AI 如何影响批判性思维？

人工智能（AI）可以在几秒钟内处理数百个文档，识别大量数据集中的微妙模式，并对几乎任何问题提供深入的答案。它有潜力解决常见问题，在多个行业提高效率，甚至通过将重复任务委托给机器，让个人有更多时间陪伴他们的亲人。

然而，批判性思维需要时间和练习才能正确发展。人们越依赖自动化技术，他们的元认知能力可能会下降得越快。依赖 AI 进行批判性思维的后果是什么？

研究发现 AI 降低了用户的批判性思维能力

人们担心 AI 会降低用户的元认知能力，这种担心不再是假设的。几项研究表明，AI 会降低人们的批判性思维能力，影响他们提问、做出判断、分析数据和提出反驳论点的能力。

2025 年，微软进行了一项研究，调查了 319 名知识工作者在 936 个 AI 使用实例中的批判性思维能力。调查结果显示，使用 AI 技术的受访者报告称，他们的认知努力减少了。微软报告称，在大多数情况下，受访者认为使用生成式 AI 时，他们使用的努力“大大减少”或“减少”。

知识、理解、分析、综合和评估都受到 AI 使用的负面影响。虽然有一小部分受访者报告称，他们使用了更多或更少的努力，但绝大多数受访者报告称，任务变得更容易，需要的工作量更少。

如果 AI 的目的是简化任务，那么让它完成任务有什么坏处？这是一个滑坡。许多算法无法批判性地思考、推理或理解上下文。它们经常容易出现幻觉和偏见。不知道 AI 风险的用户可能会导致偏差和不准确的结果。

AI 如何对批判性思维技能产生负面影响

过度依赖 AI 会降低个人的独立解决问题和批判性思维能力。假设有人在考试中遇到一个复杂的问题，他们没有花时间思考，而是将其输入生成模型，并将算法的响应插入答案字段。

在这种情况下，考生什么也没学到。他们没有提高研究技能或分析能力。如果他们通过考试，他们将进入下一章。假设他们对老师布置的所有作业都这样做呢？他们可能会在没有培养基本认知能力的情况下毕业于高中甚至大学。

这种结果很黯淡。然而，学生可能不会立即感到负面影响。如果他们使用语言模型获得更好的考试成绩，他们可能会完全失去批判性思考的动力。为什么要费心为自己的论点辩护或评估他人的主张，当使用 AI 更容易？

AI 使用对批判性思维技能的影响

高级算法可以自动聚合和分析大量数据，简化问题解决和任务执行。由于其速度和准确性通常优于人类，用户通常倾向于相信它在这些任务中比他们更好。当它向他们提供答案和见解时，他们会照字面理解算法的输出。不加质疑地接受生成模型的输出会导致难以区分事实和虚构。算法被训练来预测一系列单词中的下一个单词。无论它们在这个任务上有多好，它们并不是真正的推理。即使机器犯了错误，它也无法在没有上下文和记忆的情况下纠正错误，而这些都是它所缺乏的。

用户越是接受算法的答案为事实，他们的评估和判断就越容易出现偏差。算法模型通常难以避免过拟合。当它们过于紧密地拟合训练数据集中的信息时，其准确性会在面对新信息进行分析时大幅下降。

最容易受到 AI 过度依赖影响的人群

一般来说，过度依赖生成技术会对人类的批判性思维能力产生负面影响。然而，对 AI 生成输出的信心较低与批判性思维能力的提高有关，因此，战略性的用户可能能够在不损害这些技能的情况下使用 AI。

2023 年，约有 27% 的成年人告诉 Pew 研究中心，他们每天多次使用 AI 技术。这些人群中的一些人可能会在使用 AI 时保持批判性思维能力，如果他们对机器学习工具有健康的怀疑态度。要确定机器学习对批判性思维的真实影响，数据必须关注 AI 使用量异常高的人群，并且必须更详细。

批判性思维通常在高中或大学才开始教授。它可以在早期儿童发展期间培养，但通常需要多年时间才能掌握。因此，在学校中部署生成技术尤其具有风险——尽管这很常见。

如今，大多数学生使用生成模型。有一项研究发现，90% 的学生使用 ChatGPT 完成作业。这一广泛的使用并不仅限于高中。约 75% 的大学生表示，即使他们的教授不允许使用生成技术，他们也会继续使用。青春期前、青少年和年轻成人的批判性思维发展至关重要。错过这一窗口可能会带来问题。

批判性思维下降的影响

已经，60% 的教育者在课堂上使用 AI。如果这种趋势继续下去，它可能会成为教育的标准部分。那么，当学生开始比信任自己更信任这些工具时会发生什么？随着他们的批判性思维能力下降，他们可能会变得越来越容易受到虚假信息和操纵的影响。诈骗、钓鱼和社会工程攻击的有效性可能会增加。

依赖 AI 的一代人可能需要在工作中与自动化技术竞争。解决问题、判断和沟通等软技能对于许多职业至关重要。缺乏这些技能或依赖生成工具获得好成绩可能会使找到工作变得困难。

创新和适应性与决策密切相关。知道如何在没有 AI 的情况下客观地推理至关重要，当面临高风险或意外情况时，依赖假设和不准确的数据可能会对个人或职业生活产生负面影响。

批判性思维是处理和分析复杂甚至相互矛盾的信息的关键部分。由批判性思维者组成的社区可以通过仔细考虑不同的观点和价值观来对抗极端或偏见的观点。

AI 用户必须仔细评估算法的输出

生成模型是工具，因此它们的影响是正面还是负面取决于它们的用户和开发者。存在这么多变量。无论您是 AI 开发者还是用户，战略性地设计和与生成技术交互都至关重要，以确保它们为社会进步铺平道路，而不是阻碍批判性认知。