在一项有1222人参与的跨国研究中，志愿者被要求用AI工具解决算术和阅读理解题。短期内，他们的表现明显提升；但当工具被撤走，这些人的成绩反而比从未使用AI的对照组更差，而且更不愿意在没有辅助的情况下坚持尝试。研究作者写道：“这些发现尤其令人担忧，因为坚持是技能习得的基础，也是长期学习最有力的预测指标之一。”这个场景并非孤例，它正在全球无数教室和办公室里无声上演。

卡内基梅隆大学的博士生Grace Liu指出，AI让人习惯于即时获得答案，从而“剥夺了学习的机会”。与计算器不同，计算器只分担运算，推理过程仍留在人脑，而生成式AI可以介入任何智力活动——从写邮件、构思方案到撰写论文。法国国家科学研究中心（CNRS）的认知心理学家Johann Chevalère将这种现象称为“认知卸载”：人类天生倾向于节省能量，而AI恰好放大了这种本能。“如果你从不做某些活动，大脑为了节能，就不会费力去维持那些无用的神经连接。”他的警告背后，是MIT一项2025年研究引发的病毒式讨论——使用生成式AI写论文的学生，批判性思维表现更弱。

面对批评，AI开发者开始在产品中嵌入“苏格拉底式”机制。OpenAI的ChatGPT推出“学习模式”，谷歌Gemini提供“引导式学习”，微软则在Copilot中加入错误风险提示，并提醒用户核实信息。微软承认，“过度认知卸载的风险是真实存在的，尤其是当AI被用来自动化那些对技能发展有价值的任务时。”与此同时，企业界的态度更为复杂。Anthropic平台产品负责人Angela Jiang观察到，一些客户因成本上升而试图削减AI使用，但她认为“停止使用AI是错误的做法”，关键在于找到更聪明的策略，用更低的成本达成同样效果。这种张力在澳大利亚同样明显：联邦银行首席风险官Andrew Hinchliff直言，“没有信任，就无法规模化AI”，而墨尔本大学的调查显示，80%的澳大利亚人认为现有监管不足以确保AI安全，但全球80%的人表示，如果知道有治理机制，他们会更信任AI系统。

在亚洲，印尼媒体《Republika》将讨论引向两个方向：一是深度伪造引发的“信息末日”——当视频和声音都能被完美伪造，公众可能连真实证据都不再相信，这被学者称为“说谎者红利”；二是AI作为“新同事”带来的职场技能重构，数据素养、AI基础知识和创造力被反复提及。阿联酋《Gulf News》则强调，随着该国计划两年内将50%的政府服务转向自主AI，信任、治理和数字基础设施的韧性已不再是技术选项，而是商业必需。

这些来自不同大陆的声音，共同勾勒出一幅图景：人类并非注定会变笨，但正在经历一场认知习惯的深刻迁移。Chevalère说，“我们应当聪明地使用AI”，哪怕这需要付出额外的努力。或许，真正的考验不在于是否使用AI，而在于我们是否还愿意为那些看似“低效”的思考过程保留空间——就像那个在屏幕前犹豫片刻，最终选择先自己列提纲，再向AI求助的学生。