在 AI 時代，把大腦留給自己

文: 陳思宏 (轉載請註明出處)

“MIT 研究發現長期使用 ChatGPT 會產生「認知負債」。本文從親身經驗出發，探討在 AI 時代如何透過自我覺察、保持好奇心與停頓力，把學習的主導權留在自己手上，建立真正可帶走的內在能力。”

當「認知負債」出現在日常

最近，一則來自 MIT 的研究再次引發熱烈討論：當人們長期把寫作和解題完全交給 ChatGPT，自己的大腦參與度會明顯下降，對內容的記憶與投入感也跟著變弱。研究者用「認知負債」來形容這種現象——我們暫時借用了外部的智慧，卻沒有真的在大腦裡留下新的連結。

這個結果，對很多人來說或許震驚，對我而言卻非常熟悉，因為最近就親身經歷了一次「認知負債」。因著這波 AI 浪潮，完全沒學過程式語言的我也開始寫程式、做系統，還用 AI 幫我在 Colab 生出一套分析數據的程式，幾千筆資料咻一下就能整理、分析，還自動產圖，看起來非常過癮。

三個禮拜後，我打算回去再用這套系統時，卻發現自己竟然完全想不起來怎麼操作，連資料要怎麼匯入都忘光光，好像這東西從來不是我寫的一樣。這經驗有點讓我吃驚，因為以前我用 Excel 寫 VBA，就算五年沒碰，大概還記得架構，稍微搜尋一下就能撿回來；但這次用 AI 協助生出來的程式，我卻一點記憶都沒有。那段時間，我只是快速「借」了一下那個知識，因為不是真正經過自己消化，所以也很快就還回去了。

工具在變，關鍵問題沒變

有些人看到這樣的研究，會說：「人類要被取代了。」但我並沒有那麼悲觀。想一想，以前我們常說老司機熟門熟路，整個地圖都在他腦中，甚至地圖書裡沒有畫出來的小路，他都知道；而現在，這個能力大多已被 GPS 取代，現在的老司機也一樣依靠 Google Map，只是更懂得怎麼選擇非主流的路線。

對我們來說，這從來不是工具好壞的問題，而是一個關於「我是怎麼學習的？以及我如何運用精力？」的提問。當學習被外包、思考被代辦，我們更需要培養一個重要的能力——看見自己在做什麼、為什麼這樣做，以及這個過程帶給自己什麼改變。這正是自我覺察與成長的起點。

自我探索路上的新挑戰

在自我探索的歷程中，人們本來就帶著不同的慣性：有人用速度感掩蓋不安，有人用完美主義避免失敗，有人用照顧別人來逃避面對自己。當 AI 變得越來越聰明、越來越貼心，這些慣性有時反而被「優化」得更看不見——我們可以更快地跳過焦慮、困惑與卡住的感覺，卻也更難真正理解自己的內在動機。

「一鍵完成」也許是不可逆的趨勢，但我們仍然可以選擇：哪些事情可以一鍵完成，哪些事情必須保留給自己的大腦。更關鍵的是，透過一鍵完成省下來的時間和精力，究竟是拿來滑過更多內容，還是用來幫助自己成長、整理與消化？

為什麼刻意不要「一鍵完成」

這幾年在發展一套 AI 自我探索系統的過程中，我們刻意避免用「一鍵完成」來取代對話。不是因為做不到更方便，而是我們相信：真正的成長，需要學習者在過程中說出自己的想法、看見自己的反應、命名自己的情緒與需要。

如果所有事情都交給系統自動產出，我們也就少了一次次「看見自己」的機會。於是，我們選擇讓每一次與 AI 的互動，都盡量變成一場真實的對話——它不只是在給你答案，而是在陪你看見：此刻的我，是怎麼理解世界、又是怎麼對自己說話的。

AI 時代的三個基本功

從這個角度來看，所謂的「基本功」不只是知識或技術，而是三種內在能力：

• 好奇心，願意回到自己身上，觀察當下的想法
• 停頓力，願意按下暫停鍵，面對不舒服的空白
• 整合力，願意反覆練習與嘗試，建立屬於自己的理解與行動路徑

AI 當然可以是很好的學習同伴，但前提是：我們不把自己交給它，而是邀請它幫助我們看見更多的自己。當我們願意用提問、對話與覺察來取代「一鍵代辦」，我們不只是避免認知負債，而是在慢慢累積一種真正屬於自己的、可被帶走的內在能力——無論工具怎麼變，這份自我引導與學習的力量，都會持續陪著我們往前走。

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