当 AI 把“已知”变得唾手可得时，人类还愿不愿意为“未知”付出代价？

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当AI让"已知"变得触手可及，人类是否还会为"未知"冒险？这篇文章探讨了人工智能时代人类创造力的存亡危机。

核心内容：
1. AI"已知漩涡"现象的本质与成因
2. 人类认知外包带来的思维惰性风险
3. 如何避免AI扼杀原创思考的双刃剑效应

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

当 AI 把“已知”变得唾手可得时，人类还愿不愿意为“未知”付出代价？

当人工智能可以快速批量地批改学生作业的时候，教师还愿不愿意全情投入？

当SciSpace 和深度研究之类的应用可以分担人类越来越多的科学研究任务的时候，这究竟是好事情？还是坏事情？

我们都知道，生成式人工智能回应人类的提问，全部是基于其训练的语料和数据，这些可以说全部都是人类的已知。

既然AI的所有输出本质上都是对“人类已知”的重组、模仿和延伸，那么，当个体乃至整个社会越来越依赖这种工具的时候，我们是否会逐渐失去突破现有知识边界、进行真正原创性思考的能力？

因此，在与人工智能大语言模型对话的过程中，人类个体很可能会陷入一种已知的漩涡而无法自拔，从而扼杀探索未知的动力与能力。

这到底是会促进人类的创造和人类文明？

还是会消灭和扼杀人类的创造和人类的文明？

这不是一个非黑即白的答案，

而是一个动态的、取决于人类选择的“文明分叉问题”。

AI 的“已知漩涡”真实存在吗？

AI 的 "已知漩涡" 是一个真实存在且必然存在的现象，它源于当前 AI 技术的根本局限性。

当前 AI 本质上是 "概率统计机"，其工作机制决定了必然存在 "已知漩涡"：

只要 AI 仍然基于统计模式匹配、依赖海量训练数据、缺乏真正的理解和意识，"已知漩涡" 就不会消失。

另一方面，人类的使用方式也可能会加剧“认知漩涡”。比如，过度依赖工具（如AI生成答案、搜索引擎）可能让人停止主动思考，认知外包导致思维惰性。

算法会推送符合用户原有观点的内容（如社交媒体推荐）。

若用户无意识地沉浸其中，工具会固化偏见，而非纠正无知。

在使用生成式人工智能的过程中，我们可能会自觉不自觉地陷入信息茧房，认知偏见会被放大。

早在2011年，《科学》杂志的一项心理学研究表明，当人们知道信息可随时搜索时，大脑会更难记住这些信息。

因此，长期依赖外部存储，可能导致基础知识的匮乏，形成“知道在哪里找答案，但本身不理解”的虚假自信。

导致个体陷入“已知漩涡”的，不是人工智能，是人对人工智能的过度依赖，滥用、以及无节制的思维外包。

无知源于使用方式，而非工具。

我们必须清楚明白地知道，工具本身不是罪魁祸首。

同一工具在不同人手中效果是完全相反的：

对于一个批判性使用者，用AI生成答案后，会交叉验证来源、追溯论据逻辑，甚至主动寻找反例，从而减少无知。

而对于一个被动接受者而言，她/他可能会直接复制粘贴AI结论，可能将错误信息（如AI幻觉）当作真理，加剧无知。

生成式人工智能究竟是会促进还是扼杀人类的创造与文明？

这种可能性是完全存在的，

但前提是：人类全面放弃“提出新问题”的能力。

这个问题的答案并非非黑即白。

生成式AI是一柄强大的“双刃剑”，它既可能将我们困于“已知漩涡”，导致思想的同质化与创新的停滞；

也可能成为我们探索未知、增强智能的“神兵利器”，将人类文明推向新的高度。

技术是工具而非替代，真正的智能不仅来自知识的积累，更来自批判性思维、创造性想象和人文关怀。

在 AI 时代，人类的核心价值不在于记忆和计算，而在于理解、创造和超越。

作为教育工作者，我们的任务，不是盲目地拥抱它，也不是恐惧地拒绝它，

而是要学会利用它，将其作为坚实的跳板，去跃入那片更广阔、更激动人心的“未知”之海，

并带领我们的学生，教导他们，

将作为人工智能创造力增强器与协作伙伴的潜力，

学会与人工智能合作和协作。