写论文仅靠自己大脑活动最强？认知负荷最高？你知道为啥吗

在如今科技飞速发展的时代，AI写作工具广泛应用，可它对大脑的影响究竟如何？这一话题引发了诸多关注与争议，我们一起来一探究竟。

研究方法与监测角度

此次研究，科研团队挑选了一批志愿者参与论文撰写任务。在实验期间，利用脑电图（EEG）实时记录志愿者们大脑活动状况。通过脑电图数据，评估他们在撰写论文过程中的认知参与度和认知负荷，由此深入把握神经激活的具体情形。同时借助自然语言处理（NLP）去剖析论文的语言特征，还和每位志愿者进行了访谈，并在人类教师和专门构建的AI评委配合下，对论文质量给予评分。

大脑活动差异揭秘

研究结果非常让人惊奇。在大脑活动差异方面，当参与者完全依靠自身大脑撰写论文时，大脑各频段的神经连接最强最强的。这表明什么？说明得调动好多的记忆、规划和创造性思维，认知负荷那是相当高，但深度思考也会更加充分。而使用大语言模型（LLM）去写作时，神经连接竟然最弱，这代表自主思考大大地减少，依赖外界帮助太明显了。使用搜索引擎写作时处于中间状态这时得自行去整合外部信息，视觉皮层活动还会更多一点。

论文质量与记忆效果对比

就论文质量和记忆角度来说，大语言模型（LLM）组写出来的论文结构更紧密规范些，可是内容的同质化比较高，有点千篇一律的感觉。纯大脑组撰写的论文那就展现出特别独特的风格，很能反映个人的经验参与。使用谷歌搜索去写论文，内容质量处于中等水平，参与者容易受到搜索排名的偏见影响。值得一说的是，过度依赖大语言模型（LLM）的参与者，很难准确记住自己写的论文，高达83.3%的人都没法提供正确引用，他们的记忆编码比较浅。纯靠自己大脑写论文的参与者对论文内容记忆深刻，只有11.1%的人有记忆方面的问题，不过写作耗费的时间也更长

实验反转结果惊人

在第四轮实验当中，研究团队选定了18名参与者，把他们从原组别分配到相反组去。就是说让LLM组改用纯大脑写，纯大脑组改用LLM去写，然后从之前写过的主题里挑一个进行重写。结果特别出人意料，原本用大语言模型（LLM）写作的参与者，不使用工具写时大脑神经连接依然比原大脑组要弱，引用能力也不好，很明显对工具产生依赖，存在一定的认知惯性。而原本依靠自己写的那帮参与者，改用LLM写大脑活动反而变增强了，记忆召回能力表现更棒，还重新激活了大脑神经网络核心节点

工具对大脑影响真相

综合研究可知，使用AI写作工具，真会降低大脑的认知参与度。长时间使用下去，大脑得不到充足的锻炼，很有可能就会发生退化。像大语言模型（LLM），看似提供了高效，但实际上是以降低神经连接、损伤即时记忆编码来获得的会导致记忆力衰退、创造力降低等问题出现，再次写文章没工具辅助的时候，就会有持续的认知缺陷暴露出来。反观纯大脑写作能强化广泛的神经协调，使用搜索引擎写作处于中间状态。

研究提醒共筑高效

鉴于这些研究结果研究团队专门提醒大家：在学习中千万不要过度依赖大语言模型（LLM）。一定要平衡好工具辅助和自主思考的关系。可以把AI用到语法检查、润色或者初步的资料搜集上，而不是直接靠它生成核心的内容和结构。只有这样，咱们才能够既能借助先进工具提升效率，又不会让自己大脑“偷懒”，始终保持良好的思考能力和创造力。看到这里，你在学习中会怎样平衡AI工具辅助和自主思考？不妨来分享分享你的想法，记得点赞和分享这篇文章，让更多人看到这些宝贵研究成果！