越用AI人越笨?MIT研究揭83%學生「作業內容秒忘光」:什麼是認知債務?用AI錯了嗎?
越用AI人越笨?MIT研究揭83%學生「作業內容秒忘光」:什麼是認知債務?用AI錯了嗎?

重點一:麻省理工學院(MIT)最新研究指出,使用ChatGPT寫文章將大幅降低大腦活絡程度,並可能損害長期學習與批判性思維能力。

重點二:研究發現,相較於僅用大腦或Google搜尋的使用者, ChatGPT使用者的大腦投入程度最低,文章缺乏原創性,並逐漸產生依賴性。

重點三:研究主要作者擔憂AI對發育中大腦的潛在危害,呼籲在政策制定前應審慎評估,並對相關工具進行更嚴謹的測試。

麻省理工學院(MIT)媒體實驗室 (MIT’s Media Lab) 一項最新研究顯示,使用如ChatGPT等大型語言模型(LLMs)輔助撰寫文章,不僅會顯著降低大腦的神經活動,更可能對使用者的批判性思維、記憶整合與學習能力造成長期損害。

研究結果主張,過度依賴ChatGPT從事生產力行為(例如寫作),可能累積所謂「認知債務」(cognitive debt),亦即短期很便利,卻導致長期學習能力的受損,可以說是以未來的思考能力,換取眼前的輕鬆效率。

依賴ChatGPT真的會變笨?實驗看看就知道

隨著ChatGPT等生成式AI工具迅速普及,越來越多學生在寫作與學習中依賴這類大型語言模型(LLM)提供協助。但這種便利是否會以認知能力退化為代價?

為了回答這個問題,該研究招募了54名成人參與者(平均年齡22.9歲),全部來自波士頓地區五所知名大學:MIT、韋爾斯利學院、哈佛大學、塔夫茨大學和東北大學。參與者被隨機分配到三個實驗組別,並在年齡和性別方面保持平衡分布。

實驗設計採用組間比較的方式,三個組別分別為:

LLM組:僅能使用OpenAI的GPT-4o作為資訊來源
搜尋引擎組:可使用任何網站但禁止使用LLM工具)
純腦力組:禁止使用任何外部工具或網站

每位參與者需在四個月內完成多場Essay寫作任務。前三個任務中,各組維持各自的工具使用條件不變;第四場寫作(Session 4)則是「角色互換」突襲實驗:原LLM組的成員被要求在無任何AI協助下寫作(LLM-to-Brain組),而原大腦組的成員則嘗試改用ChatGPT輔助寫作(Brain-to-LLM組)。

實驗中,參與者須佩戴腦電圖(EEG)頭戴設備進行寫作任務,研究團隊以此記錄大腦不同區域在寫作時的活動連結情形。透過腦波數據,團隊能夠比較使用不同工具寫作時,大腦神經連接和認知負荷的差異。

腦圖寫作.jpg
實驗中,參與者須佩戴腦電圖(EEG)頭戴設備進行寫作任務。
圖/ MIT

大腦活動顯著差異:LLM組在「重現文章」上表現最差

研究最引人注目的發現之一,是各組在記憶和引用能力方面的巨大差異。在實驗中, LLM組有83.3%的參與者(15/18)無法提供正確的引用,而搜尋引擎組和純腦力組僅有11.1%(2/18)的參與者遇到同樣困難。

更令人擔憂的是, LLM組沒有任何參與者(0/18)能夠產生正確的引用,而搜尋引擎組僅有3名參與者失敗,純腦力組僅有2名參與者失敗。 這種模式在後續實驗階段持續存在,顯示LLM使用對記憶編碼和檢索能力的持續性負面影響。

研究指出 ,僅憑大腦思考的組別,其腦電圖在與創造力、記憶負荷及語義處理相關的α、θ和δ波段上,均顯示出最強的神經連接性,在寫作過程中表現出更高的參與度、好奇心,並對自己的作品有著更高的滿意度與認同感 ;使用Google搜尋的組別,其大腦活動與滿意度也同樣維持在高水平。

至於ChatGPT組,其大腦活動顯示出較低的執行控制與注意力,所產出的文章被英文教師評為「缺乏靈魂」,內容與觀點高度雷同。 此外,當研究人員要求受試者在不使用工具的情況下重寫先前的文章時,ChatGPT組成員對自己寫過的內容記憶甚少。

首席作者娜塔莉亞·科斯米納 (Nataliya Kosmyna) 指出: 「任務看似高效地完成了,但實際上,你幾乎沒將任何資訊整合進自己的記憶中。」

研究人員籲:正視AI對大腦發展的潛在危害

綜合整項研究帶來的洞察是: 長期依賴AI工具進行學習和創作,將逐漸削弱學習者的主動認知參與、記憶形成、語言整合運用能力,以及對學習成果的歸屬感。

這種隱性的負面影響被研究團隊稱為「認知債務」,即透支未來的思考能力來換取當下的省力便利。如同過度依賴導航會讓人迷失方向感, 頻繁依賴ChatGPT等AI,相當於把思考這項核心能力外包出去,短期看似提高效率,但長期可能侵蝕創造力、批判思維和深度學習能力。

要特別說明的是,這項研究並非全盤否定AI在學習上的價值,而是提醒在擁抱AI便利的同時,要警惕其潛在的「副作用」。研究團隊呼籲教育工作者和科技公司, 在開發和使用AI學習工具時,需要更深入地探究AI在學習中的角色,尋找讓AI輔助而不取代人類思考的方法。

延伸閱讀:ChatGPT錄音模式上線!2小時會議一鍵生成「重點摘要+待辦清單」:4步驟教學一次看
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資料來源:MITTIMEarxiv

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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