【新智元导读】AI上瘾堪比「吸毒」！MIT最新钻研惊人发现：持久依赖大模型，进建能力降落、大脑受损，神经衔接削减47%
。AI提高效能的说法，或许底子就是误会！ 只管使用LLM在初期带来显著效能优势，但长达4个月的尝试发现：LLM组在神经活动、说话质量和评分等方面，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，必须当真全面地理解将大说话模型（LLM）引入教育和信息环境可能带来的认知影响
。 这类工具的确为进建和获守信息提供了前所未有的方便，但它们对人的认知发展、批抛咴思想和独立思虑能力所带来的潜在影响，值得我们高度关注并持续深刻钻研
。 用户所接触到的内容，越来越受到算法推荐机造的影响，而这些机造的背后，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 辅助写作的参加者，在回顾或引用自己写作内容时也存在显著难题（第1次尝试，见图6和图7），对自己所写文章的归属感较低（见图8），破费功夫更少（见图33）
。 在真正宽泛接受LLM并视其为一种正面工具之前，有必要进行持久的跟踪钻研，以全面评估它对人类思想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）脑电图分析了局对比（LLM组、搜索引擎Search组、纯大脑brain组），并标注显著性水平（*暗示中等显著，**暗示高度显著）