Chatgpt上瘾了，大脑减少了47％！麻省理工学院提

Xin Zhiyuan报告编辑：KingHz [Xin Zhiyuan简介]成瘾与“吸毒”相媲美！关于麻省理工学院的最新研究令人惊讶地发现，大型模型的长期希望可以降低学习能力，损害大脑，并使神经联系降低了47％。 AI提高效率的声明可能是一个重大的误解！ Chatgpt将“吸引您的大脑干”！刚才，麻省理工学院已经完成了针对ChatGpt用户的大脑研究的首次研究，结果令人惊讶。鉴于此时使用Chatgpt对日常写作的影响，“恶魔交易”的AI版本用数据表示：AI写作希望等同于使用长期思维技能来换取短期效率。它可以称为“灵魂卖家”！从麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab）出发的研究人员花了三个月的时间避免了LLM的认知成本，但揭示了一个紧迫的问题：研究能力可能会因LLM使用而降低。虽然使用LLM已清楚在早期阶段效率的优势，实验持续了4个月，发现LLM组在对照组“仅写在大脑”的背后就在神经活动，语言质量和标记方面。扩展全文 纸张链接：https：//arxiv.org/abs/2506.08872 简而言之，关于改进AI的先前陈述可能完全是错误的！ 图4：在实验中的参与者，佩戴依陶比奥脑电图耳机和专注于注意力集的耳机，并使用生物信号录音机软件进行数据记录。 处理魔鬼 AI“吮吸大脑” 使用Chatgpt，您可以在短短几分钟内完成pang -araw -day写作，这是方便而快速的，但是价格是多少？ 即使几分钟前完成了一篇论文，有83.3％的chatgp用户也无法引用他们写的内容。 很好地考虑一下： 您完成写作，保存然后忘记 - 因为从头到尾，您都会想到chatgpt，而不是您。 图6：参与者不记得任何会议的参与者在每个小组中引用1文书工作 大脑扫描显示AI使用的损害：与大脑的神经连接从79下降到42。 也就是说，它减少了47％。 如果计算机失去了一半的处理能力，那么每个人都认为它已损坏。 ChatGpt用户的大脑也会发生同样的情况！ 纯脑组（纯脑组）ITA在所有测量带中具有更强的神经连接强度，theta和高α波段的增加，这特别重要。 在阅读了使用AI的学生撰写的论文后，老师不知道哪些文章使用AI，但他们可能会觉得有问题： ·没有灵魂。 ·空无一人。 ·语言接近完美，但没有观点。 即使人的大脑没有明确表达认知债务的存在，它也可以看到其影响。 令人恐惧的是：没有人工智能的帮助，当研究人员允许ChatGpt用户写作时，他们比人还要差谁从未使用过AI。 这不仅是希望，而且是对奉献能力的改进。就像是忘记其工作原理的肌肉。 麻省理工学院的Coponan进行了四个月的脑电图（EEG）脑扫描54名参与者。 他们监视Alpha波（创造性处理），β波（主动思考）和神经连接模式，并发现了由于AI的过度使用而造成的脑损伤。 这不是观点，而是一个可衡量的实验。 事实证明，人工智能并不能使人们变得更好，而是使人们懒惰地思考和认知失去！ 此时，研究人员还发现了AI生产率悖论： 毫无疑问，Chatgpt可以将任务完成速度提高60％。 但这也降低了实际研究所需的“杰出认知负荷” - 高达32％。 这是将长期大脑强度以短期效率交换。 将AI提高工作效率提高的公司正在意外发展提供能力较弱的团队。 员工依靠他们无法离开的工具，而独立思想拒绝。 许多最近的研究都突出了同样的问题。 今年年初，微软进行了类似的研究，相关结论吸引了广泛的媒体： 麻省理工学院研究人员称这种现象为“认知债务” - 技术债务大脑的版本： 每当您使用AI进行快捷方式时，您就会向未来的思维能力支付“利息”。与金融债务一样，该帐户将迟早支付。 也许最引人注目的研究搜索是LLM Assisted Group（LLM-to-Brain）的参与者表明，NG明显倾向于收缩他们的思维。 但是也有个好消息 - 在第四阶段的研究中，令人震惊的发现：“高基线认知者”（具有强烈思维能力的人）使用了AI，但脑部神经紧张的连接不断增加-AI已成为他们的“认知增强子”。 怎么样嗯，当“持久依赖关系”被迫离开AI时，他们的表现比“从未使用过AI的人”更糟糕的是，他们的基本认知能力会在“使用，垃圾，垃圾 - 过程和收缩”中恶化。 使用AI的价格 所有都是“认知债务” 我们处于技术发展的关键时刻，我们必须对捐赠的影响的影响有一个认真而全面的了解，这可以通过在教育和信息环境中引入大型语言（LLM）来进行。 这样的工具为学习和获取信息提供了不可接受的便利性，但是它们对人的认知发展，批判性思维和自由精神能力的潜在影响应受到我们的高度关注和持续的深入研究。 研究表明，与搜索引擎相比，LLM大大降低了需要回答问题的参与者的成本。 但是“拯救工作”的背后是价格：参与者少倾向于质疑或思考LLM-提供的答案 这些被称为“视图”实际上是基于生成培训数据的可能性的结果。 这种情况之所以关注，是因为最初在社交媒体上普遍存在的“回声室效应”现在正在继续使用AI-工具 MGA的内容的使用暴露于特别受算法推荐机制影响的影响，这些机制背后是该模型代表的公司和股东的考虑。 在采访中，少数参与者说，他们没有遵循LLM的“想法”写作，而是对自己的想法和途径宣称。 从道德的角度来看，只有写信给大脑的参与者不仅满足，而且他们的脑电图也表现出更强的大脑联系。 相比之下，使用LLM协助写作的参与者在记住或提及自己的写作内容方面也有明显的困难（第一个实验，参见图6和7），在他们撰写的文章（见图8）和莱特时间（见图33）中有较低的感觉。 在真正接受LLM并将其视为积极工具之前，需要长期的后续研究才能充分评估其对人类思维能力和大脑发展的深入影响。 图1：EEG分析（LLM组，搜索引擎搜索组，纯脑大脑）的α波段动态结果直接传递函数（DDTF）的比较，并具有显着性水平（*平均值中等显着，**意味着非常重要） 解决方案 该解决方案不是要抑制AI，而是战略性地使用它。 选择在您手中： 培养捐赠债务并成为AI依赖性的债务。或提高赋予和成为人工智能的乘法的能力。回到Sohu看看更多