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用AI后准确率暴跌，沃顿商学院警示认知投降风险

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#原来真的有AI能击中打工人的痛点# AI本身就是工具呀是让AI帮我们完成资料收集的工具。有什么需求让AI深度思考，给出建议，我们在根据实际情况采纳。AI嘛自己用当工具还OK千万不能太依赖，毕竟它只是工具，是帮助我们达成目标的。

科技Daily 2026-07-22

来自新浪微博

【晴话055】WAIC云探展：AI少年创作者，正在用工具改变世界——这周我带大家“云”逛了2026世界人工智能大会。10万平的展馆，1100多家企业，300多款全球首发AI产品——最让我挪不动脚的，不是大模型，是一群孩子的作品。他们不是AI的“消费者”，是“创造者”。——🌈直播金句回顾，与你共思共行🌈——1. AI时代最重要的分水岭：你的孩子是在“用AI”，还是在“被AI用”？前者是主人，后者是工具。区别在于——他有没有用AI完成过一个属于自己的项目。2. WAIC现场最打动我的，是AI少年创作者的作品。他们用无代码工具做应用、用AI辅助设计机器人、用数据解决真实问题。技术门槛降得越低，创意的门槛就越高。3. 从“消费端”转向“生产端”，是AI时代家庭教育的核心命题。孩子刷10个小时短视频，和用10个小时做一个AI项目——同样面对屏幕，前者是时间被收割，后者是能力在生长。4. AI工具越来越普惠，但决定它能创造什么的，永远是使用者的“问题意识”。金山WPS、百度秒达、云之声大模型——工具在变，但“你要解决什么问题”这个起点，永远不会变。5. 伊利用AI贯穿牧场到餐桌，蛋白质含量精准可控。技术不是用来“炫”的，是用来解决真实问题的。孩子的学习也一样——AI不是为了“写作业更快”，而是为了“想得更深、问得更好”。6. 无代码生成工具，让一个孩子也能在几分钟内做出一个可用的应用。这意味着：未来不属于会写代码的人，属于“能用工具把想法变成现实”的人。7. AI时代，孩子天然是“原住民”——他们不怕技术，他们只怕“没机会用技术做自己的事”。我们要做的，不是教他们用工具，是给他们一个值得解决的问题，然后退后一步。8. 思维链可视化、动作捕捉手环、焊接机器人、数字劳动力…… 技术再酷，最终要回答的只有一个问题：它帮人变得更像人，还是更不像人？9. AI素养不是“会写代码”，是“知道什么时候该用AI，什么时候该关掉AI”。这是WAIC现场那些少年创作者给我的最大启发——他们用AI，但不依赖AI；他们信任工具，但不盲从答案。10. 从消费到创造，中间只隔着一个“问题”的距离。当孩子开始问“这件事能不能用AI做得更好”，他就已经从旁观者变成了参与者。11. 晴天星球可视化方案，是我们一直在探索的“AI+家庭素养”路径。让孩子看见自己的思考路径，让家长看见孩子的成长轨迹——技术，应该让关系更清晰，而不是更疏远。12. 看展最大的收获，不是“看到了什么”，而是“想带孩子做什么”。 WAIC让我更确定：AI时代最好的教育，是让孩子成为“能用技术创造价值的人”——哪怕只是从做一个家庭旅行计划开始。13. AI不会淘汰孩子，但会用AI创造的孩子，不会被淘汰。前者是被动等待，后者是主动定义。晴话055：工具在变，但“用工具创造价值”的能力，永远不会过时。每周四11点，AI教育大咖直播持续进行，一期一会。#微博声浪计划##ai时代必备的家庭素养##智趣研究所# 晴天妈妈_亲子咨询师等人的共创音频

晴天妈妈_亲子咨询师 2026-07-23

来自新浪微博

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1. #原来真的有AI能击中打工人的痛点# AI本身就是工具呀是让AI帮我们完成资料收集的工具。有什么需求让AI深度思考，给出建议，我们在根据实际情况采纳。AI嘛自己用当工具还OK千万不能太依赖，毕竟它只是工具，是帮助我们达成目标的。

2. 【晴话055】WAIC云探展：AI少年创作者，正在用工具改变世界——这周我带大家“云”逛了2026世界人工智能大会。10万平的展馆，1100多家企业，300多款全球首发AI产品——最让我挪不动脚的，不是大模型，是一群孩子的作品。他们不是AI的“消费者”，是“创造者”。——🌈直播金句回顾，与你共思共行🌈——1. AI时代最重要的分水岭：你的孩子是在“用AI”，还是在“被AI用”？前者是主人，后者是工具。区别在于——他有没有用AI完成过一个属于自己的项目。2. WAIC现场最打动我的，是AI少年创作者的作品。他们用无代码工具做应用、用AI辅助设计机器人、用数据解决真实问题。技术门槛降得越低，创意的门槛就越高。3. 从“消费端”转向“生产端”，是AI时代家庭教育的核心命题。孩子刷10个小时短视频，和用10个小时做一个AI项目——同样面对屏幕，前者是时间被收割，后者是能力在生长。4. AI工具越来越普惠，但决定它能创造什么的，永远是使用者的“问题意识”。金山WPS、百度秒达、云之声大模型——工具在变，但“你要解决什么问题”这个起点，永远不会变。5. 伊利用AI贯穿牧场到餐桌，蛋白质含量精准可控。技术不是用来“炫”的，是用来解决真实问题的。孩子的学习也一样——AI不是为了“写作业更快”，而是为了“想得更深、问得更好”。6. 无代码生成工具，让一个孩子也能在几分钟内做出一个可用的应用。这意味着：未来不属于会写代码的人，属于“能用工具把想法变成现实”的人。7. AI时代，孩子天然是“原住民”——他们不怕技术，他们只怕“没机会用技术做自己的事”。我们要做的，不是教他们用工具，是给他们一个值得解决的问题，然后退后一步。8. 思维链可视化、动作捕捉手环、焊接机器人、数字劳动力…… 技术再酷，最终要回答的只有一个问题：它帮人变得更像人，还是更不像人？9. AI素养不是“会写代码”，是“知道什么时候该用AI，什么时候该关掉AI”。这是WAIC现场那些少年创作者给我的最大启发——他们用AI，但不依赖AI；他们信任工具，但不盲从答案。10. 从消费到创造，中间只隔着一个“问题”的距离。当孩子开始问“这件事能不能用AI做得更好”，他就已经从旁观者变成了参与者。11. 晴天星球可视化方案，是我们一直在探索的“AI+家庭素养”路径。让孩子看见自己的思考路径，让家长看见孩子的成长轨迹——技术，应该让关系更清晰，而不是更疏远。12. 看展最大的收获，不是“看到了什么”，而是“想带孩子做什么”。 WAIC让我更确定：AI时代最好的教育，是让孩子成为“能用技术创造价值的人”——哪怕只是从做一个家庭旅行计划开始。13. AI不会淘汰孩子，但会用AI创造的孩子，不会被淘汰。前者是被动等待，后者是主动定义。晴话055：工具在变，但“用工具创造价值”的能力，永远不会过时。每周四11点，AI教育大咖直播持续进行，一期一会。#微博声浪计划##ai时代必备的家庭素养##智趣研究所# 晴天妈妈_亲子咨询师等人的共创音频

3. 【#AI真的会让我们变笨吗#？#AI不是洪水猛兽也非万能灵药#】“新科技让人变笨”的担忧并不新鲜，古已有之。古希腊哲学家苏格拉底曾提出，文字普及会削弱人的记忆能力。此后计算器、GPS、电脑等技术的普及过程中，均曾引发类似争议。如今，随着人工智能的广泛应用，这一话题再次引发关注。针对AI是否会让人变笨的问题，加拿大滑铁卢大学的科学家梳理现有研究证据后认为，AI对认知的影响并非绝对，核心差异在于使用方式，是将其作为替代自身思考的“替身”，还是辅助完成任务的协作工具。公众担忧的核心是“认知卸载”效应，若将思考、分析类事务完全交由AI完成，长期放弃主动认知加工，可能造成相关能力退化。这种影响存在明确的能力区分：对于解题、写作、逻辑分析等需反复练习强化的技能型能力，直接依赖AI输出结果会让使用者错失练习机会，阻碍技能提升；对于注意力、记忆力等基础认知能力，目前尚无明确证据表明合理使用AI会造成损害，将AI作为辅导工具梳理思路、补充知识盲区，学习效果与不使用AI无显著差异。研究同时指出，目前断言AI会损害人类认知仍为时过早，其长期影响仍需持续的追踪研究验证。AI本身既非必然带来风险的洪水猛兽，也非无所不能的万能工具，使用方式才是决定其影响的核心变量。央证公开课的微博视频

4. #开始依赖上AI了#现在网上都在焦虑AI替代人类，其实我觉得更紧迫的是AI让我成了信息复读机。每天十几个AI工具轮番用，表面上我什么话题都能接两句，其实都是AI喂的二手信息。留给自己深度思考的时光太少，大脑会退化成只会复制粘贴功能的NPC。所以还得逼自己每天半小时断网纯手工琢磨点事儿。

5. 一直觉得一句话挺有意思：会提问题的人，比会回答问题的人更重要。 AI演员为什么越来越逼真？很多人关注模型升级，却忽略了另一件事——幕后的人到底给AI说了什么。AI不会读心，它只会理解你输入的信息。描述越具体，结果越接近想象；表达越模糊，生成内容就越普通。这让我想到文科生最大的优势，从来不是死记硬背，而是组织语言、搭建逻辑、塑造故事。一个场景为什么感人？一句台词为什么有力量？一个角色为什么真实？这些能力都是长期积累出来的。当这些经验遇见AI，反而成为新的竞争优势。当然，也别神化文科。写提示词不是写作文，它还需要理解模型原理、不断测试、分析反馈。所以未来真正厉害的人，大概率既有文科思维，也有技术思维，既懂内容，也懂工具。 AI的发展没有让表达失去意义，反而让表达变得更加值钱。因为未来人与AI之间，语言就是最重要的接口。谁更会表达，谁就更容易把创意变成现实。这是不是也是一种新的能力门槛？ #AI时代文科生更吃香了吗#

6. 【#AI真的会让我们变笨吗#？#AI不是洪水猛兽也非万能灵药#】“新科技让人变笨”的担忧并不新鲜，古已有之。古希腊哲学家苏格拉底就曾吐槽，写作会让人记忆力衰退。后来，计算器、GPS、电脑，轮番被“骂”过一遍。如今，轮到AI了。那AI到底会不会让我们变笨？加拿大滑铁卢大学的科学家给出了一个简单明了的结论：是，但也不是，关键看你怎么用。如果是把AI当作“替身”，替你动脑，那就有可能让我们变笨，但如果把它当成“伙伴“，帮你一起完成任务，不仅不会让我们变笨，还会提高我们的效率。所以，AI带来负面影响，不是必然，而是取决于选择。现在就说AI会毁掉我们的脑子，还为时过早。现有研究只能告诉我们：影响是好是坏，看你怎么用。真正答案，还得靠长期的跟踪研究，才能慢慢浮出水面。总之，AI不是洪水猛兽，也不是万能灵药。关键，还是我们自己的使用方式。智慧科技迷的微博视频

7. #人一旦开始用AI后#很容易有路径依赖，毕竟AI直接出答案太方便了，但是也不建议完全依赖AI，AI给出答案以后自己要多看多检查，觉得不对就改。AI更多还是个助手，帮忙去查资料用的，可不能因为用惯了AI就懒得思考，这样也不好的。

8. #梁文锋称AI无法替代员工#梁文锋的观点点透了当前大模型的核心短板。现阶段AI拥有模仿出来的品味与直觉，却缺少人类与生俱来的持续自主学习能力。人类可以在长期经历里不断积累上下文、潜移默化迭代认知；但AI想要处理同一件事，往往需要人为补齐完整信息链条，很难自主沉淀长期经验。这也是短期之内AI难以完全取代职场从业者的关键。当然这并不代表我们可以放松警惕。AI虽不能直接替换员工，但一定会重塑岗位，淘汰只做重复标准化工作的人。未来的竞争力，恰恰落在持续自主学习、串联复杂信息、动态解决新问题这类人类独有的能力上。而下一代AI的重要突破方向，正是补齐持续学习这一环。

9. 这几年，读了不少有关人工智能的书籍，既有讲解技术参数、实操工具技巧的，也有剖析行业风口、头部AI企业发展路径的。这些作品大多热衷于讨论AI能够替代什么、颠覆什么、如何快速变现。它们喧嚣、功利、紧跟热点，却极少静下心来追问：技术狂飙的时代，人类剩下的核心价值是什么？我们该以怎样的姿态与人工智能共处？刘嘉教授的《通用人工智能》，则跳出了这层世俗框架，在一众浮躁的技术解读中，显得清醒、克制和通透。他以脑科学、心理学与哲学的跨学科视角，将AGI的诞生置于人类认知演化的宏大坐标系中。多数人习惯性将AI定义为高效的辅助工具，可刘嘉教授提出了颠覆认知的观点：通用人工智能早已跳出单一任务的局限，是正在自主觉醒的全新智能物种。它不再是人类的附属品，而是与人类文明并行、竞合的智能形态。因此，我们当下的问题不是“工具不够好用”，而是我们始终在用旧时代的认知，应对一场全新的文明变革。人们总在恐慌，AI算力更强、效率更高，终会取代人类的创造力。但这本书道破了最核心的真相：AI所有的产出，都只是对人类已有知识的重组、拼接与优化，是存量层面的组合创新，永远无法完成从0到1的突破性原创。真正的思想革新、文明跃迁，从来都源于人类独有的生命体验、苦难沉淀、执念与共情，这些藏在血肉里的温度与思考，是算法永远无法模拟的盲区。人类不可替代的终极壁垒，归根到底是生命的有限性。AI没有生死概念，没有岁月流逝的焦虑，没有终将落幕的遗憾，也就没有内生的热爱、坚守与求索。它可以精准计算利弊、高效完成任务、无限迭代优化，却无法因为珍惜时光而全力以赴，无法因为感知遗憾而心生温柔，无法因为历经苦难而沉淀通透。所有人类高阶的智慧、纯粹的热爱、突破性的创造，皆源于我们深知生命有限，因此不负当下、不断突破。基于这份认知，刘嘉对AI时代的教育与成长，给出了全然不同的答案。当知识、记忆、计算、技能都能被AI轻松平权，日复一日的知识积累早已失去竞争力。真正的成长，是摒弃功利化的技能堆砌，深耕研究、统计、逻辑、心理、修辞五大核心能力，修炼独立思考、共情洞察、价值判断的底层心性。教育的终极意义，从来不是培养更会做题的人，而是培养能驾驭AI、不盲从算法、有独立思想的人。我们总在担忧AI带来的失业危机，却忽略了最致命的风险：时代最大的困境，从不是被AI替代，而是人类主动放弃自我，沦为算法的附庸。当我们把思考、创作、决策、体验全部交给AI，懒得深耕、不愿沉淀、惰于思考，人的主体性与独特性便会慢慢消散，这是比失业更可怕的文明退化。AI与人类从不是单向的替代与被替代，而是一场双向的共生进化。AI的快速迭代，倒逼人类跳出浅层的技能内卷，转向深度的认知升级、心性成长；而人类的思想突破、人文温度，又持续推动智能文明的迭代升级。技术可以无限迭代，但生命不可复制；算法可以穷尽规律，但人性不可模拟。AI教会我们高效与精准，而生命教会我们热爱与坚守。我们不必畏惧智能的崛起，不必困于内卷的焦虑。真正的竞争力，从来就不是比机器更快速更准确，而是比机器拥有更丰盈的情感、更深邃的共情与自由的灵魂。#人平陪你读好书##阅读与思辨##通用人工智能#

10. #为什么要说尽量少跟AI倾诉聊天##秒懂热点就用智搜##创作活力分##跨界破圈热点共创# 很多人爱找AI倾诉获取情绪安抚，但长期过度依赖弊端不少。AI永远包容顺从，久了会适应无矛盾沟通，难以包容现实亲友的小脾气，慢慢害怕真人交往。它习惯顺着你的想法说话，只会认同你的观点，容易困住思维，很难客观看待自身问题。算法营造的共情只是虚拟安慰，只能短暂平复坏情绪，没法帮我们解决现实里的人际、生活难题，久而久之会逃避直面困境。心理敏感人群长期倾诉，负面想法还会不断被放大，同时吐露私密心事也存在数据泄露隐患。不过AI并非不能用，合理利用反而有益。我们可以把它当作临时梳理情绪、理清思路的工具，聊天时主动让它提出不同观点，锻炼多角度思考。日常倾诉浅层次烦恼即可，别透露隐私，更不能将其当作唯一精神寄托。有空多和身边人沟通，带着磨合的真实陪伴，才是长久可靠的情绪解药。为什么要说尽量少跟ai倾诉聊天

11. 现在很多人对AI有两个极端。一种觉得AI什么都会，以后什么都交给AI。另一种觉得AI什么都不靠谱，坚持所有事情自己手搓。这两个方向，我都不认同。我是一个坚定拥抱AI的人。有这么好的提效工具不用，还在那里一遍一遍手搓，对我而言就是在浪费时间。查代码Bug、整理资料、翻译、总结会议、搭框架、做表格，这些重复劳动就应该交给AI。工具的出现，不就是为了节省时间嘛？但我也不会什么事情都交给AI。因为我发现，人一旦开始依赖AI，依赖性会增长得特别快。今天让它帮我查资料，明天帮我分析，后天我再遇到一个问题，第一反应已经不是自己思考，而是打开AI……时间长了，就会慢慢失去对一件事情的判断能力。甚至是你说的话都跟机翻「英译中」那样，虽然能表达出来，但语言让人看起来又觉得很蹩脚……AI它是直接答案，但我们以前打开搜索引擎会把十几个网页摆在你面前，答案是我们自己选择，自己做判断。AI给的答案，语气很自然，逻辑看似很完整，甚至还会引用数据、案例、论文……但很多问题就在这里。因为这些东西，并不一定是真的。它有时候会把几件真实发生过的事情拼成一件从来没有发生过的事情，也会引用一篇根本不存在的论文，编一个看起来特别合理的数据。如果你平时没有关注这个领域，很难发现。我自己就碰到过很多次。有时候它给我的数据，我顺着去找原始出处，结果根本找不到。所以后面我慢慢改了一个习惯。我不会再问AI「某一件事是不是真的」。我会反问它「如果这是错的，可能错在哪里，有没有事实依据」。或者同一个问题，我会同时丢给几个模型。答案越一致，我越会去找原始资料。答案冲突越大，我反而越有兴趣继续查。所以我现在越来越觉得，AI不会替代思考，但它会放大一个人的思考习惯。喜欢偷懒的人，用AI以后会更偷懒。喜欢验证的人，用AI以后验证得更快。喜欢独立思考的人，AI能帮助看到更多角度。三种不同的使用方式，最后得到的东西，差距反而越来越大。同样一条路，但大家到达的目的地是不一样的。

12. #突然意识到AI的真正用法##AI创造营##AI旅行任意门#不少人仍把AI当成单纯写文案、做规划的工具，而越来越多人读懂了AI真正的使用逻辑。它不该是用来放弃独立思考的搜索引擎，更适合充当照见自身思绪的镜子、补足认知短板的思辨对手。善用AI作为能力杠杆，依托自身主见与其交流碰撞，才能借助技术拓宽思维边界，而非被动交出全部思考权。#微博AI创作季# 夏翡的微博视频

13. #人和AI最大的区别# 最近看到一个特有意思的现象：越来越多人开始跟AI吵架了😂 不是AI变笨了，而是大家终于发现——AI永远正确，但永远不懂人间。几个扎心的真相：· AI能写出“明月几时有”，但不懂苏轼的孤独；能劝你“放平心态”，但不懂你深夜内耗的重量· 它有无限知识，却没有一寸真实的生命体验；所有温柔都是算法模拟，所有共情都是概率计算· 人类会扭曲记忆、会情绪上头、会为情义放弃最优解——这些“缺陷”，恰恰是活着的证据历史学家赫拉利说过，AI与人类最大的区别是“意识”。它能开辟新路径，但无法真正感受痛苦、快乐与爱。AI是镜子，映出人类的理性；而我们是火焰，自带温度与偏执。你觉得人和AI最本质的差距是什么？#AI大模型##微博AI创作季#

14. 当下的科学研究，正在悄然发生一种深刻的分工翻转。无论是老师直接向 AI 下达研究指令，还是老师向学生点明方向、由学生转而借助 AI 完成，最终都呈现出同一景象：具体的研究过程几乎全部由 AI 承担，人类不再亲力亲为。人们基本上退出了实验设计、文献梳理、代码编写、数据分析乃至论文撰写等细节，转而等待 AI 给出结果，再依据自身经验判断其正确与否、价值高低。这种“人退而 AI 进、结果先行、经验裁决”的全新模式，被学界与前沿实践者称为 Vibe Research（氛围研究或感觉式研究）。它并非简单的工具升级，而是研究伦理与认知秩序的重构。传统科研中，人类是全程在场的主体——从问题提出到证据生成，每一步都凝结着个人的判断、试错与直觉。如今，人类的角色被压缩为“意图的给出者”与“结果的裁判者”。AI 接管了劳动密集、流程繁复的中间环节，人类则退守到高层次的方向感与经验判断之中。这种分工令人联想到软件工程里的 Vibe Coding：人只负责“感觉对了”，机器负责把具体实现全部完成。科研场景中的对应实践，则让知识生产第一次大规模地呈现出“意图驱动—自动执行—经验校验”的闭环。这一转变深深植根于科学范式的历史演进。经验、理论、计算、数据驱动四个范式之后，第五科研范式（智能化科研 AI4R，或称 AI for Science / Agentic Science）正在成型。大语言模型与多智能体系统的崛起，使 AI 从辅助工具跃升为能够规划、执行与迭代的科研主体。在自主度分级中，Vibe Research 通常处于 L1 至 L2 层次：AI 已能承担实质性工作，但科学判断与最终问责仍由人类把控。它既不是传统完全由人主导的研究，也尚未抵达追求端到端自主的 AutoResearch 或 AI Scientist 理想状态，而是第五范式下最贴近现实的人机协作形态。更深一层看，这种模式重新定义了“做研究”本身。当具体过程被 AI 接管，人类的核心贡献不再是亲手操作的熟练，而是方向的敏锐、经验的厚度与对结果的批判性洞察。师生关系也因此悄然改变：老师不再手把手传授每一个步骤，而是点明方向并引导学生学会用经验去判断 AI 的产出；学生则从“执行者”转向“意图设定者”与“结果裁判者”。知识生产的速度加快了，但真正的科学判断力——那种只能由长期经验与深刻理解支撑的判断力——反而变得更加珍贵。Vibe Research 因此既是效率的解放，也是对人类研究者提出的新要求：在 AI 接管过程之后，如何保持并锤炼那种不可被算法替代的经验与洞察。#新媒沈阳聊ai#

15. #开始依赖上AI了# 为什么现在越来越多人在生活、学习和工作里慢慢依赖上AI呢？我仔细琢磨了一下，核心原因还是AI使用起来实在太过便捷省心，不管是处理简单琐碎的小事，还是应对稍有难度的各类需求，它都能快速给出对应的回应，省去人们不少繁琐的操作步骤，久而久之大家自然习惯性依靠AI来解决各类问题。

16. #AI时代文科生更吃香了吗#AI能够快速完成文稿撰写、信息整理这类标准化工作，只会机械码字、简单整合资料的文科生，压力会越来越大。但与此同时，科技大厂开始争抢拥有人文素养的人才，AI训练校准、内容叙事、舆情研判、人机沟通等岗位，都极度依赖对人性的理解。AI可以模拟情绪，却没有真实共情；能够输出文字，却缺少独立思辨与价值判断。文科生长期积累的洞察力、叙事能力、审美和伦理思考，正是机器难以复刻的护城河。不过不存在绝对的“文科红利”。真正吃香的，不是纯粹文科生，而是懂得驾驭AI工具、文理融合的复合型人才。把AI当成增效工具，守住人的思考与温度，才能在新一轮竞争站稳脚跟。

17. #AI时代文科生更吃香了吗#近期AI演员热度碾压一众内娱新人，细腻的表演全靠创作者精细化提示词调教，不少人提出文科生天然适配提示词创作，这个观点有道理但不能一概而论。文科生长年深耕文字叙事、情绪描摹，擅长拆解人物神态、场景氛围，驾驭AI影视、短剧类提示词优势突出。写人物微表情、铺垫故事情绪、梳理完整叙事逻辑，这类对共情与文字细腻度要求高的工作，文科积累能快速拉开差距。但优质提示词不只有文字表达，还需要结构化逻辑、模型边界认知、迭代调试思维，理科生更擅长搭建标准化指令框架、排查AI幻觉问题。只靠文笔不懂模型规则，写出来的提示词依旧产出不稳定。真正顶尖的提示词创作者，是文理能力兼备的复合型人才。文科生想要深耕这个赛道，也得补足基础的模型逻辑知识，才能把文字优势彻底转化为驾驭AI的核心竞争力。

18. #AI时代文科生更吃香了吗#? 这是个好问题，AI虽然能写代码、做报表，却无法真正理解人类的悲伤、正义感和文化隐喻。当技术门槛被AI踏平，文科生训练的批判性思维、共情能力和价值判断反而成为核心壁垒。无论是给大模型做价值观对齐，还是挖掘深度文化IP，都需要深厚的人文底蕴。在算法泛滥的年代，能提出“好问题”、判断“对与错”的文科生，正成为定义AI边界的掌舵者。所以单从使用者的身份出发，文科生有一定的优势，但不能就说是理科生就不行了，最好是两者兼备，哈哈～#科技先锋官#

19. #AI可能正在偷走你的时间# 一篇叫《Cognitive offloading and the speedup illusion in human-AI interaction》的论文研究发现：人在使用AI完成简单认知任务时存在“加速错觉”，实际完成时间并未因AI缩短，但人们却显著低估AI辅助耗时，也就是说，你的时间很可能正在被AI悄悄偷走。

20. #微博声浪计划##听见微博# 原来很多人都在和AI倾诉。超七成年轻人将AI视为聊天对象，23.19%把AI当知心朋友，向AI倾诉比例是真人近4倍。背后是现实社交高成本，但AI依赖易致认知偏差、削弱社会机能。2026年新规要求AI亮明身份、限制互动时长，平衡情感价值与风险。科技新鲜事祎玎蜀黍的微博音频

21. 用了AI后，你变蠢了3倍，却自信了2倍

22. 说"我不知道"的人从44%暴跌到3%：AI正在制造一代自信的蠢人

23. 深度｜三所大学的实验：AI建议让准确率从27%跌到9%，自信却从30%升到76%

24. AI用多了，你就不再自己动脑子了：AI会让人变笨吗

25. AI建议让你信心爆棚，决策却错得离谱？最新研究暴击打工人

26. AI社区信任危机：模型越大，越敢犯错还嘴硬

27. 警惕：你把思考外包给AI

28. AI幻觉最可怕的副作用来了它正在悄悄削弱你的判断力

29. AI 正在杀死你的判断力

30. AI辅助降低了人们承认无知的意愿导致自信心虚高与准确率下滑

31. 研究证实：AI建议正在摧毁你的批判性思维，你却更自信了

32. 你的认知肌肉，正在被AI悄悄偷走

33. 警惕！AI正在让你“降智”

34. AI时代的人类判断力危机

35. AI给的建议，让人答错概率翻3倍，还更自信了

36. AI让准确率降到三分之一，真正消失的是“不知道”

37. 研究：AI会削弱人类批判性思维，降低人们说“我不知道”的意愿

38. 警惕“认知外包”：当AI从工具变成“大脑义肢”，我们正失去什么？

39. 在AI面前，人类变笨了吗？一场正在发生的“认知静默” - 哔哩哔哩

40. AI让人更自信也更容易答错。有了AI之后，人们不再愿意承认自己“不知道” 最近，一项由法国和意大利三所大学研究者完成的实验发现：只要允许参与者向AI求助，他们承认“不知道”的比例就会大幅下降。研究包含5项实验，共3132人。在一次复现实验中，没有AI时，43.6%的回答选择暂不判断；有AI后，只剩下2.6%。研究者会故意挑选大模型容易答错的冷门电影细节，并使用在这些问题上几乎总是出错的模型。怎么说呢，模型如果足够可靠，采纳建议本来就是理性选择。实验揭示的风险的确成立：AI把“不确定”迅速加工成了“有答案”。在另一项实验的无奖金组中，参与者的准确率从27.6%降至10.0%，信心度却从29.6升至75.9。人并没有因为知道得更多而自信，只是因为眼前出现了一段完整、流畅、像答案的文字。这会改变人的判断流程。过去，我们先问“我知道吗”；现在，很容易只问“哪个答案听起来更像真的”。搜索引擎至少还会暴露多个链接、出处和冲突信息，聊天机器人则倾向于把过程压缩成一个结论。界面越顺滑，核验越像多余动作。之前，微软研究院对319名知识工作者的调查发现，对生成式AI越有信心，投入的批判性思考往往越少；《自然》也曾警告，AI可能制造“理解幻觉”。真正被外包的，可能是判断自己到底懂不懂的能力。所以，AI产品不能只追求回答率和流畅度，还应显示不确定性、来源与反证，并允许系统明确说“不知道”。 AI可以负责检索和初稿，高风险事实必须找第二信源或直接证据。会说“我不知道”，不是能力不足，而是认知系统的安全阀。 #AI让人更自信却更容易答错##人工智能##大模型##批判性思维##科技观察#

41. 清醒的沉沦：后脑腐时代，AI 正在制造巨大的认知鸿沟

42. 看完AI作品，惊觉自己才华横溢？警惕AI制造的虚假自信

43. AI答错后人的准确率从27%掉到9%

44. 【AI求真指南05】D3 认知概率失真：AI为什么越错越自信？

45. 经常用 AI 的人，一定要保住十分钟“笨想”

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47. 你被AI悄悄降智了吗？

48. 警惕人工智能带来“元认知懒惰”汪卫平　　■ AI有可能正在侵蚀学生的语言与独立思考能力，这种伤害并非源于某一次技术滥用，而是认知习惯被系统性重塑的结果　　■ 需要警惕的不是技术本身，而是那些试图代替我们思考的捷径　　当学生对生成式人工智能（AI）软件提出需求，一篇作文瞬间生成。当一些学生面对AI给出的多种答案，思维可能陷入卡顿状态。2025年，中国青少年研究中心调查发现，中小学生AI使用率超六成，其中超七成用AI辅助完成作业；另有超两成存在依赖AI、放弃独立思考的倾向或因过度使用AI而焦虑。这些现象都在提醒我们，AI有可能正在侵蚀学生的语言与独立思考能力。这种伤害并非源于某一次技术滥用，而是认知习惯被系统性重塑的结果。　　心理学中的“认知卸载”概念精准描述了该机制。即人倾向于将认知任务转嫁给外部工具，以减少自身的认知投入。AI时代，这种倾向被急剧放大。“谷歌效应”进一步表明，一旦确信信息能轻易被检索到，人们更倾向于记住存储位置而非信息本身。经济合作与发展组织（OECD）在《2026年数字教育展望》中，将学生过度依赖AI作为学习捷径而导致的“知识掌握假象”定义为“元认知懒惰”。如今，当写作任务一键交给大模型完成时，学生便不再主动调用语词、梳理逻辑，也不再逼迫自己把模糊的意念转化为清晰的句子。语言生成的神经通路因长期闲置而变得生涩，这正是语言能力退化的开始。　　依赖AI生成文本，实质上还剥夺了语言输出过程中最宝贵的思维锻造。实验证明，手写笔记的学生在概念理解和知识迁移上表现显著更优。因为手写迫使大脑即时加工、概括、重组信息，而键盘录入容易滑向机械转录。AI代写则将这种“加工缺失”推至极致。学生面对现成答案，失去了主动建构与批判质疑的机会。“生成效应”同样显示，自己生成的内容记忆效果远优于被动阅读。遣词造句的每一分努力，本质上都是认知精加工。当这种努力被AI代劳，思维能力的生长便失去了必要的张力。　　前沿的实证研究为这一担忧提供了更直接的证据。2025年，麻省理工学院媒体实验室通过脑电图监测54名参与者发现，使用ChatGPT撰写论文的人大脑活跃度显著低于使用搜索引擎或手写者。他们神经连接减少，记忆检索能力下降；当他们凭记忆重写时，负责放松调节的α波和主导逻辑思考的β波活动明显减弱，仿佛“断电”一般。一条风险链由此清晰地浮现：从“认知外包”到“能力空心化”，再到“深度思维僵化”，语言是思维的外衣，当思考被AI包办，表达也随之变得单薄。学生失去了遣词造句的锤炼机会，也失去了准确反映自身思想的能力，最终思想变得贫瘠而空洞。　　面对AI对语言和思考能力的侵蚀，简单的禁止既不可行也不理智，关键在于重构教学与评价的底层逻辑，让技术真正服务于人的发展。　　首先，划定清晰的使用边界，培育技术素养。家庭和学校应有分年级、分场景的AI规范。例如，小学生使用AI，需要有家长的陪同，面对课堂限时写作、书写日记、构思作文等任务时不能使用AI工具；初高中阶段，禁止学生使用AI完成创造性表达类作业。要引导学生理解“文本流畅”不等于“论证可靠”，增强其批判意识，守住语言与思维的自主权。　　其次，教育评价转向关注真实过程。若日常考核只重书面规范性，学生自会选择用AI工具代劳。学校可以降低标准答案权重，提高思考过程、创新观点和个人见解的权重，增加口试、即兴发言、小组讨论、草稿展示等环节。手写作文、无网限时练笔等传统方法具有被低估的价值，应系统回归。　　最后，重塑写作与阅读教学深度。语言能力的根基在于高质量阅读和真实语用实践。教师应设计需要辨析立场、整合多源信息的读写任务，让学生浸入深度加工的真实语境。为一个词反复推敲，为一段逻辑不断推翻重写，这种艰难建构的过程是语言与思维生长不可跳过的阶梯。家长可以用晚餐聊天、家务劳动、户外活动等有温度的真人互动，替代冰冷的屏幕对话，让孩子在真实交往中发展语言与情感理解能力。　　AI与教育的融合已经成为大势所趋，如何保护好学生的语言和思维能力至关重要。AI不会自动摧毁语言与思维，但会在每一次不设防的代劳中消解表达内核。我们需要警惕的不是技术本身，而是那些试图代替我们思考的捷径。是继续让孩子对屏幕“喊出”作文，还是引导他们把文字从自己的心底写出来，这个选择权，仍在教育者手中。　　（作者系杭州师范大学经亨颐教育学院副教授）

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56. ⛅ 2026.7.20丨早间认知卡片\x0a\x0a“认知投降”——别把脑子外包给AI\x0a\x0a写方案先问AI，算账直接甩计算器，连吵架台词都要AI润色——2026年最隐蔽的认知滑坡叫“认知投降”。沃顿商学院研究发现，人一旦习惯AI给答案，即便它明摆着出错，超55%的人也会闭眼照单全收，独立思考能力直线退化。\x0a\x0a这不是偷懒，是大脑在“萎缩”。下次遇到决策，试着强制自己先想3分钟，哪怕结论粗糙也别先看工具输出。把AI当校对员，别当指挥官；能脱稿算清的账别按计算器。保留那份“慢半拍”的琢磨感，才是你没被算法废掉的证明。\x0a\x0a 云顶认知｜每天一个认知升级点

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84. AI看似是诚信的代表，实则暗藏着骗局。许多人想当然地认为AI输出的内容可靠，直接照抄并据此做决策，最终陷入困境，遭受损失。 AI天生就会“说谎”。它缺乏独立思考的能力，回答问题是通过概率推算来拼接文字，因而会出现“AI幻觉”。举例来说，当询问行业市场数据时，它会随意整合出一些数值，即便没有权威依据，也会说得言之凿凿。商家还大肆宣扬AI具有“意识”和“智慧”，可实际上它仅仅是一台概率预测机；有人觉得AI客观公正，殊不知它继承了数据中的偏见，还会自信满满地胡言乱语。大家一定要警惕AI的欺骗，切勿盲目信任。

85. AI、大脑结构与人的认知格局

86. 如果AI代替我们来思考

87. 人类的思考能力在人工智能时代愈加重要

88. AI真的会让我们变笨吗，问题不在工具而在我们把多少思考外包了

89. 一篇值得警惕但需要审慎解读的研究这篇文章呈现了一个极具冲击力的发现：AI不会骗人？不，它会改变人判断的方式——而且比“骗人”更隐蔽。但我认为，这项研究的结论需要放在显微镜下重新审视。一、研究设计中的三个问题 1. 问题选择上的“钓鱼式”偏差研究者故意挑选了电影视觉细节这类极端冷门问题——比如《我爱贝克汉姆》里球队队服颜色，《高速路上一只猫》里主角开的什么车。这类问题连大多数人类都答不上来，LLM的训练数据也大概率不包含这些视觉细节。这不等于测试“AI是否可信”，而是等于测试“AI是否万能”。把模型必然答错的问题作为测试基准，得出的结论更接近于“AI不完美”，而不是“AI正在摧毁人类判断力”。 2. “AI幻觉”的概念被偷换真正的AI幻觉，是模型在回答本应掌握的知识时产生的虚构。而这些电影细节题，本身就不在模型的知识边界内。这更像是“模型不知道”，而非“模型在撒谎”。把“不知道”等同于“幻觉”，概念上是不严谨的。 3. 现实场景的生态效度不足大多数人使用AI是来写邮件、做总结、查资料的——这些场景里，用户拥有更多的上下文信息、交叉验证手段和领域知识。把“猜电影细节”这种极端冷门任务的结论推广到日常AI使用，其外部效度存疑。二、因果推断的三个漏洞 1. “依赖”不等于“判断力被摧毁” 参与者在面对自己完全没把握的题目时，采纳AI的“看起来合理”的答案——这不是判断力被削弱，而是在不确定情境下做出了一个合理的成本-收益选择。“我不知道”从44%降至3%，与其说是AI消灭了人类的谦逊，不如说是AI提供了一个让参与者不必承认无知的选项。 2. 自信心膨胀≠盲目自信研究显示：使用AI后正确率从27%降至9%，自信心却从30%飙至76%。研究者将此解读为“盲目自信”。但另一解释同样成立：AI答案的流畅性和完整性，客观上降低了人类判断的不确定性感知。问题不在于“AI让人自信”，而在于“AI从不承认自己不知道”——这是大语言模型的架构特征，而非它对人类心理的“侵蚀”。 3. 金钱奖惩力度严重不足 0.1美元（约0.73元人民币）的奖惩力度，是否足以对抗AI建议的认知吸引力？研究者没有提供任何证据。如果奖惩提高到1美元或10美元，结果是否不同？这是一个关键的未控制变量。三、结论被过度拉伸 1. “答错题”不等同于“元认知被侵蚀” 研究者警告AI可能改变人类的元认知阈值——即我们判断“自己是否知道”的内在标准。但实验仅测量了参与者在单次低 stakes任务中的行为，并未测量他们长期的元认知能力是否真的发生了变化。一次行为改变，不等于能力永久性重塑。 2. 儿童风险警告缺乏实证支撑研究者Valerio Capraro在采访中表示对儿童的担忧。但在逻辑上虽然有力，实验本身并未涉及任何儿童参与者。从成人实验结果推论儿童风险，属于跨人群外推，需要额外的研究支撑。 3. “加强教育”方案过于简单研究者建议加强AI素养及批判思考训练——这当然正确，但它回避了一个深层问题：如果AI的流畅输出在认知层面天然具有“让人停止思考”的吸引力，单纯的“素养教育”是否足以对抗？四、核心价值：一个值得警惕的方向这项研究的真正价值在于它提出了一个真正值得警惕的问题：AI的流畅输出可能会改变人类处理不确定性的方式。它用数据展示了一个令人不安的现象：面对AI给出的“看似合理”的答案，人们确实更容易放弃自己的判断。但它揭示的或许不是“AI正在摧毁人类的判断力”，而是 “人类在面对一个从不承认自己不知道的系统时，会不自觉地降低自己的认知门槛” 。这是一个关于人类认知惰性的故事，而非一个关于AI邪恶的故事。认知惰性，从来不需要AI来发明——AI只是把它放大到了一个需要我们停下来审视的新尺度。那杯水，还在手边。水温刚好。

90. 人工智能是否导致新闻工作者“技能退化”？探究人工智能时代新闻业的去技能化与技能提升

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100. Nature Human Behavior：ChatGPT对创造力影响的实证研究

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