人工智能如何使用影响批判性思维？

人工智能如何使用影响批判性思维？

人工智能（AI）可以在几秒钟内处理数百份文档，识别海量数据集中难以察觉的模式，并为几乎所有问题提供深入的答案。它有潜力解决常见问题，提高多个行业的效率，甚至通过将重复性任务委托给机器，让人们有时间陪伴亲人。然而，批判性思维需要时间和实践才能正确发展。人们越依赖自动化技术，他们的元认知技能就会下降得越快。依赖人工智能进行批判性思维会带来什么后果？

研究发现人工智能削弱了用户的批判性思维

担心人工智能会降低用户的元认知能力已不再是假设。多项研究表明，人工智能会削弱人们的批判性思考能力，影响他们质疑信息、做出判断、分析数据或形成反驳的能力。

微软在2025年开展的一项研究调查了319名知识型员工，调查内容涉及936个人工智能应用实例，旨在确定他们如何看待自己在使用生成技术时具备的批判性思维能力。调查受访者表示努力程度下降相比依靠自己的思维，使用人工智能技术更能节省时间。微软报告称，在大多数情况下，受访者认为使用生成式人工智能时“花费的努力少得多”或“花费的努力更少”。

知识、理解、分析、综合和评估都因使用人工智能而受到不利影响。尽管一小部分受访者表示需要付出一些或更多的努力，但绝大多数人表示，任务变得更轻松，所需工作量减少。

如果人工智能的目的是简化任务，那么让它完成工作有什么坏处吗？这是一个危险的趋势。许多算法无法批判性地思考、推理或理解上下文。它们往往容易产生幻觉和偏见。没有意识到依赖人工智能的风险的用户可能会导致结果出现偏差和不准确。

人工智能如何对批判性思维技能产生不利影响

过度依赖人工智能会削弱个人独立解决问题和批判性思考的能力。假设有人在考试时遇到了一道复杂的题目。他们不是花时间去思考，而是将其输入生成模型，将算法的答案插入答案字段。

在这种情况下，考生什么都没学到。他们没有提高研究技能或分析能力。如果他们通过了考试，他们就会进入下一章。如果他们对老师布置的所有作业都这样做会怎么样？他们可能会在不提高基本认知能力的情况下从高中甚至大学毕业。

这种结果令人沮丧。然而，学生可能不会立即感受到任何不利影响。如果他们使用语言模型获得了更好的考试成绩，他们可能会完全失去批判性思考的动力。既然更容易依赖人工智能，他们为什么还要费心证明自己的论点或评估他人的主张呢？

人工智能对批判性思维技能的影响

先进的算法可以自动汇总和分析大型数据集，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，因此用户通常倾向于相信它在这些任务上比他们更好。当它向他们提供答案和见解时，他们会相信这些输出。毫无保留地接受生成模型的输出会导致难以区分事实和谎言。算法被训练来预测一串单词中的下一个单词。无论它们在这项任务上表现得多么出色，它们都不是真正的推理。即使机器犯了错误，如果没有上下文和记忆，它也无法纠正错误，而这两者都是它所缺乏的。

用户越是接受算法的答案作为事实，他们的评估和判断就越有偏差。算法模型经常会遇到过度拟合的问题。当它们与训练数据集中的信息过于接近时，当它们被提供给分析的新信息时，它们的准确性就会下降。

过度依赖人工智能影响最大的人群

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，对人工智能生成输出的低信任度与批判性思维能力的提高有关，因此战略用户可能能够在不损害这些技能的情况下使用人工智能。

2023年，大约27%的成年人皮尤研究中心的研究人员告诉他们，他们每天多次使用人工智能技术。如果这些人对机器学习工具有健康的不信任感，他们中的一些人可能会保留他们的批判性思维技能。数据必须集中在人工智能使用率过高的人群身上，并且更加细致，以确定机器学习对批判性思维的真正影响。

批判性思维通常直到高中或大学才被教授。它可以被培养在儿童早期发展期间，但通常需要数年时间才能掌握。因此，在学校部署生成技术尤其危险——尽管它很常见。

如今，大多数学生都使用生成模型。一项研究表明90%的人使用过ChatGPT完成家庭作业。这种广泛使用并不局限于高中。约75%的大学生表示，即使教授不允许，他们也会继续使用生成技术。中学生、青少年和年轻人正处于培养批判性思维至关重要的年龄。错过这个机会可能会带来问题。

批判性思维下降的影响

已经，60%的教育工作者使用人工智能在课堂上。如果这种趋势持续下去，它可能会成为教育的标准组成部分。当学生开始更信任这些工具而不是自己时会发生什么？随着他们的批判性思维能力下降，他们可能越来越容易受到错误信息和操纵。诈骗、网络钓鱼和社会工程攻击的有效性可能会增加。

依赖人工智能的一代人可能不得不在劳动力市场上与自动化技术竞争。解决问题、判断和沟通等软技能对许多职业都很重要。缺乏这些技能或依赖生成工具来获得好成绩可能会让找工作变得困难。

创新和适应与决策密不可分。面对高风险或意外情况时，知道如何在不使用人工智能的情况下进行客观推理至关重要。依赖假设和不准确的数据可能会对个人的个人或职业生活产生不利影响。

批判性思维是处理和分析复杂（甚至相互矛盾）信息的一部分。一个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反驳极端或偏见的观点。

人工智能用户必须仔细评估算法的输出

生成模型是一种工具，因此其影响是积极的还是消极的取决于其用户和开发者。存在许多变量。无论您是AI开发者还是用户，战略性地设计和使用生成技术都是确保它们为社会进步铺平道路而不是阻碍批判性认知的重要组成部分。