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XL上司第2季末增减ChatGPT上瘾,大脑萎缩47%!MIT祭出206页92图超长报告

【新智元导读】AI上瘾堪比「吸毒」!MIT最新研究惊人发现:长期依赖大模型,学习能力下降、大脑受损,神经连接减少47%。AI提高效率的说法,或许根本就是误解! 尽管使用LLM在初期带来明显效率优势,但长达4个月的实验发现:LLM组在神经活动、语言质量和评分等方面,全面落后于「仅用大脑写作」的对照组。 我们正处于一个技术发展的关键转折点,必须认真全面地理解将大语言模型(LLM)引入教育和信息环境可能带来的认知影响。 这类工具确实为学习和获取信息提供了前所未有的便利,但它们对人的认知发展、批判性思维和独立思考能力所带来的潜在影响,值得我们高度关注并持续深入研究。 用户所接触到的内容,越来越受到算法推荐机制的影响,而这些机制的背后,是模型背后所代表的公司和股东的优先考量。 相较之下,使用 LLM 辅助写作的参与者,在回忆或引用自己写作内容时也存在明显困难(第1次实验,见图6和图7),对自己所写文章的归属感较低(见图8),花费时间更少(见图33)。 在真正广泛接受LLM并视其为一种正面工具之前,有必要进行长期的跟踪研究,以全面评估它对人类思维能力和大脑发展的深层影响。 图1:α波段动态直接传递函数(dDTF)脑电图分析结果对比(LLM组、搜索引擎Search组、纯大脑brain组),并标注显著性水平(*表示中等显著,**表示高度显著)

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📸 吕顺周记者 叶孙良 摄
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📸 张树才记者 刘志润 摄
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