隨著ChatGPT和其他生成式人工智慧(AI)工具迅速普及,這類技術已深刻滲透進人們的學習、工作乃至日常生活當中,成為許多人的得力助手。然而,麻省理工學院(MIT)最近的一項研究卻提出了一個值得關注的警訊:過度依賴如ChatGPT這類AI輔助寫作工具,可能會導致使用者的認知能力出現衰退,特別是在批判性思維、記憶整合及長期學習能力方面的負面影響。 這項由MIT媒體實驗室Nataliya Kosmyna所領導的研究,重點分析了AI輔助寫作對大腦神經活動的影響。研究團隊招募了54名大學生參與,並將其分為三組:第一組全程使用ChatGPT進行寫作輔助;第二組則僅使用傳統搜尋引擎,如Google,查詢資料;第三組則完全不使用任何工具,完全依靠自身思考來完成寫作任務。實驗持續約四個月,期間共安排四次寫作任務,每次約20分鐘,內容均基於標準化考試(如SAT)的文章寫作。 實驗結果顯示,完全依靠大腦思考的第三組參與者,其大腦神經網絡的活躍程度最高且分布最廣泛,說明他們在寫作過程中調動了更多的認知資源;使用搜尋引擎的第二組介於兩者之間;而全程借助ChatGPT的第一組則呈現出最明顯的大腦活動降低,神經連結強度較其他組別減少了超過55%。這種大腦活躍度下降,暗示了AI輔助寫作會使大腦的參與感降低,進而影響思考深度及記憶整合功能。 研究團隊提出了一個重要概念——「認知債務」(cognitive debt)。這指的是當使用者過度依賴AI工具在短期內提升效率,卻在長期學習和思考能力上承擔了隱形的負擔。換言之,用ChatGPT輔助快速完成寫作任務似乎省時省力,卻有可能以犧牲大腦批判性分析及創造力為代價,最終造成個體在知識吸收和獨立思考上的退化。 從實驗觀察到的行為模式也反映這種風險:使用者在長期依賴AI後,可能減少對訊息的深度加工,逐漸變得依賴AI即時提供答案,而未能主動思考和整合知識。這種現象在青少年及大學生等大腦尚在發育階段的族群中尤其值得警惕,因為他們的認知功能更易被外界工具所影響。 此外,研究人員也強調了政策制定與教育層面的必要審慎。面對AI工具帶來的便利性與潛在風險,教育者和政策制定者應該在推廣AI應用的同時,謹慎評估其對學生認知發展的長期影響,並考慮設計適當的使用指導和限制,以避免過度依賴造成的認知退化。 這項研究在全球AI技術迅速普及的背景下,對香港及台灣的教育環境尤其具啟示意義。隨著AI輔助寫作與內容生成越來越常見,學生及內容創作者應該保持對自身思考過程的警覺,不應盲目將所有創作重任交由AI完成,更要培養批判性思維和自主學習能力,才能在AI助力的同時維持大腦的活躍與健康。 總結來說,MIT的這項研究揭示了「便利背後的代價」:雖然ChatGPT等AI工具帶來效率革命,但長期依賴卻可能致使大腦的神經活動減弱,習慣性「認知外包」帶來認知債務,讓使用者在寫作與知識積累上的能力逐漸下降。面對這樣的挑戰,使用者、教育者以及政策制定者都需要共同思考如何平衡便利與認知發展,避免科技進步成為思考能力的絆腳石。 #ChatGPT #人工智慧 #認知債務 #MIT研究 #批判性思維
2025年1月29日,全球知名AI專家Andrew Ng 發表了一篇深度分析文章,探討中國AI的快速崛起,以及DeepSeek-R1的發布對全球AI市場與地緣政治的影響。他指出,這次事件凸顯了幾個正在AI領域發生的關鍵趨勢:(1) 中國在生成式AI領域正在趕上美國,甚至在某些方面已經領先;(2) 開源權重模型正在改變AI基礎層的商業模式,為應用開發者創造新機遇;(3) AI發展不只是「堆疊算力」,演算法創新正在降低訓練成本,帶來新的競爭優勢。 1. 中國AI正在趕超美國? Andrew Ng回顧了ChatGPT於2022年推出時,美國在生成式AI領域的壓倒性優勢。然而,短短兩年內,中國在AI技術上的進展已經大幅縮小了差距,甚至在某些領域(如影片生成)取得領先。DeepSeek-R1的發布,與Qwen、Kimi、InternVL等中國模型一起,標誌著中國在AI基礎模型研發上的實力不容忽視。 DeepSeek-R1的推出不僅證明中國AI的技術實力,也影響了全球市場。在Davos論壇期間,許多企業高層都在討論這一趨勢,而美股市場也出現了明顯震盪——Nvidia等AI相關科技股價大跌,投資者對開源模型影響傳統AI商業模式的擔憂顯而易見。 2. 開源模型正在重塑AI市場 DeepSeek-R1的最大特點之一是完全開源,採用MIT許可,允許開發者自由使用,這與OpenAI等公司日益封閉的模式形成鮮明對比。Andrew Ng特別強調,美國部分企業正推動監管來限制開源技術,理由是AI可能帶來「人類生存風險」,但這一策略可能讓中國主導這一供應鏈領域,最終許多企業可能更傾向於使用來自中國的開源AI技術。 開源模式不僅影響技術發展,也直接衝擊了AI服務的價格。目前,OpenAI的o1模型每百萬token輸出成本約為**$60**,而DeepSeek-R1僅為**$2.19**,幾乎便宜30倍。這種價格優勢讓AI應用開發者可以用更低的成本進行創新,例如開發聊天機器人、AI醫療助理、法律文件處理等,這些應用將變得更加普及。 3. AI發展不僅靠「堆算力」,創新成關鍵 過去業界普遍認為,提升AI模型能力的唯一方式就是堆疊更多計算資源,但DeepSeek-R1的成功證明了另一條路徑:透過演算法創新提高效率。 由於美國對中國的AI晶片禁令,DeepSeek不得不在較舊的H800 GPU上訓練模型,而非最新的H100。然而,他們透過技術優化,成功以不到600萬美元的訓練成本完成模型開發(不計研究成本),相比之下,OpenAI和Google在類似規模的模型訓練上花費了數十億美元。這顯示出,AI的進步不一定需要無限擴展算力,而是可以透過技術創新來提高效能。 雖然有人擔憂這可能會降低對高效能計算資源的需求,但Andrew Ng認為,當AI變得更便宜、更高效時,市場的需求往往同步成長,最終可能仍會推動整體算力市場的擴張。 4....
隨著 2025 年的到來,人工智能(AI)的發展如破竹之勢,不僅技術持續突破,應用場景也在不斷拓展。《麻省理工科技評論》最新文章深度解讀了今年 AI 領域的核心趨勢,讓我們一同探索這場技術革新的浪潮! 1. 生成式 AI:內容創作的巔峰時刻 生成式 AI 的能力正迅速升級,從文字生成到影像、音頻甚至影片製作,這些系統的表現愈發驚艷。不僅如此,多模態 AI 系統的出現,讓 AI 不再只是工具,而是全能的創意拍檔。想像一下,未來的電影劇本、廣告設計甚至遊戲世界,都可能由 AI 來協助完成,創造力將以全新的方式釋放。 2. 醫療 AI:未來健康的守護者 AI 正在徹底改變醫療領域。從快速診斷罕見疾病到加速新藥研發,AI 已成為醫療進步的強大助推器。例如,AI 可以分析海量的臨床數據,為醫生提供準確的診斷建議;在藥物設計方面,AI...