舒适感。
认知完整性作为韧性
认知完整性描述一种概念：尽管面临系统碎片化、算法影响和多巴胺驱动设计，仍能保持连贯自主的解释结构。它涉及有意识地处理信息，了解其来源、解释和重点。
与传统认知障碍（通常不可逆）不同，技术诱导的技能退化可能被抵消。这需要有意识的策略，并理解停止使用某些认知能力时发生的生物学变化。
认知完整性的四个核心维度：
结构维度：维持复杂推理、保持情境理解及整合新旧知识的能力。这需要活跃的树突网络和大脑不同区域间强健的突触连接。
元认知维度：对自己思维过程的意识及反思信息处理方式的能力。能够暂停并自问：这个结论从何而来？是我自己思考的还是仅接受了它？
系统抵抗力：抵抗外部注意力操纵和解释框架的能力。能够识别系统何时试图引导而非支持你的思维。
时间维度：尽管暴露于碎片化环境，仍能随时间维持认知能力。在日常生活中构建恢复和深度工作的结构。
保护认知能力的策略
如果大脑能在新刺激下数周内改变，它也能通过有意识训练改变。研究指出几种抵消技术诱导认知衰退的策略：
有意识的认知摩擦设计
不要总是寻求最快解决方案，可有意识地引入认知摩擦。在求助AI前先自行写作；有时不用GPS导航；在掏出计算器前心算。这些微小阻力保持认知肌肉活跃，抵消未使用能力的突触修剪。
批判性审查AI输出
研究表明教育是保护因素。主动质疑AI生成内容，与其他来源交叉验证，反思算法推荐背后的假设，能强化批判性思维。提出反问，要求透明度，重构结果背后的推理。
深度工作训练
定期进行需要专注和耐力的任务，抵消数字环境造成的碎片化。阅读长文本、无辅助解决复杂问题、参与深度对话，能强化认知耐力。允许模糊性暂时未解决，哪怕只是一小会儿。
平衡技术使用
《自然-人类行为》的荟萃分析表明技术既可保护也可有害。关键在于使用方式。支持而非完全取代我们认知过程的技术可能有益，而过度依赖会削弱能力。让大脑参与互动，给予它自行思考的时间。
对社会的影响
AI使用的认知效应超越个体层面。在组织中，当AI用于决策时，集体能力退化的风险存在。当新员工从未接受独立分析训练而直接依赖AI工具时，内部专业知识无法建立。
在社会层面，出现民主问题。如果大群人习惯接收而非推理，维持活跃的民主文化将更困难。公共对话可能变成现成口号的交换而非真实意义的交流。对话被系统生成的信息取代。
创新能力也受影响。当思想建立在重复模式而非原创思考上时，跨学科突破更难实现。少数视角因在训练数据中频率低而被边缘化。创新可能变得渐进而非根本性。
结论：新型认知挑战
认知障碍传统上被视为具有神经学原因的医学状况。研究日益表明，技术环境也能通过完全不同的机制引发认知衰退：未使用能力的突触修剪、树突萎缩、认知卸载、技能退化和批判性思维侵蚀。
好消息是，这种认知障碍可能可逆。不同于痴呆疾病，它不涉及不可逆的细胞损失，而是未充分利用的能力。使我们易受技能退化影响的相同神经可塑性，也使我们能够训练回失去的能力。通过有意识的策略，认知完整性可以重建。
问题不在于是否应使用AI工具，而在于如何使用。在受益于技术可能性与保护认知能力之间取得平衡，成为我们时代的核心挑战之一。理解技术诱导技能退化的机制是应对这一挑战的第一步。
你的大脑不是接收器。它是生成系统。给予它自行思考的时间。
参考文献
- Benge, J. F., & Scullin, M. K. (2025). 技术使用与认知老化的荟萃分析. 《自然-人类行为》, 9(7), 1405-1419.
- Budzyń, K., 等. (2025). 结肠镜检查中人工智能暴露后的内镜医师技能退化风险：一项多中心观察性研究. 《柳叶刀-胃肠病学与肝病学》.
- Gerlich, M. (2025). 社会中的AI工具：对认知卸载和批判性思维未来的影响. 《社会》, 15(1), 6.
- Scholz, J., Klein, M. C., Behrens, T. E. J., & Johansen-Berg, H. (2009). 训练引起白质结构变化. 《自然神经科学》, 12(11), 1370-1371.
- Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). 认知卸载. 《认知科学趋势》, 20(9), 676-688.
- Sparrow, B., Liu, J., & Wegner, D. M. (2011). 谷歌对记忆的影响. 《科学》, 333(6043), 776-778.
- Firth, J. 等. (2019). "在线大脑"：互联网如何改变我们的认知. 《世界精神病学》, 18(2), 119-129.
作者简介
卡特里·林德格伦是瑞典教育科技公司埃里戈的创始人，该公司专注于能力发展。她在数字环境中系统研究行为近20年。自大型语言模型推出以来，她探索了AI工具如何影响大脑，并由此发展出认知完整性概念，作为我们需参与以同时保护内部复杂思考能力的框架。
- 2025年12月14日
- 卡特里·林德格伦 发表
【全文结束】
