Will Over-Reliance on AI Lead to the Loss of Core Human Skills?

人工智能（AI）不仅改变了人们的工作方式，也在潜移默化中影响着思维方式。如今，AI几乎已能独立完成合同起草、疾病诊断、肿瘤发现、艺术创作乃至编写代码等复杂任务。<br> 然而，繁荣背后隐忧渐显。AI导致的工作技能丧失、社交互动技能退化，以及分析、理解和判断关键问题能力的削弱引发不少科学家的关注。美国加州大学尔湾分校哲学助理教授阿纳斯塔西娅·伯格等人的最新研究表明，过度依赖AI的员工，其核心技能正以惊人速度丧失。这位教授警告，企业竞相引入AI以提升生产力，却可能正在酿成人类核心专长空洞化的苦果。<br> 过度依赖AI可能会带来风险。<br> 图片来源：美国博客网站Medium.com<br> AI正在“偷走”核心技能<br> AI在诸多领域为人类带来便利与效率，在阅读X光片、总结复杂文件等任务上的表现甚至超越人类。<br> 然而，英国牛津大学出版社、施普林格等权威出版机构的最新研究显示，AI虽然能提升学习速度，却往往以牺牲深度思考、批判性思维、创造力和长期技能发展为代价。美国卡内基梅隆大学人机交互研究所教授阿尼凯特·奎特尔指出，那些短期内看似有益的AI进步，特别是工作效率的提升，可能引发更深远的问题，即各行业核心专长的空洞化。<br> 伯格教授特别指出，初级员工最易受到技能流失的冲击。由于从一开始就依赖AI，他们未能建立起理解AI行为所需的基础知识，更谈不上验证或纠正AI的输出。<br> 专业人士同样难以幸免。今年10月出版的《柳叶刀·胃肠病学与肝病学》杂志发表的一项研究发现，习惯使用AI辅助结肠镜检查的医生，在失去AI支持后表现更差：癌前病变检测率从28.4%降至22.4%。<br> 类似现象正在法律、教育、新闻、软件开发等领域蔓延。美国伊利诺伊法学院教授发现，使用生成式AI工具的学生更易犯关键性错误。他们警告，若缺乏适当制衡，这项技术可能导致大范围技能丧失，特别是在年轻且经验不足的律师群体中。<br> 伯格进一步表示，AI依赖已超越职场范畴。成年人在情感支持和日常决策等方面对聊天机器人的依赖，正在削弱他们的独立判断能力和独立生活所需的认知能力。<br> 流失原因令人深思<br> 微软科学家与卡内基梅隆大学博士生汉克·李2025年的研究揭示，生成式AI让任务执行显得轻松，却导致人们将解决问题的专业知识拱手相让，转而专注于收集和整合响应等功能性任务。与此同时，他们对使用AI的自信度上升，这种高度自信可能使其认为降低努力程度是合理的。<br> 伯格对此深表认同。她指出，AI不仅自动化了任务，更自动化了人们发展技能的整个流程。一旦员工产生依赖，他们就失去了增强推理、解决问题和决策能力所需的锻炼机会。她强调，如果企业继续以效率之名将AI引入所有工作流程，或将培养出一代“表面高效”，但一旦失去AI辅助便无所适从的员工。换句话说，AI可能非但未能提升劳动力水平，反而在悄然腐蚀它。<br> 丹麦奥胡斯大学管理系研究员珍妮特·弗朗西斯·拉夫纳也警告称，若不加以控制，技能流失将侵蚀个人的专业能力和组织的核心竞争力。不过，该校混合智能中心主任雅各布·舍森对人类正处在“AI降低人类效率”边缘的说法持保留态度，但他也担忧，技能下降及其后果，这往往只在事后才会显现。<br> 混合智能或为破局之道<br> 面对挑战，OpenAI科科塔伊洛团队成员托马斯·谢尔森提出了“混合智能”这一解决方案，即通过学习新技能并提升现有技能以创造更美好的未来。<br> 谢尔森等人建议，组织必须建立衡量指标，以同步追踪技术应用和人力能力建设。这包括评估员工的AI自我效能感和心理安全等因素，目标是让人类身处价值链上游。<br> 美国加州大学圣塔芭芭拉分校副教授马特·比恩表示，组织必须围绕技能发展设计AI技术。微软公司高级研究员阿德维特·萨尔卡认为，组织必须帮助员工适应变革，培训项目应重点培养针对AI使用的新型批判性思维技能。<br> 雪城大学信息科学教授凯文·克劳斯顿则强调，某些决策，特别是涉及他人利益的决策，必须由人类作出。社会还应坚守“不可妥协”的核心技能底线：包括验证计算、清晰书写和分析信息的能力。此外，人类必须在重要领域保持核心素养，并为自己的行为负责。<br> 专家们一致认为，AI时代成功的关键在于理解其提高生产力但可能降低技能这一双重本质，明智地寻求人类与AI和谐共处之道：既要积极发挥AI潜力，又要守护人类的基本技能。（记者 刘 霞）